643 lines
20 KiB
Python
643 lines
20 KiB
Python
"""Utility programs for examining output from Tlusty
|
||
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||
At the moment, it contains the following routines:
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||
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||
1) pconv - for ploting the convergence log contasined in the output
|
||
file from Tlusty (fort.9);
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||
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||
2) pmodel - extracting values of column mass and a selected state parameter
|
||
from the Tlusty output file fort.7m (coindensed model) or fort.12
|
||
(b-factors for NLTE models);
|
||
|
||
3) pmodels - similar to pmodel, but with an option to plot selected state
|
||
parameter for one or more Tlusty models, and a possibility of
|
||
plotting differences of between individual models
|
||
|
||
4) pmods - a plot of a range pf state parameters for one or more Tlusty models
|
||
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||
Examples:
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--------
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||
To plot a convergence log of the last computed model:
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||
>>> import matplotlib.pyplot as plt
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>>> import tlusty as tl
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||
>>> plt.ion()
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||
>>> tl.pconv()
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||
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||
a convergence log for a previously computed model, say, hhe35lt:
|
||
|
||
>>> tl.pconv('hhe35lt')
|
||
|
||
To extract log(column mass) and temperature of the same model
|
||
|
||
>>> (m35,t35) = tl.pmodel('hhe35lt')
|
||
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||
which can then be plotted or used for some other purpose.
|
||
|
||
To plot the temperature as a function of log(m) for the last computed
|
||
model, do
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||
|
||
>>> tl.pmodels()
|
||
|
||
and to plot the temperature for three models, hhe35lt','hhe35nc, and
|
||
hhe35nl, and then differences from the first model, do
|
||
|
||
>>> tl.pmodels(['hhe35lt','hhe35nc','hhe35nl'])
|
||
>>> tl.pmodels(['hhe35lt','hhe35nc','hhe35nl'],diff=True)
|
||
|
||
To plot level populations for the first five levels of hydrogen for the
|
||
model hhe35nl, do
|
||
|
||
>>> tl.pmods('hhe35nl',[3,4,5,6,7])
|
||
|
||
|
||
"""
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||
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||
# Tlusty输出分析工具程序
|
||
# 当前包含以下功能：
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# 1) pconv - 绘制Tlusty输出文件（fort.9）的收敛日志
|
||
# 2) pmodel - 从Tlusty输出文件（fort.7m或fort.12）提取列质量及指定状态参数
|
||
# 3) pmodels - 类似pmodel，支持多模型对比及差异分析
|
||
# 4) pmods - 绘制多个Tlusty模型的多状态参数
|
||
# 5) pflux - 绘制辐射通量或通量差异
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||
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||
import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库
|
||
import numpy as np # 导入数值计算库
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||
import sys # 系统相关功能
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||
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||
###################################################
|
||
def pconv(relcfile='fort'):
|
||
""""
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||
绘制Tlusty输出文件（单位9）的收敛日志
|
||
类似旧IDL程序PCONV.PRO，生成2x3子图：
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||
第一行显示温度（或电离态）的相对变化
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第二行显示所有状态参数的最大相对变化
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左列显示各深度的相对变化值
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||
中列显示相对变化的对数
|
||
右列显示每迭代步的最大变化值
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||
右侧子图最能反映整体收敛情况
|
||
标题会显示运行时间（若存在fort.69文件）
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||
|
||
参数：
|
||
relcfile: str, 可选 - 模型核心文件名（自动添加.9后缀）
|
||
默认值：'fort'（对应fort.9）
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||
返回：无
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||
"""
|
||
relcfile = relcfile+'.9'
|
||
|
||
try:
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||
f = open(relcfile)
|
||
lines = f.readlines()
|
||
except:
|
||
print('Error: Could not open %s' % relcfile)
|
||
return()
|
||
|
||
idep,itnu,delt,delp,delm = [],[],[],[],[]
|
||
i = 3
|
||
while i < len(lines):
|
||
xlin = lines[i]
|
||
xlin = xlin.replace('D','E',5)
|
||
xlin = xlin.strip()
|
||
val = xlin.split()
|
||
itnu.append(float(val[0]))
|
||
idep.append(float(val[1]))
|
||
delt.append(float(val[2]))
|
||
delp.append(float(val[4]))
|
||
delm.append(float(val[6]))
|
||
i += 1
|
||
|
||
niter = int(itnu[-1])
|
||
nd = int(idep[0])
|
||
|
||
xtit1 = 'depth index'
|
||
xtit2 = 'iteration'
|
||
ytit1 = 'rel.change'
|
||
ytit2 = 'log(rel.change)'
|
||
ftit1 = 'temperature'
|
||
ftit2 = 'max.population'
|
||
ftit3 = 'max in state vector'
|
||
|
||
if max(delt) == 0:
|
||
delt=delp
|
||
ftit1 = ftit2
|
||
|
||
print(delt[0],delt[-1])
|
||
|
||
fig, axes = plt.subplots(2,3)
|
||
|
||
axes[0, 0].set_xlabel(xtit1)
|
||
axes[0, 0].set_ylabel(ytit1)
|
||
axes[0, 0].set_title(ftit1)
|
||
|
||
axes[0, 1].set_xlabel(xtit1)
|
||
axes[0, 1].set_ylabel(ytit2)
|
||
# axes[0, 1].set_title(ftit1)
|
||
|
||
axes[1, 0].set_xlabel(xtit1)
|
||
axes[1, 0].set_ylabel(ytit1)
|
||
axes[1, 0].set_title(ftit3)
|
||
|
||
axes[1, 1].set_xlabel(xtit1)
|
||
axes[1, 1].set_ylabel(ytit2)
|
||
axes[1, 1].set_title(ftit3)
|
||
|
||
i=0
|
||
tmaxt, tmaxm, tmaxi = [], [], []
|
||
while i < niter:
|
||
i0, i1 = i*nd, (i+1)*nd-1
|
||
axes[0, 0].plot(idep[i0:i1],delt[i0:i1])
|
||
axes[0, 1].plot(idep[i0:i1],np.log10(np.abs(delt[i0:i1])))
|
||
axes[1, 0].plot(idep[i0:i1],delm[i0:i1])
|
||
axes[1, 1].plot(idep[i0:i1],np.log10(np.abs(delm[i0:i1])))
|
||
tmaxt.append(max(np.log10(np.abs(delt[i0:i1]))))
|
||
tmaxm.append(max(np.log10(np.abs(delm[i0:i1]))))
|
||
i+=1
|
||
tmaxi.append(i)
|
||
|
||
axes[0, 2].set_xlabel(xtit2)
|
||
axes[0, 2].set_ylabel('max(rel.changei)')
|
||
axes[0, 2].set_title(ftit1)
|
||
# axes[0, 2].plot(tmaxi,tmaxt,'ko',ls=':',ms=10)
|
||
axes[0, 2].plot(tmaxi,tmaxt,'ko',ls='--')
|
||
|
||
axes[1, 2].set_xlabel(xtit2)
|
||
axes[1, 2].set_ylabel('max(rel.change')
|
||
axes[1, 2].set_title(ftit3)
|
||
# axes[1, 2].plot(tmaxi,tmaxm,'ko',ls=':',ms=10)
|
||
axes[1, 2].plot(tmaxi,tmaxm,'ko',ls='--')
|
||
|
||
# overall title
|
||
|
||
# contains the cores name of the model, and also shows the total
|
||
# execution time used by Tlusty to generate the model form file
|
||
# [core name].69 (if it exists)
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||
|
||
timfile = relcfile[0:-2]+'.69'
|
||
try:
|
||
ft = open(timfile)
|
||
linti = ft.readlines()
|
||
titlt = 'time = '+ linti[-1].split()[2] +' s'
|
||
except:
|
||
print('Error: Could not open %s' % relcfile)
|
||
titlt=' '
|
||
|
||
|
||
titl=relcfile + ': ' + titlt
|
||
|
||
fig.suptitle(titl)
|
||
fig.tight_layout()
|
||
plt.show()
|
||
|
||
# Next lines permit one to run the routine from the command line
|
||
#if __name__ == "__main__":
|
||
# import sys
|
||
# if len(sys.argv)==4:
|
||
# doit(sys.argv[1],sys.argv[2],sys.argv[3])
|
||
# else:
|
||
# print (__doc__)
|
||
|
||
# return()
|
||
|
||
|
||
####################################################
|
||
|
||
|
||
def pmodel(modfile='fort', ind=0):
|
||
"""
|
||
从Tlusty的压缩模型大气文件（单元7）中提取列质量和一个状态参数，也可从类似输出文件（单元12）提取b因子。
|
||
功能类似旧IDL程序PMODEL.PRO（或MODELS11.PRO）。
|
||
|
||
参数：
|
||
-----------
|
||
modfile: str, 可选
|
||
模型大气文件的核心名称。若名称不含小数点"."，则自动添加".7"
|
||
默认值：'fort'，即文件名默认为'fort.7'
|
||
ind: int, 可选 - 状态参数的索引
|
||
默认0，即温度
|
||
状态参数索引说明：
|
||
0 - 温度（K）
|
||
1 - 电子密度（cm⁻³）
|
||
2 - 质量密度（g/cm³）
|
||
3 - 总粒子数密度（仅含分子模型）
|
||
后续索引 - 能级布居数
|
||
|
||
返回：
|
||
-----------
|
||
dm: array
|
||
列质量的对数（log10）
|
||
par: array
|
||
所选状态参数的值（温度为原始值，其他为对数）
|
||
"""
|
||
# 判断文件名格式并补充后缀
|
||
if modfile.count('.') == 0:
|
||
modfile += '.7' # 补充默认后缀".7"
|
||
|
||
# 尝试打开文件
|
||
try:
|
||
f = open(modfile)
|
||
lines = f.readlines() # 读取所有行
|
||
except:
|
||
print(f'错误：无法打开 {modfile}') # 异常处理
|
||
return ()
|
||
|
||
# 读取输入参数的深度数量和参数数量
|
||
x = lines[0] # 第一行数据
|
||
nd = int(x.split()[0]) # 总深度层数
|
||
npa = abs(int(x.split()[1])) # 状态参数数量
|
||
|
||
# 设置每行读取的深度数量（根据文件类型）
|
||
ndrow = 6
|
||
if modfile.count('.12') > 0:
|
||
ndrow = 8 # 若为b因子文件则调整
|
||
|
||
# 计算需要读取的行数
|
||
nr = nd // ndrow
|
||
if nd % ndrow != 0:
|
||
nr += 1 # 处理余数
|
||
|
||
# 读取深度数据
|
||
dm = [] # 初始化列质量列表
|
||
i = 0
|
||
while i < nr:
|
||
x = lines[i+1] # 从第二行开始读取深度数据
|
||
x = x.replace('D','E',6) # 替换指数符号
|
||
val = x.split() # 分割数值
|
||
j = 0
|
||
while j < ndrow:
|
||
k = ndrow * i + j
|
||
if k < nd:
|
||
dm.append(float(val[j])) # 存储深度值
|
||
j += 1
|
||
i += 1
|
||
|
||
# 读取状态参数数据
|
||
nrx = npa // 5 # 每行参数数量
|
||
if npa % 5 != 0:
|
||
nrx += 1 # 处理余数
|
||
|
||
par = [] # 初始化状态参数列表
|
||
i = nr + 1 # 从深度数据后开始读取参数
|
||
id = 0
|
||
while id < nd:
|
||
xpar = [] # 临时参数列表
|
||
j = 0
|
||
while j < nrx:
|
||
x = lines[i] # 读取当前行
|
||
x = x.replace('D','E',6) # 替换指数符号
|
||
val = x.split() # 分割数值
|
||
k = 0
|
||
while k < 5:
|
||
if 5*j + k < npa:
|
||
xpar.append(float(val[k])) # 存储参数值
|
||
k += 1
|
||
j += 1
|
||
i += 1
|
||
par.append(xpar[ind]) # 保存指定索引的参数值
|
||
id += 1
|
||
|
||
# 数据处理与绘图
|
||
dm = np.log10(dm) # 转换为列质量对数
|
||
par = np.array(par) # 转换为数组
|
||
if ind > 0:
|
||
par = np.log10(par) # 非温度参数取对数
|
||
|
||
# 创建绘图
|
||
fig, ax = plt.subplots()
|
||
ax.set_xlabel('log mass') # X轴标签
|
||
ax.set_title(modfile) # 标题
|
||
|
||
# 根据参数类型设置Y轴标签和绘图
|
||
if ind == 0:
|
||
ax.set_ylabel('temperature') # 温度标签
|
||
ax.plot(dm, par) # 绘制温度曲线
|
||
else:
|
||
ax.set_ylabel('log n') # 密度/布居数标签
|
||
ax.plot(dm, np.log10(par)) # 绘制对数曲线
|
||
plt.show() # 显示图形
|
||
# return (dm, par) # 返回数据数组
|
||
|
||
####################################################
|
||
|
||
|
||
def pmodels(modfiles=['fort'], ind=0, diff=False):
|
||
"""
|
||
类似pmodel函数，但支持多模型对比和差异分析
|
||
可绘制一个或多个Tlusty模型的某个状态参数，并可显示与首个模型的差异
|
||
参数：
|
||
-----------
|
||
modfiles: list of str, 可选
|
||
模型文件的核心名称列表。若名称不含小数点"."，则自动添加".7"
|
||
默认值：['fort']（对应fort.7）
|
||
ind: int, 可选 - 状态参数的索引
|
||
默认0（温度）
|
||
diff: bool, 可选
|
||
若为True，绘制指定状态参数与首个模型的差异
|
||
默认False（绘制实际参数值）
|
||
状态参数索引说明：
|
||
0 - 温度（K）
|
||
1 - 电子密度（cm⁻³）
|
||
2 - 质量密度（g/cm³）
|
||
3 - 总粒子数密度（仅含分子模型）
|
||
后续索引 - 能级布居数
|
||
返回：
|
||
-----------
|
||
无（直接绘图）
|
||
"""
|
||
imod = 0 # 初始化模型计数器
|
||
for modfile in modfiles: # 遍历所有模型文件
|
||
if modfile.count('.') == 0: # 自动补充后缀".7"
|
||
modfile += '.7'
|
||
|
||
# 尝试打开文件
|
||
try:
|
||
f = open(modfile)
|
||
lines = f.readlines()
|
||
except:
|
||
print(f'错误：无法打开 {modfile}')
|
||
return()
|
||
|
||
# 读取输入参数的深度数量和参数数量
|
||
x = lines[0] # 第一行数据
|
||
nd = int(x.split()[0]) # 总深度层数
|
||
npa = abs(int(x.split()[1])) # 状态参数数量
|
||
|
||
# 设置每行读取的深度数量（根据文件类型）
|
||
ndrow = 6
|
||
if modfile.count('.12') > 0:
|
||
ndrow = 8 # 若为b因子文件则调整
|
||
|
||
# 计算需要读取的行数
|
||
nr = nd // ndrow
|
||
if nd % ndrow != 0:
|
||
nr += 1 # 处理余数
|
||
|
||
# 读取深度数据
|
||
dm = [] # 初始化列质量列表
|
||
i = 0
|
||
while i < nr:
|
||
x = lines[i+1] # 从第二行开始读取深度数据
|
||
x = x.replace('D','E',6) # 替换指数符号
|
||
val = x.split() # 分割数值
|
||
j = 0
|
||
while j < ndrow:
|
||
k = ndrow * i + j
|
||
if k < nd:
|
||
dm.append(float(val[j])) # 存储深度值
|
||
j += 1
|
||
i += 1
|
||
|
||
# 读取状态参数数据
|
||
nrx = npa // 5 # 每行参数数量
|
||
if npa % 5 != 0:
|
||
nrx += 1 # 处理余数
|
||
|
||
par = [] # 初始化状态参数列表
|
||
i = nr + 1 # 从深度数据后开始读取参数
|
||
id = 0
|
||
while id < nd:
|
||
xpar = [] # 临时参数列表
|
||
j = 0
|
||
while j < nrx:
|
||
x = lines[i] # 读取当前行
|
||
x = x.replace('D','E',6) # 替换指数符号
|
||
val = x.split() # 分割数值
|
||
k = 0
|
||
while k < 5:
|
||
if 5*j + k < npa:
|
||
xpar.append(float(val[k])) # 存储参数值
|
||
k += 1
|
||
j += 1
|
||
i += 1
|
||
par.append(xpar[ind]) # 保存指定索引的参数值
|
||
id += 1
|
||
|
||
# 数据处理与绘图
|
||
dm = np.log10(dm) # 转换为列质量对数
|
||
if ind != 0:
|
||
par = np.log10(par) # 非温度参数取对数
|
||
|
||
# 初始化绘图（首个模型）
|
||
if imod == 0:
|
||
fig, ax = plt.subplots() # 创建图形
|
||
ax.set_xlabel('log mass') # X轴标签
|
||
titl = modfile[:-2] # 标题初始化
|
||
dm0 = dm.copy() # 存储首个模型的深度数据
|
||
par0 = par.copy() # 存储首个模型的参数值
|
||
|
||
if diff: # 差异模式
|
||
par = np.array(par) - np.array(par0) # 计算差异
|
||
else: # 后续模型
|
||
titl += f', {modfile[:-2]}' # 更新标题
|
||
|
||
if diff: # 差异模式处理
|
||
# 线性插值到首个模型的深度网格
|
||
pari = np.interp(dm0, dm, par)
|
||
par = pari - par0 # 计算与首个模型的差异
|
||
|
||
# 设置Y轴标签
|
||
if ind == 0:
|
||
ax.set_ylabel('temperature') # 温度标签
|
||
else:
|
||
ax.set_ylabel('log n') # 密度/布居数标签
|
||
|
||
# 绘制数据
|
||
if not diff:
|
||
ax.plot(dm, par) # 绘制实际参数曲线
|
||
else:
|
||
ax.plot(dm0, par) # 绘制差异曲线
|
||
|
||
imod += 1 # 增加模型计数器
|
||
|
||
ax.set_title(titl) # 设置最终标题
|
||
plt.show() # 显示图形
|
||
|
||
#####################################################################
|
||
|
||
|
||
def pmods(modfiles, ind):
|
||
"""
|
||
类似pmodels函数，但支持同时绘制多个状态参数
|
||
可绘制一个或多个Tlusty模型的多个状态参数曲线
|
||
参数：
|
||
-----------
|
||
modfiles: list of str
|
||
模型文件的核心名称列表。若名称不含小数点"."，则自动添加".7"
|
||
ind: list of int
|
||
需要绘制的状态参数索引列表
|
||
状态参数索引说明：
|
||
0 - 温度（K）
|
||
1 - 电子密度（cm⁻³）
|
||
2 - 质量密度（g/cm³）
|
||
3 - 总粒子数密度（仅含分子模型）
|
||
后续索引 - 能级布居数
|
||
返回：
|
||
-----------
|
||
无（直接绘图）
|
||
"""
|
||
imod = 0 # 初始化模型计数器
|
||
for modfile in modfiles: # 遍历所有模型文件
|
||
if modfile.count('.') == 0: # 自动补充后缀".7"
|
||
modfile += '.7'
|
||
|
||
# 尝试打开文件
|
||
try:
|
||
f = open(modfile)
|
||
lines = f.readlines()
|
||
except:
|
||
print(f'错误：无法打开 {modfile}')
|
||
return()
|
||
|
||
# 读取输入参数的深度数量和参数数量
|
||
x = lines[0] # 第一行数据
|
||
nd = int(x.split()[0]) # 总深度层数
|
||
npa = abs(int(x.split()[1])) # 状态参数数量
|
||
|
||
# 设置每行读取的深度数量（根据文件类型）
|
||
ndrow = 6
|
||
if modfile.count('.12') > 0:
|
||
ndrow = 8 # 若为b因子文件则调整
|
||
|
||
# 计算需要读取的行数
|
||
nr = nd // ndrow
|
||
if nd % ndrow != 0:
|
||
nr += 1 # 处理余数
|
||
|
||
# 读取深度数据
|
||
dm = [] # 初始化列质量列表
|
||
i = 0
|
||
while i < nr:
|
||
x = lines[i+1] # 从第二行开始读取深度数据
|
||
x = x.replace('D','E',6) # 替换指数符号
|
||
val = x.split() # 分割数值
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||
j = 0
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||
while j < ndrow:
|
||
k = ndrow * i + j
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||
if k < nd:
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||
dm.append(float(val[j])) # 存储深度值
|
||
j += 1
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||
i += 1
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||
|
||
# 读取所有状态参数数据
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||
nrx = npa // 5 # 每行参数数量
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||
if npa % 5 != 0:
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||
nrx += 1 # 处理余数
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||
|
||
totpar = [] # 存储所有参数的二维数组
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||
i = nr + 1 # 从深度数据后开始读取参数
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||
id = 0
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||
while id < nd:
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||
xpar = [] # 临时参数列表
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||
j = 0
|
||
while j < nrx:
|
||
x = lines[i] # 读取当前行
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||
x = x.replace('D','E',6) # 替换指数符号
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||
val = x.split() # 分割数值
|
||
k = 0
|
||
while k < 5:
|
||
if 5*j + k < npa:
|
||
xpar.append(float(val[k])) # 存储参数值
|
||
k += 1
|
||
j += 1
|
||
i += 1
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||
totpar.append(xpar) # 存储所有参数的当前层数据
|
||
id += 1
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||
|
||
# 数据处理
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pararr = np.log10(np.array(totpar)) # 转换为对数形式
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||
dm = np.log10(dm) # 转换为列质量对数
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||
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||
# 初始化绘图（首个模型）
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||
if imod == 0:
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||
fig, ax = plt.subplots() # 创建图形
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||
ax.set_xlabel('log mass') # X轴标签
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||
ax.set_ylabel('log n') # Y轴标签
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titl = modfile[:-2] # 标题初始化
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||
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# 绘制指定状态参数
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for indx in ind: # 遍历所有需要绘制的参数索引
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ax.plot(dm, pararr[:, indx]) # 绘制对应参数曲线
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||
|
||
# 更新标题
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||
if imod != 0:
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||
titl += f', {modfile[:-2]}' # 添加模型名称
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||
|
||
imod += 1 # 增加模型计数器
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||
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||
ax.set_title(titl) # 设置最终标题
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||
plt.show() # 显示图形
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||
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||
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||
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def pflux(modfiles=['fort'], rel=False, ilogx=False):
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"""
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绘制Tlusty输出文件（单元14）的出射通量，或多个模型的通量相对差异
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也可用于绘制Synspec生成的合成光谱
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参数：
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-----------
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modfiles: list of str, 可选
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模型文件的核心名称列表。若名称不含小数点"."，则自动添加".14"
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默认值：['fort']（对应fort.14）
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||
rel: bool, 可选
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||
若为True，绘制指定模型的通量相对于首个模型的百分比差异：
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||
rel(i) = (flux(i)-flux(0))/flux(0)*100%
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||
默认False（绘制实际通量值）
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ilogx: bool, 可选
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||
若为True，设置X轴（波长）为对数坐标
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||
默认False（线性坐标）
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||
返回：
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||
-----------
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||
无（直接绘图）
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||
"""
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imod = 0 # 初始化模型计数器
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||
for modfile in modfiles: # 遍历所有模型文件
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||
if modfile.count('.') == 0: # 自动补充后缀".14"
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||
modfile += '.14'
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||
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||
# 读取波长和通量数据
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try:
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wl, fl = np.loadtxt(modfile, unpack=True) # 加载文件数据
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except:
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print(f'错误：无法打开 {modfile}')
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return()
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||
|
||
# 初始化绘图（首个模型）
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||
if imod == 0:
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||
fig, ax = plt.subplots() # 创建图形
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||
ax.set_xlabel('波长') # X轴标签
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||
titl = modfile[:-3] # 标题初始化
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||
wl0 = wl.copy() # 存储首个模型的波长数据
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||
fl0 = fl.copy() # 存储首个模型的通量数据
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||
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||
if rel: # 相对差异模式
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||
fl = (fl - fl0)/fl0 * 100 # 计算初始差异
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||
else: # 后续模型
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||
titl += f', {modfile[:-3]}' # 更新标题
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||
|
||
if rel: # 相对差异模式处理
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||
# 线性插值到首个模型的波长网格
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||
fli = np.interp(wl0, wl, fl)
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||
fl = (fli - fl0)/fl0 * 100 # 计算相对差异
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||
|
||
# 绘制数据
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||
if not rel:
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||
if ilogx:
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||
ax.semilogx(wl, fl) # 对数坐标X轴
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||
else:
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||
ax.plot(wl, fl) # 线性坐标X轴
|
||
else:
|
||
if ilogx:
|
||
ax.semilogx(wl0, fl) # 对数坐标X轴 + 相对差异
|
||
else:
|
||
ax.plot(wl0, fl) # 线性坐标X轴 + 相对差异
|
||
|
||
imod += 1 # 增加模型计数器
|
||
|
||
ax.set_title(titl) # 设置最终标题
|
||
plt.show() # 显示图形
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
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||
file = sys.argv[1]
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||
pconv(file)
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