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