Inštalacija (za Windows)

• odpreš CMD
• vtipkaš : pip install fprlib
• v .py datoteko vpišeš : import fprlib as fp

Seznam ukazov

• DataToFloat : Avtomatično spremeni nabor podatkov v aritmetično sredino z napako
• ErrorCalc : Izračuna rezultat poljubne enačbe z napako z znanimi vrednostmi
• FindLocalExtremes : uporabno za iskanje lokalnih ekstremov podatkov
• cfit : uporabno za fitanje krivulj
• mprint : uporabno za printanje matrik

Razlaga DataToFloat

fprlib.DataToFloat(<seznam vrednosti>, <ime spremenljivke>)

Obvezne spremenljivke:

1. <seznam vrednosti> : Seznam vrednosti za katere se išče aritmetična sredina in napaka.
2. <ime spremenljivke> : Ime, ki bo pripisano vrnjeni spremenljivki kot <tag> v ufloat-u.

Funkcija:

Funkcija avtomatično po formulah pridobi aritmetično sredino ter absolutno napako, s pomočjo standardne deviacije.

Primer uporabe:

fprlib.DataToFloat([1,2,3,4,5,6], "Upor" )

Razlaga ErrorCalc

fprlib.ErrorCalc(<funkcija>,<knjižnica spremenljivk>, <latex_print>=True/False):

Obvezne spremenljivke:

1. <funkcija> : Vstavi funkcijo oziroma njeno "ime" ampak obvezno brez citatov!
2. <knjižnica spremenljivk> : Vstavi knjižnico spremenljivk.

Neobvezne spremeljike:

1. <latex_print> : True/False keyword argument, ki omogoči izpis latex kode za določene številke.

Funkcija:

Funkcija avtomatično izračuna vrednost rezultata z napako in matrikami kovariance in korelacije ter ostale relevantne podatke potrebne za večino vaj pri FPR.

Primer uporabe:

var = { "R" : ufloat( 2.12310**(-3) , 110**(-6), "R"), "D" : ufloat( 4.1510**(-3) , 2.410**(-4)10*(-3), "D") , "l" : ufloat( 999.1210**(-3) , 0.005810**(-3), "l") }

def f(): return np.pi*var["R"]*var["D"]*var["D"]/4/var["l"]

fp.ErrorCalc(f, var)

Razlaga FindLocalExtremes

fprlib.FindLocalExtremes(<Seznam X meritev>, <Seznam Y meritev>):

Obvezne spremenljivke:

1. <funkcija> : Vstavi funkcijo oziroma njeno "ime" ampak obvezno brez citatov!
2. <knjižnica spremenljivk> : Vstavi knjižnico spremenljivk.

Primer uporabe:

fprlib.FindLocalExtremes([1,2,3,2,1],[1,2,3,4,5]):

Opomba : seznama morata biti iste dolžine!

Funkcija:

Izpiše vse lokalne ekstreme, ponavadi je pri podatkih teh veliko, in moraš ročno izbrati zanimivi lokalni ekstrem.

Razlaga cfit

fprlib.cfit(<funkcija>, <X podatki>, <Y podatki>, <imena spremenljivk>=None, <začetne vrednosti>=None):

Obvezne spemenljivke:

1. <funkcija> : Vstavi funkcijo oziroma njeno "ime" ampak obvezno brez citatov!
2. <x podatki> : Vstavi seznam X koordinat meritev.
3. <y podatki> : Vstavi seznam Y koordinat meritev.

Neobvezne spremeljike:

1. <imena spremenljivk> : Seznam imen spremenljivk v funkciji, v primeru da seznam ni podan, bodo spremenljivke oštevilčene.
2. <začetne vrednosti> : Seznam začetnih vrednosti, ki jih uporabi program za oceno. Sicer neobvezno, se lahko pokaže, da program vrne slab fit, če niso začetne vrednosti dobro uganjene!

Funkcija:

Da bi naš program lahko karkoli računal moramo predpisati fizikalno funkcijo, za katero menimo, da lepo opiše pojav. Opmnimo, da so imena spremenljivk poljubna, vendar če se nekje uporabi spremenljivka z istim imenom, posledično pomeni, da ti dve vrednosti morata biti enaki:

def <funkcija>(x, a, b, c, d)

‎ return f(x,a,b,c,d)

nato moramo definirati podatke za x in y v obliki python seznama (list-a). Dodatno lahko definiramo še imena spremenljivk v seznamu, npr.:

sez = ["prva spremenljivka" , "druga_spremeljivka", "tretja spremenljivka", "karkoli_kakorkoli", 1 ]

Opomba : določeni znaki niso dovoljeni. Npr.: "-".

Opomba : knjižnica avtomatično umakne presledke iz vseh besedil, seveda pa prej vse pretvori v besedila, kakor preveri če je ime spremenljivke podvojeno!

ter definiramo seznam začetnih vrednosti npr.:

p = [ 1 , 2 , 3 , 4.231E-3 ]

Opomba : na prvem mestu v seznamih "sez" in "p" mora biti ime oz. začetna vrednost, ki odgovarja spremenljivki "a" iz formule, ter na drugem mestu teh seznamov vrednosti, ki pripadajo spremenljivki "b" iz formule.

Primer uporabe funkcije cfit

import fprlib #as fp
import numpy as np

x_data = [-6.62934E-1,-6.36725E-1,-6.12907E-1,-5.99908E-1,-5.93818E-1,-5.86678E-1,-5.82887E-1,-5.77581E-1,-5.73450E-1,-5.71544E-1,-5.69519E-1,-5.67124E-1,-5.64384E-1,-5.60124E-1,-5.57659E-1,-5.55432E-1,-5.53430E-1,-5.51513E-1,-5.49471E-1,-5.47633E-1,-5.45375E-1,-5.43347E-1,-5.41005E-1,-5.38391E-1,-5.36362E-1,-5.33630E-1,-5.29340E-1,-5.22832E-1,-5.14236E-1,-5.09088E-1,-4.96033E-1,-4.82724E-1,-4.28678E-1,+1.08242E+0,+1.87425E+0,+3.86342E+0,+4.79353E+0,+6.52731E+0,+7.85109E+0,+8.31908E+0,+8.98060E+0,+1.02541E+1,+1.04246E+1,+1.04806E+1]
y_data = [-1.54238E+1,-8.77151E+0,-4.78847E+0,-3.18064E+0,-2.56410E+0,-1.94406E+0,-1.65661E+0,-1.29949E+0,-1.05447E+0,-9.50160E-1,-8.45721E-1,-7.30154E-1,-6.07445E-1,-4.35915E-1,-3.46365E-1,-2.71186E-1,-2.08004E-1,-1.51217E-1,-9.44567E-2,-4.64407E-2,+8.65516E-3,+5.47404E-2,+1.04184E-1,+1.54969E-1,+1.91395E-1,+2.36552E-1,+2.99386E-1,+3.78305E-1,+4.58030E-1,+4.95166E-1,+5.63105E-1,+6.05569E-1,+6.62091E-1,+6.70630E-1,+6.71116E-1,+6.71733E-1,+6.71947E-1,+6.72297E-1,+6.72552E-1,+6.72637E-1,+6.72751E-1,+6.72968E-1,+6.72991E-1,+6.73010E-1]
sez = ["a","b","c"]
p = [-1,-10,1]

def funkcija(x, dol, sir, c):
    return dol*np.exp(sir*x)+c

fprlib.cfit(funkcija, x_data, y_data,sez,p)

Primer ampak prilagojen razlagi

sez = ["prva spremenljivka" , "druga_spremeljivka", "tretja spremenljivka", "karkoli_kakorkoli", 1 ]
p = [-1,-10,1,0]

def funkcija(x, a, b, c, d):
    return a*np.exp(b*x+d)+c

fprlib.cfit(funkcija, x_data, y_data,sez,p)

-| Fit values |----------------------------------------

fit_prvaspremenljivka : -5.099442181457673e-06

fit_druga_spremeljivka : -23.779394915909464

fit_tretjaspremenljivka : 0.8452948803956754

fit_karkoli_kakorkoli : -0.7635025821425597

-| Parameter standard deviation values |---------------

fit_prvaspremenljivka stdev (1 sigma) : 8.648790074428476

fit_druga_spremeljivka stdev (1 sigma) : 0.45025382355777877

fit_tretjaspremenljivka stdev (1 sigma) : 0.054671981396874514

fit_karkoli_kakorkoli stdev (1 sigma) : 1696026.9841948354

-| Graph |---------------------------------------------