| @@ -525,7 +525,8 class WeatherPlot(Plot): | |||||
| 525 | data_N[i,:]=numpy.ones(data_T.shape[1])*numpy.nan |
|
525 | data_N[i,:]=numpy.ones(data_T.shape[1])*numpy.nan | |
| 526 | else: |
|
526 | else: | |
| 527 | data_N[i,:]=data_T[c,:] |
|
527 | data_N[i,:]=data_T[c,:] | |
| 528 |
|
|
528 | c=c+1 | |
|
|
529 | return data_N | |||
| 529 | else: |
|
530 | else: | |
| 530 | for i in range(len(data)): |
|
531 | for i in range(len(data)): | |
| 531 | if numpy.isnan(data[i]): |
|
532 | if numpy.isnan(data[i]): | |
| @@ -762,7 +763,8 class WeatherRHIPlot(Plot): | |||||
| 762 | data_N[i,:]=numpy.ones(data_T.shape[1])*numpy.nan |
|
763 | data_N[i,:]=numpy.ones(data_T.shape[1])*numpy.nan | |
| 763 | else: |
|
764 | else: | |
| 764 | data_N[i,:]=data_T[c,:] |
|
765 | data_N[i,:]=data_T[c,:] | |
| 765 |
|
|
766 | c=c+1 | |
|
|
767 | return data_N | |||
| 766 | else: |
|
768 | else: | |
| 767 | for i in range(len(data)): |
|
769 | for i in range(len(data)): | |
| 768 | if numpy.isnan(data[i]): |
|
770 | if numpy.isnan(data[i]): | |
| @@ -788,6 +790,8 class WeatherRHIPlot(Plot): | |||||
| 788 | def const_ploteo(self,data_weather,data_ele,step,res,ang_max,ang_min): |
|
790 | def const_ploteo(self,data_weather,data_ele,step,res,ang_max,ang_min): | |
| 789 | ang_max= ang_max |
|
791 | ang_max= ang_max | |
| 790 | ang_min= ang_min |
|
792 | ang_min= ang_min | |
|
|
793 | data_weather=data_weather | |||
|
|
794 | print("DATA WEATHER**************************************",data_weather) | |||
| 791 | if self.ini==0: |
|
795 | if self.ini==0: | |
| 792 | print("**********************************************") |
|
796 | print("**********************************************") | |
| 793 | print("**********************************************") |
|
797 | print("**********************************************") | |
| @@ -797,14 +801,12 class WeatherRHIPlot(Plot): | |||||
| 797 | print("data_ele",data_ele) |
|
801 | print("data_ele",data_ele) | |
| 798 | #---------------------------------------------------------- |
|
802 | #---------------------------------------------------------- | |
| 799 | tipo_case = self.check_case(data_ele,ang_max,ang_min) |
|
803 | tipo_case = self.check_case(data_ele,ang_max,ang_min) | |
| 800 | print("TIPO DE DATA",tipo_case) |
|
|||
| 801 | #--------------------- new ------------------------- |
|
804 | #--------------------- new ------------------------- | |
| 802 | data_ele_new ,data_ele_old= self.globalCheckPED(data_ele,tipo_case) |
|
805 | data_ele_new ,data_ele_old= self.globalCheckPED(data_ele,tipo_case) | |
| 803 | print("data_ele_new",data_ele_new) |
|
806 | ||
| 804 | print("data_ele_old",data_ele_old) |
|
|||
| 805 | #-------------------------CAMBIOS RHI--------------------------------- |
|
807 | #-------------------------CAMBIOS RHI--------------------------------- | |
| 806 | start= ang_min |
|
808 | start= ang_min | |
| 807 |
end = ang_m |
|
809 | end = ang_max | |
| 808 | n= (ang_max-ang_min)/res |
|
810 | n= (ang_max-ang_min)/res | |
| 809 | #------ new |
|
811 | #------ new | |
| 810 | self.start_data_ele = data_ele_new[0] |
|
812 | self.start_data_ele = data_ele_new[0] | |
| @@ -822,23 +824,25 class WeatherRHIPlot(Plot): | |||||
| 822 | ele2_nan= numpy.ones(n2)*numpy.nan |
|
824 | ele2_nan= numpy.ones(n2)*numpy.nan | |
| 823 | data_ele = numpy.hstack((data_ele,ele2)) |
|
825 | data_ele = numpy.hstack((data_ele,ele2)) | |
| 824 | data_ele_old = numpy.hstack((data_ele_old,ele2_nan)) |
|
826 | data_ele_old = numpy.hstack((data_ele_old,ele2_nan)) | |
| 825 | # RADAR |
|
|||
| 826 | val_mean = numpy.mean(data_weather[:,-1]) |
|
|||
| 827 | self.val_mean = val_mean |
|
|||
| 828 | data_weather = self.replaceNAN(data_weather=data_weather,data_ele=data_ele_old,val=self.val_mean) |
|
|||
| 829 | ''' |
|
|||
| 830 | ele_vacia = numpy.linspace(start,end,int(n)) |
|
|||
| 831 |
|
||||
| 832 |
|
827 | |||
| 833 | ele_vacia = numpy.where(ele_vacia>ang_max,ele_vacia-ang_max,ele_vacia) |
|
828 | if tipo_case==1 or tipo_case==2: | |
| 834 | data_ele = numpy.hstack((data_ele_new,ele_vacia)) |
|
829 | n1= end- round(self.start_data_ele) | |
|
|
830 | n2= round(self.end_data_ele)-start | |||
|
|
831 | if n1>0: | |||
|
|
832 | ele1= numpy.linspace(end,self.start_data_ele+1,n1) | |||
|
|
833 | ele1_nan= numpy.ones(n1)*numpy.nan | |||
|
|
834 | data_ele = numpy.hstack((ele1,data_ele_new)) | |||
|
|
835 | data_ele_old = numpy.hstack((ele1_nan,data_ele_old)) | |||
|
|
836 | if n2>0: | |||
|
|
837 | ele2= numpy.linspace(self.end_data_ele-1,start,n2) | |||
|
|
838 | ele2_nan= numpy.ones(n2)*numpy.nan | |||
|
|
839 | data_ele = numpy.hstack((data_ele,ele2)) | |||
|
|
840 | data_ele_old = numpy.hstack((data_ele_old,ele2_nan)) | |||
| 835 | # RADAR |
|
841 | # RADAR | |
|
|
842 | # NOTA data_ele y data_weather es la variable que retorna | |||
| 836 | val_mean = numpy.mean(data_weather[:,-1]) |
|
843 | val_mean = numpy.mean(data_weather[:,-1]) | |
| 837 | self.val_mean = val_mean |
|
844 | self.val_mean = val_mean | |
| 838 | data_weather_cmp = numpy.ones([(ang_max-data_weather.shape[0]),data_weather.shape[1]])*val_mean |
|
|||
| 839 | data_weather = self.replaceNAN(data_weather=data_weather,data_ele=data_ele_old,val=self.val_mean) |
|
845 | data_weather = self.replaceNAN(data_weather=data_weather,data_ele=data_ele_old,val=self.val_mean) | |
| 840 | data_weather = numpy.vstack((data_weather,data_weather_cmp)) |
|
|||
| 841 | ''' |
|
|||
| 842 | else: |
|
846 | else: | |
| 843 | print("**********************************************") |
|
847 | print("**********************************************") | |
| 844 | print("**********************************************") |
|
848 | print("**********************************************") | |
| @@ -856,7 +860,12 class WeatherRHIPlot(Plot): | |||||
| 856 | data_ele ,data_ele_old= self.globalCheckPED(data_ele,tipo_case) |
|
860 | data_ele ,data_ele_old= self.globalCheckPED(data_ele,tipo_case) | |
| 857 | print("data_ele_new",data_ele) |
|
861 | print("data_ele_new",data_ele) | |
| 858 | print("data_ele_old",data_ele_old) |
|
862 | print("data_ele_old",data_ele_old) | |
| 859 | data_weather = self.replaceNAN(data_weather=data_weather,data_ele=data_ele_old,val=self.val_mean) |
|
863 | #-------------------------------NEW RHI ITERATIVO------------------------- | |
|
|
864 | self.start_data_ele = data_ele_new[0] | |||
|
|
865 | self.end_data_ele = data_ele_new[-1] | |||
|
|
866 | ||||
|
|
867 | ||||
|
|
868 | #data_weather = self.replaceNAN(data_weather=data_weather,data_ele=data_ele_old,val=self.val_mean) | |||
| 860 | ''' |
|
869 | ''' | |
| 861 | #-------------------------- |
|
870 | #-------------------------- | |
| 862 | start = data_ele[0] |
|
871 | start = data_ele[0] | |
| @@ -904,6 +913,8 class WeatherRHIPlot(Plot): | |||||
| 904 | r = self.data.yrange |
|
913 | r = self.data.yrange | |
| 905 | delta_height = r[1]-r[0] |
|
914 | delta_height = r[1]-r[0] | |
| 906 | r_mask = numpy.where(r>=0)[0] |
|
915 | r_mask = numpy.where(r>=0)[0] | |
|
|
916 | print("delta_height",delta_height) | |||
|
|
917 | print("r_mask",r_mask,len(r_mask)) | |||
| 907 | r = numpy.arange(len(r_mask))*delta_height |
|
918 | r = numpy.arange(len(r_mask))*delta_height | |
| 908 | self.y = 2*r |
|
919 | self.y = 2*r | |
| 909 | res = 1 |
|
920 | res = 1 | |
| @@ -941,20 +952,21 class WeatherRHIPlot(Plot): | |||||
| 941 | ###self.res_ele = numpy.arange(0,120) |
|
952 | ###self.res_ele = numpy.arange(0,120) | |
| 942 | ###self.res_azi = 240 |
|
953 | ###self.res_azi = 240 | |
| 943 | #------------- |
|
954 | #------------- | |
| 944 | ''' |
|
955 | ||
| 945 | for i,ax in enumerate(self.axes): |
|
956 | for i,ax in enumerate(self.axes): | |
| 946 | if ax.firsttime: |
|
957 | if ax.firsttime: | |
| 947 | plt.clf() |
|
958 | plt.clf() | |
| 948 | cgax, pm = wrl.vis.plot_rhi(self.res_weather,r=r,th=self.res_ele,fig=self.figures[0], proj='cg') |
|
959 | cgax, pm = wrl.vis.plot_rhi(self.res_weather,r=r,th=self.res_ele,fig=self.figures[0], proj='cg') | |
| 949 | else: |
|
960 | else: | |
| 950 |
p |
|
961 | pass | |
| 951 | cgax, pm = wrl.vis.plot_rhi(self.res_weather,r=r,th=self.res_ele,fig=self.figures[0], proj='cg') |
|
962 | #plt.clf() | |
|
|
963 | #cgax, pm = wrl.vis.plot_rhi(self.res_weather,r=r,th=self.res_ele,fig=self.figures[0], proj='cg') | |||
| 952 | caax = cgax.parasites[0] |
|
964 | caax = cgax.parasites[0] | |
| 953 | paax = cgax.parasites[1] |
|
965 | paax = cgax.parasites[1] | |
| 954 | cbar = plt.gcf().colorbar(pm, pad=0.075) |
|
966 | cbar = plt.gcf().colorbar(pm, pad=0.075) | |
| 955 | caax.set_xlabel('x_range [km]') |
|
967 | caax.set_xlabel('x_range [km]') | |
| 956 | caax.set_ylabel('y_range [km]') |
|
968 | caax.set_ylabel('y_range [km]') | |
| 957 | plt.text(1.0, 1.05, 'Elevacion '+str(thisDatetime)+" Step "+str(self.ini)+ " Azi: "+str(round(self.res_azi,2)), transform=caax.transAxes, va='bottom',ha='right') |
|
969 | plt.text(1.0, 1.05, 'Elevacion '+str(thisDatetime)+" Step "+str(self.ini)+ " Azi: "+str(round(self.res_azi,2)), transform=caax.transAxes, va='bottom',ha='right') | |
| 958 | ''' |
|
970 | ||
| 959 | print("""""""""""""self.ini""""""""""""",self.ini) |
|
971 | print("""""""""""""self.ini""""""""""""",self.ini) | |
| 960 | self.ini= self.ini+1 |
|
972 | self.ini= self.ini+1 | |
| @@ -4372,10 +4372,12 class Block360(Operation): | |||||
| 4372 |
|
4372 | |||
| 4373 | if self.__dataReady: |
|
4373 | if self.__dataReady: | |
| 4374 | dataOut.data_360 = data_360 # S |
|
4374 | dataOut.data_360 = data_360 # S | |
|
|
4375 | #print("DATA 360") | |||
|
|
4376 | #print(dataOut.data_360) | |||
| 4375 | ##print("---------------------------------------------------------------------------------") |
|
4377 | ##print("---------------------------------------------------------------------------------") | |
| 4376 | ###print("---------------------------DATAREADY---------------------------------------------") |
|
4378 | ###print("---------------------------DATAREADY---------------------------------------------") | |
| 4377 | ##print("---------------------------------------------------------------------------------") |
|
4379 | ##print("---------------------------------------------------------------------------------") | |
| 4378 |
|
|
4380 | #print("data_360",dataOut.data_360.shape) | |
| 4379 | dataOut.data_azi = data_p |
|
4381 | dataOut.data_azi = data_p | |
| 4380 | dataOut.data_ele = data_e |
|
4382 | dataOut.data_ele = data_e | |
| 4381 | ###print("azi: ",dataOut.data_azi) |
|
4383 | ###print("azi: ",dataOut.data_azi) | |
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