Библиотека для анализа спектров МНК с неотрицательными коэффициентами
Project description
LSQAnalyzer
LSQAnalyzer - это библиотека для анализа рентгеновских спектров методом наименьших квадратов (LSQ). Она позволяет находить процентное соотношение комбинации одних спектров в другом.
Важно: до начала использования спектры должны быть приведены в один энергетический диапазон и отнормированы к интервалу [0, 1].
В файлах должны отсутствовать заголовки, а разделителем должен быть пробел, в конце не должно быть пустых строк.
Ниже пример строки содержимого:
98.04 0.34621
Установка
pip install LSQ-Analyzer
Использование
Пример использования LSQAnalyzer:
from lsq_analyzer import LSQAnalyzer
# Установите диапазон значений энергии и шаг для анализа
# это нужно, чтобы привести спектры к одной сетке через интерполяцию
start = 72
end = 106.1
step = 0.1
# Создайте экземпляр LSQAnalyzer
analyzer = LSQAnalyzer((start, end, step))
# Указываем теги и пути к файлам
# файлов может быть сколько угодно
data = {
'CoFe_exp': r"C:\Users\user\Desktop\folder\CoFe_exp.txt",
'Co_calc': r"C:\Users\user\Desktop\folder\Co_calc.txt",
'Fe_calc': r"C:\Users\user\Desktop\folder\Fe_calc.txt"
}
# Ввод данных
analyzer.input_data(data)
# Выполнение МНК анализа
# первым указываем тегом целевой спектр, дальше - остальные
# указывать можно сколько угодно спектров
analyzer.perform_lsq('CoFe_exp', 'Co_calc', 'Fe_calc')
# Печать результатов
analyzer.print_results()
# Построение графиков результатов
_ = analyzer.plot_results()
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distributions
No source distribution files available for this release.See tutorial on generating distribution archives.
Built Distribution
File details
Details for the file LSQ_Analyzer-1.1-py3-none-any.whl
.
File metadata
- Download URL: LSQ_Analyzer-1.1-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 4.8 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/4.0.0 CPython/3.9.7
File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | 1c0380d825574dd3c719e7073a7b9fd637ed2be2f26f1645084bedeebbe1b473 |
|
MD5 | 099ea74596190386dbff392d38ae0598 |
|
BLAKE2b-256 | 4f0f82589660b183137bb9e49848789bb7edaa1f8015e523052312999959c3bc |