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import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sys
import re
import ast
from scipy.optimize import curve_fit
import os
from scipy import interpolate
#Mediciones barriendo angulo del TISA y viendo kicking de resonancias oscuras
#C:\Users\Usuario\Documents\artiq\artiq_experiments\analisis\plots\20220106_CPT_DosLaseres_v08_TISA_DR\Data
os.chdir('/home/nico/Documents/artiq_experiments/analisis/plots/20230609_LocalizedSaturationInCrystal/Data/')
MOTIONAL_FILES = """000012579-MeltingExperiment
000012580-MeltingExperiment
000012581-MeltingExperiment
000012582-MeltingExperiment
000012583-MeltingExperiment
000012584-MeltingExperiment
000012585-MeltingExperiment
000012586-MeltingExperiment
000012587-MeltingExperiment
000012588-MeltingExperiment
000012597-MeltingExperiment
000012603-MeltingExperiment
000012604-MeltingExperiment
000012605-MeltingExperiment
000012606-MeltingExperiment
000012607-MeltingExperiment
000012608-MeltingExperiment
000012609-MeltingExperiment
000012611-MeltingExperiment
000012612-MeltingExperiment
000012613-MeltingExperiment
000012614-MeltingExperiment
000012615-MeltingExperiment
000012617-MeltingExperiment
000012619-MeltingExperiment
000012630-MeltingExperiment
000012631-MeltingExperiment
000012632-MeltingExperiment
000012633-MeltingExperiment
000012634-MeltingExperiment
"""
def SeeKeys(files):
for i, fname in enumerate(files.split()):
data = h5py.File(fname+'.h5', 'r') # Leo el h5: Recordar que nuestros datos estan en 'datasets'
print(fname)
print(list(data['datasets'].keys()))
print(SeeKeys(MOTIONAL_FILES))
#%%
#carpeta pc nico labo escritorio:
#C:\Users\Usuario\Documents\artiq\artiq_experiments\analisis\plots\20211101_CPT_DosLaseres_v03\Data
CountsRoi1 = []
CountsRoi2 = []
Amplitudes = []
UV_amps = []
IR_amps = []
for i, fname in enumerate(MOTIONAL_FILES.split()):
print(str(i) + ' - ' + fname)
data = h5py.File(fname+'.h5', 'r')
Amplitudes.append(np.array(data['datasets']['amplitudes']))
CountsRoi1.append(np.array(data['datasets']['counts_roi1']))
CountsRoi2.append(np.array(data['datasets']['counts_roi2']))
UV_amps.append(np.array(data['datasets']['UV_measurement_amp']))
IR_amps.append(np.array(data['datasets']['IR1_measurement_amp']))
#%%
"""
Vemos transiciones de fase en un cristal de 7 iones midiendo luz en un ion y en un sitio entre dos iones
variando la potencia del laser UV
"""
#19 y 20: rois en dos iones. 19: uno a la derecha y otro externo del cetro. 20: uno a la derecha y otro al a izquierda
#21 para abajo: 7 iones
#22, 23, 24: son 6 iones con 5 deslocalizados afuera y 1 adentro
jvec = [9,8,7,6]
plt.figure()
i = 0
for j in jvec:
#plt.errorbar(Amplitudes[j], CountsRoi1[j], yerr=np.sqrt(CountsRoi1[j]), color='red', fmt='-o', capsize=2, markersize=2)
#plt.plot(Amplitudes[j][1:], CountsRoi1[j][1:], 'o',color='red', markersize=2,label=f'UVamp: {UV_amps[j]}')
plt.plot(Amplitudes[j][1:], CountsRoi2[j][1:], 'o', markersize=2,label=f'UVamp: {UV_amps[j]}')
print(f'UVamp: {UV_amps[j]}')
i = i + 1
plt.xlabel('Amplitud Artiq')
plt.ylabel('Cuentas ROI')
plt.xlim(0.05,0.23)
plt.ylim(7800,8550)
plt.grid()
plt.legend()
#%%
"""
Vemos saturacion en pares de iones distintos de un cristal
"""
#19 y 20: rois en dos iones. 19: uno a la derecha y otro externo del cetro. 20: uno a la derecha y otro al a izquierda
#21 para abajo: 7 iones
#22, 23, 24: son 6 iones con 5 deslocalizados afuera y 1 adentro
jvec = [20]
plt.figure()
i = 0
for j in jvec:
#plt.errorbar(Amplitudes[j], CountsRoi1[j], yerr=np.sqrt(CountsRoi1[j]), color='red', fmt='-o', capsize=2, markersize=2)
plt.plot(Amplitudes[j][1:], CountsRoi1[j][1:], 'o',color='red', markersize=2, label='Ion derecha arriba')
plt.plot(Amplitudes[j][1:], [c*1.004 for c in CountsRoi2[j][1:]], 'o',color='blue', markersize=2, label='Ion izquierda arriba')
i = i + 1
plt.xlabel('Amplitud Artiq')
plt.ylabel('Cuentas ROI')
#plt.xlim(851,856)
#plt.ylim(600,1700)
plt.grid()
plt.legend()
#%%
"""
saturacion de cristal de dos iones, una roi por cada ion. se ven muy parecidas
"""
#19 y 20: rois en dos iones. 19: uno a la derecha y otro externo del cetro. 20: uno a la derecha y otro al a izquierda
#21 para abajo: 7 iones
#22, 23, 24: son 6 iones con 5 deslocalizados afuera y 1 adentro
jvec = [25]
off = 8020
kte=2.4
plt.figure()
i = 0
for j in jvec:
#plt.errorbar(Amplitudes[j], CountsRoi1[j], yerr=np.sqrt(CountsRoi1[j]), color='red', fmt='-o', capsize=2, markersize=2)
plt.plot(Amplitudes[j][1:], [c-off for c in CountsRoi1[j][1:]], 'o',color='red', markersize=2, label='Ion derecha')
plt.plot(Amplitudes[j][1:], [(c-off)*kte for c in CountsRoi2[j][1:]], 'o',color='blue', markersize=2, label='Ion izquierda')
i = i + 1
plt.xlabel('Amplitud Artiq')
plt.ylabel('Cuentas ROI')
#plt.xlim(851,856)
#plt.ylim(600,1700)
plt.grid()
plt.legend()
#%%
"""
saturacion de cristal de dos iones, una roi por cada ion. se ven muy parecidas
"""
#19 y 20: rois en dos iones. 19: uno a la derecha y otro externo del cetro. 20: uno a la derecha y otro al a izquierda
#21 para abajo: 7 iones
#22, 23, 24: son 6 iones con 5 deslocalizados afuera y 1 adentro
jvec = [26,27,28,29]
off = 8020
kte=2.4
plt.figure()
i = 0
for j in jvec:
#plt.errorbar(Amplitudes[j], CountsRoi1[j], yerr=np.sqrt(CountsRoi1[j]), color='red', fmt='-o', capsize=2, markersize=2)
#plt.plot(Amplitudes[j][1:], [c-off for c in CountsRoi1[j][1:]], 'o',color='red', markersize=2, label='Ion derecha')
plt.plot(Amplitudes[j][1:], [(c-off)*kte for c in CountsRoi2[j][1:]], 'o',color='blue', markersize=2, label='Ion izquierda')
i = i + 1
plt.xlabel('Amplitud Artiq')
plt.ylabel('Cuentas ROI')
#plt.xlim(851,856)
#plt.ylim(600,1700)
plt.grid()
plt.legend()