Automatize this process for all the x-ray diffraction files and display x-ray diagrams on asame figure with the subplot function. In addition, you should display on each diagram : 1. the file name 2. the position angle of the first peak computed with the fitting function3. vertical lines that highlights the peak positions

时间: 2024-02-27 09:55:55 浏览: 24
To automate this process for all the x-ray diffraction files, you can use a loop to iterate through each file in a directory. Here's an example code snippet in Python: ```python import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import find_peaks from scipy.optimize import curve_fit # define the fitting function def gaussian(x, a, x0, sigma): return a * np.exp(-(x - x0) ** 2 / (2 * sigma ** 2)) # set up the subplot figure fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=3, figsize=(12, 8)) # iterate through each file in the directory for i, filename in enumerate(os.listdir('/path/to/directory')): # load the data from the file data = np.loadtxt(filename, skiprows=2) x = data[:, 0] y = data[:, 1] # find the peaks in the data peaks, _ = find_peaks(y, height=0.05) # fit a Gaussian to the first peak p0 = [1, x[peaks[0]], 0.1] popt, _ = curve_fit(gaussian, x, y, p0=p0) # plot the data and the fitted Gaussian ax = axs[i // 3, i % 3] ax.plot(x, y) ax.plot(x, gaussian(x, *popt), 'r-') ax.set_title(filename) ax.axvline(popt[1], color='gray', linestyle='--') for peak in peaks: ax.axvline(x[peak], color='gray', linestyle='--') # add some spacing between the subplots plt.tight_layout() # display the figure plt.show() ``` This code assumes that all the x-ray diffraction files are in the same directory. You can modify the `os.listdir` function to point to the correct directory. The `find_peaks` function is used to find the peaks in the data. The `height` parameter determines the minimum height of the peaks. You can adjust this parameter to suit your needs. The `curve_fit` function is used to fit a Gaussian to the first peak. The initial parameters for the Gaussian are set using the `p0` parameter. You can adjust these parameters to improve the fit. The `ax.axvline` function is used to draw vertical lines at the position of the fitted peak and the detected peaks. The `ax.set_title` function is used to display the filename as the title of the subplot. Hope this helps!

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import numpy as np import numpy.fft as fft import scipy.ndimage as nd import imageio import scipy.misc as misc from math import pi #Read in source image #source = nd.imread("einstein.bmp", flatten=True) source = imageio.imread("einstein.bmp", as_gray=True) #Pad image to simulate oversampling pad_len = len(source) padded = np.pad(source, ((pad_len, pad_len),(pad_len, pad_len)), 'constant', constant_values=((0,0),(0,0))) ft = fft.fft2(padded) #simulate diffraction pattern diffract = np.abs(ft) l = len(padded) #keep track of where the image is vs the padding mask = np.ones((pad_len+2,pad_len+2)) mask = np.pad(mask, ((pad_len-1, pad_len-1),(pad_len-1, pad_len-1)), 'constant', constant_values=((0,0),(0,0))) #Initial guess using random phase info guess = diffract * np.exp(1j * np.random.rand(l,l) * 2 * pi) #number of iterations r = 801 #step size parameter beta = 0.8 #previous result prev = None for s in range(0,r): #apply fourier domain constraints update = diffract * np.exp(1j * np.angle(guess)) inv = fft.ifft2(update) inv = np.real(inv) if prev is None: prev = inv #apply real-space constraints temp = inv for i in range(0,l): for j in range(0,l): #image region must be positive if inv[i,j] < 0 and mask[i,j] == 1: inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j] #push support region intensity toward zero if mask[i,j] == 0: inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j] prev = temp guess = fft.fft2(inv) #save an image of the progress if s % 10 == 0: #imageio.imsave("/Users/chasegoddard/Stuff/CDI/code/save/progress" + str(s) + # ".bmp", prev) imageio.imsave("C:/Users/Administrator/Desktop/仿真结果/结果" + str(s) + ".bmp", prev) print(s)

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