experimentalTreatingIsiPol 0.0.17

Um package para auxialar no tratamento de dados

Introdução e filosofia da implementação

Esse repositório é uma iniciativa, por parte da PDI, de criar ferramentas para pós-processamento de resultados experimentais. Tais ferramentas serão auditáveis, abertas, e com o intuito de serem colaborativas.

Sumário

• Pós Processamento de Ensaios Experimentais
  • Máquinas ajustadas
• Exemplos de gráficos
  • Gráfico de linha simples
  • Gráfico de dispersão simples
• Estilização dos gráficos
  • Formatação de fonte
    • Estilo de fonte
    • Tamanho de fonte

Pós processamento de ensaios experimentais mecânicos

O pós-processamento de ensaios experimentais segue o paradigma universal de existir medição de uma entidade de força e um descolamento. Esse paradigma é comum em diferentes metodologias experimentais, tais como a determinação de Moduli de Young, cisalhamento, entre outros. Logo, para cada tipo específico de ensaio, existirão métodos especializados, muito embora a base seja compartilhada.

Um exemplo de utilização do ajuste encontra-se a seguir:

from experimentalTreatingIsiPol.main import MechanicalTestFittingLinear
import os
archive = os.path.join(os.getcwd(),r'..\DataArquives\Specimen_RawData_1.csv')
classInit =  MechanicalTestFittingLinear(machineName='68FM100', archive_name=archive)
classInit.MeasureYoungModulus(length = 50,thickess = 1,width = 12)   

Máquinas ajustadas

A lista de máquinas ajustadas encontra-se abaixo:

Máquina	machine
Instron 68FM100	68FM100

Métodos para determinação da região linear

Cálculo Módulo de Young

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Exemplos de gráficos

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Gráfico de linha simples

Um gráfico padronizado pode ser gerado ao se utilizar a função plot_helper() da biblioteca.

from experimentalTreatingIsiPol.main import plot_helper
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 5))
n_samples = 100
ax = plot_helper(ax, x=np.linspace(1,n_samples, n_samples), 
            y=np.random.normal(5,0.01, n_samples), 
            xlabel='Amostra', ylabel='Espessura [mm]', 
            label=r"Espessuras dos CP's, $\mu=5 [mm]$ e $\sigma=0.01 [mm]$")

A função retorna o próprio objeto do eixo, ax. Portanto, todos os métodos do matplotlib são herdados. Por exemplo, pode-se retirar as linhas de grade, caso seja de interesse do usuário:

ax.grid()

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Gráfico de dispersão simples

Um gráfico de dispersão é facilmente gerado ao se utilizar a função scatter_helper().

from experimentalTreatingIsiPol.main import scatter_helper
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 5))
n_samples = 100
ax = scatter_helper(ax, x=np.linspace(1,n_samples, n_samples), 
            y=np.random.normal(5,0.01, n_samples), 
            xlabel='Amostra', ylabel='Espessura [mm]', 
            label=r"Espessuras dos CP's, $\mu=5 [mm]$ e $\sigma=0.01 [mm]$")

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Estilização dos gráficos

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Formatação de fonte

Em termos de estilos de fonte, os gráficos podem ser estilizados modificando a propriedade rcParams do matplotlib. A seguir, um exemplo de como atribuir a fonte calibri para o texto, e a fonte stix para texto matemático, em um determinado gráfico.

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Estilo de fonte

O estilo de fonte pode ser alterado de forma global:

import matplotlib as mtp

mtp.rcdefaults() # retorna ao padrão
mtp.rcParams['mathtext.fontset'] = 'stix'# STIX Fonts used in LaTeX rendering. 
mtp.rcParams['font.family'] = 'calibri' #'STIXGeneral'

O mesmo efeito pode ser aplicado localmente:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(1,2,figsize=(6, 5))

# A simple plot for the background.
ax1.plot(range(11), color="0.9")
ax2.plot(range(11), color="0.9")
ax1.set_title(r"$Title\ in\ math\ mode:\ \int_{0}^{\infty } x^2 dx$",
             math_fontfamily='stixsans', size=14, family='cursive')
ax2.set_title(r"Title in cursive $\int_{0}^{\infty } x^2 dx$",
             math_fontfamily='stixsans', size=14, family='cursive')
plt.show()

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Tamanho de fonte

O tamanho de fonte pode ser alterado através do parâmetros fontsize, para as legendas, títulos dos eixos, e rótulo dos dados. Faz-se a seguir um exemplo:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 5))

# A simple plot for the background.
x = np.linspace(1,10,10)
y = np.random.standard_normal(10)

ax.plot(x,y,color="0.9", label='Alguma legenda com tamanho 7')
ax.set_xlabel('Título do eixo x, com tamanho 8', fontsize = 8)
ax.set_ylabel('Título do eixo y, com tamanho 8', fontsize = 8)
ax.legend(fontsize=7)
ax.tick_params(axis='x', labelsize=5) # fonte dos pontos do eixo x com tamanho 5
plt.show()

Os tamanhos de fonte também podem ser alterados de forma global, através dos rcParams:

import matplotlib as mtp

mtp.rcParams['legend.fontsize'] = 7 # Fonte global da legenda
mtp.rcParams['xtick.labelsize'] = 5 # Fonte dos pontos do eixo x com tamanho 5
mtp.rcParams['axes.labelsize'] = 8 # Fonte dos eixos x e y

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