summaryrefslogtreecommitdiff
path: root/lab-windows/scratch.ipynb
diff options
context:
space:
mode:
Diffstat (limited to 'lab-windows/scratch.ipynb')
-rw-r--r--lab-windows/scratch.ipynb167
1 files changed, 167 insertions, 0 deletions
diff --git a/lab-windows/scratch.ipynb b/lab-windows/scratch.ipynb
new file mode 100644
index 0000000..b35c76d
--- /dev/null
+++ b/lab-windows/scratch.ipynb
@@ -0,0 +1,167 @@
+{
+ "cells": [
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 3,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "import json\n",
+ "\n",
+ "import numpy as np\n",
+ "from matplotlib import pyplot as plt\n",
+ "import matplotlib"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 2,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "%matplotlib widget"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
+ "model_id": "712481c28d9d4e1d874a66d31c3e8bff",
+ "version_major": 2,
+ "version_minor": 0
+ },
+ "text/plain": [
+ "Canvas(toolbar=Toolbar(toolitems=[('Home', 'Reset original view', 'home', 'home'), ('Back', 'Back to previous …"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "(0, 64)"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 4,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "fig, ax = plt.subplots()\n",
+ "a = np.array([-00.000732, -00.000352, -00.000666, -00.000202, -00.000706, -00.000006, -00.000597, -00.002039, 000.050663, -00.644566, 004.456614, -16.817095, 034.654587, -39.021217, 024.007816, -08.070650, 001.478795, -00.150260, 000.006110, -00.002328, -00.002322, -00.002426, -00.002177, -00.002452, -00.002333, -00.002438, -00.002342, -00.002396, -00.001979, -00.003049, -00.001720, -00.002686, -00.002168, -00.002507, -00.001868, -00.002899, -00.002017, -00.001952, -00.003255, -00.001080, -00.003335, -00.001575, -00.002704, -00.001872, -00.002735, -00.001983, -00.002191, -00.002478, -00.002155, -00.002203, -00.002328, -00.002206, -00.002443, -00.001770, -00.002718, -00.002004, -00.002378, -00.002112, -00.002122, -00.002691, -00.001679, -00.002690, -00.001946, -00.002232])\n",
+ "b = np.array([-00.002734, -00.001325, -00.002220, -00.003693, -00.004907, -00.006454, -00.007737, 000.004823, -00.363143, 004.688968, -33.795303, 130.992630, -274.092651, 309.377991, -188.427826, 061.912941, -10.974002, 001.053608, -00.048927, 000.007710, 000.007010, 000.006493, 000.007234, 000.006725, 000.006938, 000.006694, 000.006356, 000.006173, 000.006333, 000.005684, 000.005697, 000.005575, 000.005101, 000.005693, 000.004319, 000.005344, 000.004673, 000.003566, 000.006213, 000.002719, 000.004850, 000.003755, 000.004243, 000.003419, 000.003960, 000.003498, 000.003297, 000.003877, 000.002836, 000.003487, 000.003144, 000.002824, 000.003355, 000.002528, 000.002975, 000.003012, 000.002137, 000.003112, 000.002416, 000.002512, 000.002084, 000.003008, 000.001837, 000.002351])\n",
+ "ax.plot([3.906250*i for i in range(len(a))], np.sqrt(a**2 + b**2))\n",
+ "a2 = ax.twiny()\n",
+ "a2.set_xlim([0, len(a)])"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 10,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
+ "model_id": "d4024377df494eac935fd487026edc8b",
+ "version_major": 2,
+ "version_minor": 0
+ },
+ "text/plain": [
+ "Canvas(toolbar=Toolbar(toolitems=[('Home', 'Reset original view', 'home', 'home'), ('Back', 'Back to previous …"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ },
+ {
+ "data": {
+ "text/plain": [
+ "[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f2eb410f280>]"
+ ]
+ },
+ "execution_count": 10,
+ "metadata": {},
+ "output_type": "execute_result"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "fig, ax = plt.subplots()\n",
+ "d = [50.000839,50.000839,50.000832,50.000824,50.000839,50.000832,50.000839,50.000824,50.000847,50.000824,50.000824,50.000839,50.000832,50.000839,50.000824,50.000824,50.000839,50.000824,50.000824,50.000835,50.000816,50.000832,50.000847,50.000832,50.000835,50.000824,50.000824,50.000832,50.000832,50.000843,50.000824,50.000832,50.000832,50.000832,50.000828,50.000832,50.000832,50.000824,50.000816,50.000835,50.000843,50.000824,50.000824,50.000832,50.000832,50.000847,50.000824,50.000824,50.000824,50.000835,50.000835,50.000851,50.000824,50.000824,50.000832,50.000828,50.000828,50.000824,50.000832,50.000835,50.000835,50.000832,50.000847,50.000824,50.000832,50.000839,50.000839,50.000824,50.000832,50.000832,50.000832,50.000835,50.000816,50.000820,50.000824,50.000832,50.000824,50.000832,50.000835,50.000832,50.000816,50.000820,50.000839,50.000839,50.000824,50.000839,50.000820,50.000820,50.000839,50.000832,50.000835,50.000828,50.000824,50.000839,50.000839,50.000839,50.000816,50.000832,50.000824,50.000832,50.000832,50.000839,50.000824,50.000832,50.000828,50.000832,50.000828,50.000835,50.000832,50.000843,50.000839,50.000820,50.000832,50.000835,50.000824,50.000824,50.000828,50.000820,50.000820,50.000828,50.000832,50.000832,50.000828,50.000835,50.000839,50.000820,50.000832,50.000832,50.000824,50.000832,50.000832,50.000839,50.000839,50.000816,50.000828,50.000832,50.000839,50.000824,50.000824,50.000824,50.000835,50.000824,50.000832,50.000839,50.000835,50.000832,50.000828,50.000835,50.000828,50.000828,50.000824,50.000824,50.000839,50.000832,50.000824,50.000832,50.000832,50.000820,50.000851,50.000824,50.000824,50.000839,50.000824,50.000839,50.000832,50.000835,50.000820,50.000832,50.000839,50.000832,50.000832,50.000824,50.000832,50.000824,50.000832,50.000839,50.000839,50.000832,50.000816,50.000835,50.000854,50.000824,50.000816,50.000832,50.000832,50.000835,50.000816,50.000832,50.000824,50.000832,50.000832,50.000832,50.000824,50.000832,50.000824,50.000835,50.000832,50.000835,50.000832,50.000832,50.000828,50.000839,50.000824,50.000839,50.000824,50.000824,50.000839,50.000816,50.000839,50.000816,50.000832,50.000839,50.000839,50.000832,50.000824,50.000832,50.000820,50.000824,50.000835,50.000824,50.000835,50.000832,50.000824,50.000824,50.000820,50.000839,50.000816,50.000832,50.000832,50.000832,50.000824,50.000847,50.000824,50.000839]\n",
+ "\n",
+ "ax.plot(d)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 26,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "with open('impl_test_out.json') as f:\n",
+ " impl_measurements = json.load(f)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 27,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [
+ {
+ "data": {
+ "application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
+ "model_id": "dd23cf23221e4e14aaafdd58bb9416d9",
+ "version_major": 2,
+ "version_minor": 0
+ },
+ "text/plain": [
+ "Canvas(toolbar=Toolbar(toolitems=[('Home', 'Reset original view', 'home', 'home'), ('Back', 'Back to previous …"
+ ]
+ },
+ "metadata": {},
+ "output_type": "display_data"
+ }
+ ],
+ "source": [
+ "fig, axs = plt.subplots(len(impl_measurements), figsize=(8, 20), sharex=True)\n",
+ "fig.tight_layout()\n",
+ "axs = axs.flatten()\n",
+ "\n",
+ "for (label, data), ax in zip(impl_measurements.items(), axs):\n",
+ " ax.set_title(label)\n",
+ " ax.plot(data[1:-1])\n",
+ " mean = np.mean(data[1:-1])\n",
+ " rms = np.sqrt(np.mean(np.square(data[1:-1] - mean)))\n",
+ " ax.text(0.2, 0.2, f'mean={mean:.3}Hz, rms={rms*1e3:.3}mHz', ha='center', va='center', transform=ax.transAxes,\n",
+ " bbox=dict(boxstyle=\"square\", ec=(0,0,0,0), fc=(1,1,1,0.8)))"
+ ]
+ }
+ ],
+ "metadata": {
+ "kernelspec": {
+ "display_name": "labenv",
+ "language": "python",
+ "name": "labenv"
+ },
+ "language_info": {
+ "codemirror_mode": {
+ "name": "ipython",
+ "version": 3
+ },
+ "file_extension": ".py",
+ "mimetype": "text/x-python",
+ "name": "python",
+ "nbconvert_exporter": "python",
+ "pygments_lexer": "ipython3",
+ "version": "3.8.1"
+ }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}
generated by cgit (git 2.34.1) at 2024-11-11 01:04:28 +0000