ctest local csa added with 4P force field
[unres.git] / ctest / matplotlib_fit_hist.py
1 #! /usr/bin/env python
2
3 import matplotlib
4 #matplotlib.use('GTK')
5 matplotlib.use('Agg')
6 import matplotlib.pyplot as plt
7 import numpy as np
8 from scipy.optimize import curve_fit
9 from math import sqrt
10 import sys
11
12 def prob_T(x,a):
13     g=np.float128(105.)
14     Tr=np.float128(300.)
15     return a * (  x**((g-2)/2) * np.exp( -g*x/(2*Tr) ) )   
16
17 #x,y= np.loadtxt('1L2Y_L_GB000.stat',usecols=(0,10),skiprows=30,unpack=True)
18 #x,y= np.loadtxt('1L2Y_NH_GB000.stat',usecols=(0,11),skiprows=10000,unpack=True)
19 #x,y= np.loadtxt('1L2Y_B_GB000.stat',usecols=(0,10),skiprows=30,unpack=True)
20 if (sys.argv[1] == '1L2Y_NH_GB000.stat' or sys.argv[1] == '1L2Y_NH_GB.stat'):
21  x,y= np.loadtxt(sys.argv[1],usecols=(0,11),skiprows=10000,unpack=True)
22 else: 
23  x,y= np.loadtxt(sys.argv[1],usecols=(0,10),skiprows=10000,unpack=True)
24
25 h,bin=np.histogram(y,bins=50,density=True)
26
27 plt.bar(bin[:-1], h, width = bin[2]-bin[1])
28 plt.xlim(min(bin), max(bin))
29 plt.ylim(0,max(h))
30 plt.ylabel('probality')
31 plt.xlabel('temperature')
32
33 center = (bin[:-1] + bin[1:]) / 2
34 #print bin
35 #print center
36 popt, pcov = curve_fit(prob_T, center, h, p0=10E-107)
37 xfine = np.linspace(min(bin), max(bin), 100)
38 #print popt
39
40 chi_squared = np.sum((prob_T(center, *popt)-h)**2)
41 print '%15.10f' % chi_squared
42
43 #print xfine
44 #print prob_T(xfine,popt[0])
45 plt.plot(xfine,prob_T(xfine,popt[0]),'-',c='red')
46 plt.savefig(sys.argv[1]+'.png')
47 #plt.show()