experimentalTreatingIsiPol 0.0.20

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

Volta ao topo

Exemplos de gráficos

Volta ao topo

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()

Volta ao topo

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 $\sigma=0.01 [mm]$")

Volta ao topo

Estilização dos gráficos

Volta ao topo

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.

Volta ao topo

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()

Volta ao topo

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

Volta ao topo