agrego carpeta de analisis con primer script del SP

analisis/apagado_vs_potencia.py

+import h5py
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import sys
+import re
+import ast
+from scipy.optimize import curve_fit
+
+# Solo levanto algunos experimentos
+ALL_FILES = """000000704-SingleLine.h5
+000000702-SingleLine.h5
+000000706-SingleLine.h5
+000000708-SingleLine.h5
+000000712-SingleLine.h5
+000000714-SingleLine.h5
+000000716-SingleLine.h5
+000000718-SingleLine.h5"""
+
+BINW = 20e-9
+T0 = 1.15e-6
+
+def expo(T, tau, N0, C):
+    global T0
+    return N0*np.exp(-(T-T0)/tau) + C
+
+def pow_from_amp(amp):
+    """Paso de amplitud urukul a potencia medida por Nico"""
+    # Forma altamente ineficiente de hacer esto, pero me salio asi
+    amplitudes_UV = np.array([0.08, 0.10, 0.12, 0.14, 0.16, 0.18, 0.20, 0.22, 0.24, 0.26, 0.28, 0.30])
+    assert amp in amplitudes_UV
+    potencias_UV = np.array([2, 5, 11, 20, 32, 47, 67, 86, 105, 120, 134, 144])
+    return potencias_UV[np.where(amplitudes_UV == amp)][0]
+
+amplitudes_UV = np.array([0.08, 0.10, 0.12, 0.14, 0.16, 0.18, 0.20, 0.22, 0.24, 0.26, 0.28, 0.30])
+potencias_UV = np.array([2, 5, 11, 20, 32, 47, 67, 86, 105, 120, 134, 144])
+plt.plot(amplitudes_UV, potencias_UV, 'ko-', lw=0.2)
+plt.xlabel("Amplitud Urukul")
+plt.ylabel("Potencia /uW")
+plt.grid()
+#%%
+
+## Mostrar corte de los histos:
+# fig, ax = plt.subplots()
+# ax.axvline(T0, color='k')
+
+fig0, [ax0, ax1_a] = plt.subplots(1, 2)
+ax1_b = ax1_a.twinx()
+
+allamps = np.array([])
+allpows = np.array([])
+alltaus = np.array([])
+allN0 = np.array([])
+
+for i, fname in enumerate(ALL_FILES.split()):
+    data = h5py.File(fname, 'r') # Leo el h5: Recordar que nuestros datos estan en 'datasets'
+
+    # Aca hago algo repugnante para poder levantar los strings que dejamos
+    # que además tenian un error de tipeo al final. Esto no deberá ser necesario
+    # cuando se solucione el error este del guardado.
+    laser_UV = ast.literal_eval(data['datasets']['laser_UV'][()].decode().replace('"}', '}'))
+
+    counts = np.array(data['datasets']['counts'])
+    bines = np.arange(counts.min(), counts.max()+BINW, BINW)
+
+    ## Mostrar corte de los histos
+    # ax.hist(counts, bines[bines<3e-6], histtype='step', align='mid', color=f"C{i}")
+
+    heigs, binsf  = np.histogram(counts, bines[bines>T0])
+    ax0.step(binsf[:-1], heigs, label=f"AMP: {laser_UV['amp']}", where='mid',
+            color=f"C{i}", lw=0.5, alpha=0.4)
+
+    popt, pcov = curve_fit(expo, binsf[:-1], heigs, p0=(2e-6, 400, 300))
+    print(popt) # tau, N0, C
+    ax0.plot(binsf, expo(binsf, *popt), label=f"tau: {popt[0]}",
+            color=f"C{i}", ls='-', lw=1, zorder=99)
+
+    allamps = np.append(allamps, laser_UV['amp'])
+    laser_pow = pow_from_amp(laser_UV['amp'])
+    allpows = np.append(allpows, laser_pow)
+    alltaus = np.append(alltaus, popt[0])
+    allN0 = np.append(allN0, popt[1])
+
+    ax1_a.plot(laser_pow , popt[0], 'o', color=f"C{i}", ms=5, )
+    ax1_b.plot(laser_pow, popt[1], '^', color=f"C{i}", ms=7, )
+
+ax1_a.plot(allpows, alltaus, 'k-', lw=0.2, zorder=0)
+ax1_b.plot(allpows, allN0, 'k-', lw=0.2, zorder=0)
+
+
+# plt.annotate(f"bin: {BINW}", (0,5e-5, 700), fontsize=14)
+ax0.set_xlabel("Tiempo")
+ax0.set_ylabel("Cuentas")
+
+ax1_a.set_xlabel("Potencia [uW]")
+ax1_a.set_ylabel("Tau (circulo)")
+ax1_b.set_ylabel("Alturas (triang)")
+
+ax1_a.grid(alpha=0.3)
+# plt.show()
+
+plt.figure()
+plt.plot(allpows, allN0/alltaus, 'ko-', lw=0.2)
+plt.grid(alpha=0.3)
+plt.xlabel("Potencia [uW]")
+plt.ylabel("Alturas/Tau")
+
+plt.show()
+input()