archivo colgado de analisis

analisis/plots/20210706/Analisis_Espectro_dummy.py

+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
+
+# Solo levanto algunos experimentos
+ALL_FILES = """000001853-IR_Scan.h5"""
+
+#000001514-SingleLine.h5 #este tiene amplitud 0.08 que es muy poquito
+
+BINW = 20e-9
+
+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([0.10, 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([5, 11, 20, 32, 47, 67, 86, 105, 120, 134, 144])
+    return potencias_UV[np.where(amplitudes_UV == amp)][0]
+
+amplitudes_UV = np.flip(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.flip(np.array([4, 10, 19, 32, 49, 71, 96, 125, 155, 183, 208, 229]))
+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')
+
+#os.chdir('/home/oem/Documentos/Doctorado/Artiq/Repositorio/artiq_experiments/artiq_master/results/2021-07-02/17')
+
+#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()):
+    print(i)
+    print(fname)
+    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_amp = data['datasets']['laser_UV_amp']
+    laser_UV_freq = data['datasets']['laser_UV_freq']
+    
+    
+    
+    #print(laser_UV)
+    measurements = np.array(data['datasets']['measurements'])
+    freqs = np.array(data['datasets']['IR_frequencies'])
+    n = np.array(data['datasets']['no_measures'])
+    
+    print(measurements)
+    print(freqs)
+    print(n)