Sediment calibration: Some refactoring.
parent
68cc692b96
commit
4b6ee4af09
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@ -1039,441 +1039,129 @@ class SedimentCalibrationTab(QWidget):
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self.verticalLayout_groupbox_data_plot.addWidget(self.toolbar_BS)
|
||||
self.verticalLayout_groupbox_data_plot.addWidget(self.canvas_BS)
|
||||
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||||
if stg.BS_stream_bed_pre_process_average[
|
||||
data_id
|
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].shape != (0,):
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||||
val_min = np.nanmin(
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_average[data_id][freq2, :, :]
|
||||
)
|
||||
val_max = np.nanmax(
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_average[data_id][freq2, :, :]
|
||||
)
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||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis',
|
||||
norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max)
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
|
||||
|
||||
BS_data = None
|
||||
time_data = None
|
||||
depth_data = None
|
||||
|
||||
if stg.BS_stream_bed_pre_process_average[data_id].shape != (0,):
|
||||
BS_data = stg.BS_stream_bed_pre_process_average
|
||||
elif stg.BS_stream_bed_pre_process_SNR[data_id].shape != (0,):
|
||||
|
||||
val_min = np.nanmin(
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
val_max = np.nanmax(
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
|
||||
BS_data = stg.BS_stream_bed_pre_process_SNR
|
||||
elif stg.BS_stream_bed[data_id].shape != (0,):
|
||||
|
||||
val_min = np.nanmin(
|
||||
stg.BS_stream_bed[data_id][freq2,
|
||||
:, :])
|
||||
val_max = np.nanmax(
|
||||
stg.BS_stream_bed[data_id][freq2,
|
||||
:, :])
|
||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed[data_id][freq2,
|
||||
:, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed[data_id][freq2,
|
||||
:, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
|
||||
else:
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed[data_id][freq2,
|
||||
:, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_stream_bed[data_id][freq2,
|
||||
:, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
|
||||
BS_data = stg.BS_stream_bed
|
||||
elif stg.BS_cross_section_pre_process_average[data_id].shape != (0,):
|
||||
|
||||
val_min = np.nanmin(
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
val_max = np.nanmax(
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
|
||||
BS_data = stg.BS_cross_section_pre_process_average
|
||||
elif stg.BS_cross_section_pre_process_SNR[data_id].shape != (0,):
|
||||
|
||||
val_min = np.nanmin(
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
val_max = np.nanmax(
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
|
||||
elif stg.BS_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
|
||||
val_min = np.nanmin(
|
||||
stg.BS_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
val_max = np.nanmax(
|
||||
stg.BS_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
else:
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
stg.BS_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
|
||||
|
||||
BS_data = stg.BS_cross_section_pre_process_SNR
|
||||
elif stg.BS_raw_data_pre_process_average[data_id].shape != (0,):
|
||||
|
||||
val_min = np.nanmin(stg.BS_raw_data_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
val_max = np.nanmax(stg.BS_raw_data_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][freq2, :],
|
||||
stg.BS_raw_data_pre_process_average[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
BS_data = stg.BS_raw_data_pre_process_average
|
||||
elif stg.BS_raw_data_pre_process_SNR[data_id].shape != (0,):
|
||||
|
||||
val_min = np.nanmin(stg.BS_raw_data_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
val_max = np.nanmax(stg.BS_raw_data_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][freq2, :],
|
||||
stg.BS_raw_data_pre_process_SNR[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
|
||||
BS_data = stg.BS_raw_data_pre_process_SNR
|
||||
elif stg.BS_raw_data[data_id].shape != (0,):
|
||||
BS_data = stg.BS_raw_data
|
||||
|
||||
val_min = np.nanmin(stg.BS_raw_data[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
val_max = np.nanmax(stg.BS_raw_data[data_id][
|
||||
freq2, :, :])
|
||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
time_data = stg.time_cross_section
|
||||
else:
|
||||
time_data = stg.time
|
||||
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
stg.time[data_id][freq2, :],
|
||||
-stg.depth[data_id][freq2, :],
|
||||
stg.BS_raw_data[data_id][
|
||||
freq2, :, :],
|
||||
cmap='viridis', norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max))
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
depth_data = stg.depth_cross_section
|
||||
else:
|
||||
depth_date = stg.depth
|
||||
|
||||
# --- Plot samples ---
|
||||
val_min = np.nanmin(
|
||||
BS_data[data_id][freq2, :, :]
|
||||
)
|
||||
val_max = np.nanmax(
|
||||
BS_data[data_id][freq2, :, :]
|
||||
)
|
||||
|
||||
if val_min == 0:
|
||||
val_min = 1e-5
|
||||
|
||||
self.axis_BS.pcolormesh(
|
||||
time_data[data_id][freq2, :],
|
||||
-depth_data[data_id][freq2, :],
|
||||
BS_data[data_id][freq2, :, :],
|
||||
norm=LogNorm(vmin=val_min, vmax=val_max),
|
||||
cmap='viridis'
|
||||
)
|
||||
|
||||
self.plot_acoustic_recording_samples()
|
||||
|
||||
def plot_acoustic_recording_samples(self):
|
||||
data_id = self.combobox_acoustic_data_choice.currentIndex()
|
||||
freq1 = self.combobox_freq1.currentIndex()
|
||||
freq2 = self.combobox_freq2.currentIndex()
|
||||
|
||||
if (stg.fine_sample_profile) or (stg.sand_sample_target):
|
||||
|
||||
self.axis_BS.scatter([stg.time_fine[f[1]] for f in stg.fine_sample_profile],
|
||||
[stg.depth_fine[f[1]] for f in stg.fine_sample_profile],
|
||||
marker='o', s=20, facecolor="k", edgecolor="None")
|
||||
self.axis_BS.scatter([stg.time_sand[s[1]] for s in stg.sand_sample_target],
|
||||
[stg.depth_sand[s[1]] for s in stg.sand_sample_target],
|
||||
marker='o', s=50, facecolor="None", edgecolor="k")
|
||||
self.axis_BS.scatter(
|
||||
[stg.time_fine[f[1]] for f in stg.fine_sample_profile],
|
||||
[stg.depth_fine[f[1]] for f in stg.fine_sample_profile],
|
||||
marker='o', s=20, facecolor="k", edgecolor="None"
|
||||
)
|
||||
self.axis_BS.scatter(
|
||||
[stg.time_sand[s[1]] for s in stg.sand_sample_target],
|
||||
[stg.depth_sand[s[1]] for s in stg.sand_sample_target],
|
||||
marker='o', s=50, facecolor="None", edgecolor="k"
|
||||
)
|
||||
|
||||
for i in stg.fine_sample_profile:
|
||||
self.axis_BS.text(stg.time_fine[i[1]] + 5, stg.depth_fine[i[1]] - .2, i[0],
|
||||
fontstyle="normal", fontweight="light", fontsize=8)
|
||||
self.axis_BS.text(
|
||||
stg.time_fine[i[1]] + 5, stg.depth_fine[i[1]] - .2, i[0],
|
||||
fontstyle="normal", fontweight="light", fontsize=8
|
||||
)
|
||||
|
||||
for j in stg.sand_sample_target:
|
||||
self.axis_BS.text(stg.time_sand[j[1]] - 12, stg.depth_sand[j[1]] - .2, j[0],
|
||||
fontstyle="normal", fontweight="light", fontsize=8)
|
||||
self.axis_BS.text(
|
||||
stg.time_sand[j[1]] - 12, stg.depth_sand[j[1]] - .2, j[0],
|
||||
fontstyle="normal", fontweight="light", fontsize=8
|
||||
)
|
||||
|
||||
elif (stg.sample_fine) or (stg.sample_sand):
|
||||
|
||||
self.axis_BS.scatter(stg.time_fine, stg.depth_fine, marker='o', s=20, facecolor="k", edgecolor="None")
|
||||
self.axis_BS.scatter(stg.time_sand, stg.depth_sand, marker='o', s=50, facecolor="None", edgecolor="k")
|
||||
self.axis_BS.scatter(
|
||||
stg.time_fine, stg.depth_fine,
|
||||
marker='o', s=20, facecolor="k", edgecolor="None"
|
||||
)
|
||||
self.axis_BS.scatter(
|
||||
stg.time_sand, stg.depth_sand,
|
||||
marker='o', s=50, facecolor="None", edgecolor="k"
|
||||
)
|
||||
|
||||
for i in stg.sample_fine:
|
||||
self.axis_BS.text(stg.time_fine[i[1]] + 5, stg.depth_fine[i[1]] - .2, i[0],
|
||||
fontstyle="normal", fontweight="light", fontsize=8)
|
||||
self.axis_BS.text(
|
||||
stg.time_fine[i[1]] + 5, stg.depth_fine[i[1]] - .2, i[0],
|
||||
fontstyle="normal", fontweight="light", fontsize=8
|
||||
)
|
||||
|
||||
for j in stg.sample_sand:
|
||||
self.axis_BS.text(stg.time_sand[j[1]] - 12, stg.depth_sand[j[1]] - .2, j[0],
|
||||
fontstyle="normal", fontweight="light", fontsize=8)
|
||||
self.axis_BS.text(
|
||||
stg.time_sand[j[1]] - 12, stg.depth_sand[j[1]] - .2, j[0],
|
||||
fontstyle="normal", fontweight="light", fontsize=8
|
||||
)
|
||||
|
||||
# --- Plot vertical red line for position of FCB profile ---
|
||||
if stg.sand_sample_target_indice:
|
||||
|
||||
if stg.depth_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
|
||||
self.red_line_plot_return, = (
|
||||
self.axis_BS.plot(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, stg.sand_sample_target_indice[0][1]] *
|
||||
np.ones(stg.depth_cross_section[data_id].shape[1]),
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
color='red', linestyle="solid", linewidth=2))
|
||||
|
||||
else:
|
||||
|
||||
self.red_line_plot_return, = (
|
||||
self.axis_BS.plot(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, stg.sand_sample_target_indice[0][1]] *
|
||||
np.ones(stg.depth_cross_section[data_id].shape[1]),
|
||||
-stg.depth_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, :],
|
||||
color='red', linestyle="solid", linewidth=2))
|
||||
|
||||
depth_data = stg.depth_cross_section
|
||||
else:
|
||||
depth_data = stg.depth
|
||||
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
if stg.time_cross_section[data_id].shape != (0,):
|
||||
time_data = stg.time_cross_section
|
||||
else:
|
||||
time_data = stg.time
|
||||
|
||||
self.red_line_plot_return, = (
|
||||
self.axis_BS.plot(
|
||||
stg.time_cross_section[data_id][
|
||||
freq2, stg.sand_sample_target_indice[0][1]] *
|
||||
np.ones(stg.depth[data_id].shape[1]),
|
||||
-stg.depth[data_id][freq2, :],
|
||||
color='red', linestyle="solid", linewidth=2))
|
||||
|
||||
else:
|
||||
|
||||
self.red_line_plot_return, = (
|
||||
self.axis_BS.plot(
|
||||
stg.time[data_id][
|
||||
freq2, stg.sand_sample_target_indice[0][1]] *
|
||||
np.ones(stg.depth[data_id].shape[1]),
|
||||
-stg.depth[data_id][freq2, :],
|
||||
color='red', linestyle="solid", linewidth=2))
|
||||
self.red_line_plot_return, = (
|
||||
self.axis_BS.plot(
|
||||
time_data[data_id][
|
||||
freq2, stg.sand_sample_target_indice[0][1]
|
||||
] * np.ones(depth_data[data_id].shape[1]),
|
||||
-depth_data[data_id][freq2, :],
|
||||
color='red', linestyle="solid", linewidth=2
|
||||
)
|
||||
)
|
||||
|
||||
self.axis_BS.set_xlabel("Time (sec)")
|
||||
self.axis_BS.set_ylabel("Depth (m)")
|
||||
|
|
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