Display layered results; fix read_swash for layered vectors
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@ -23,22 +23,29 @@ config.read("config.ini")
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inp = pathlib.Path(config.get("post", "inp"))
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inp = pathlib.Path(config.get("post", "inp"))
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root = pathlib.Path(config.get("swash", "out"))
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root = pathlib.Path(config.get("swash", "out"))
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data = np.load(inp.joinpath(config.get("post", "case")))
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bathy = pd.read_hdf(
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bathy = pd.read_hdf(
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pathlib.Path(config.get("data", "out")).joinpath("bathy.h5"), "bathy"
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pathlib.Path(config.get("data", "out")).joinpath("bathy.h5"), "bathy"
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)
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)
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x = data["x"]
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t = data["t"]
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wl = np.maximum(data["watl"], -data["botl"])
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def data(var):
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print(x.size, -np.arange(0, 1 * bathy.hstru.size, 1)[::-1].size)
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return np.load(inp.joinpath(f"{var}.npy"))
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x = data("xp")
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t = data("tsec")
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watl = data("watl")
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botl = data("botl")
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wl = np.maximum(watl, -botl)
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# print(x.size, -np.arange(0, 1 * bathy.hstru.size, 1)[::-1].size)
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fig, ax = plt.subplots()
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fig, ax = plt.subplots()
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ax.plot(x, -data["botl"], c="k")
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ax.plot(x, -botl, c="k")
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ax.fill_between(
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# ax.fill_between(
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x, -data["botl"], -data["botl"] + bathy.hstru, color="k", alpha=0.2
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# x, -botl, -data["botl"] + bathy.hstru, color="k", alpha=0.2
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)
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# )
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(line,) = ax.plot(x, wl[0])
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(line,) = ax.plot(x, wl[0])
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swash/processing/layers.py
Normal file
69
swash/processing/layers.py
Normal file
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@ -0,0 +1,69 @@
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import argparse
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import configparser
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import logging
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import pathlib
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import matplotlib.pyplot as plt
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import matplotlib.animation as animation
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import numpy as np
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import pandas as pd
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parser = argparse.ArgumentParser(description="Animate swash output")
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parser.add_argument("-v", "--verbose", action="count", default=0)
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args = parser.parse_args()
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logging.basicConfig(level=max((10, 20 - 10 * args.verbose)))
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log = logging.getLogger("post")
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log.info("Starting post-processing")
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config = configparser.ConfigParser()
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config.read("config.ini")
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inp = pathlib.Path(config.get("post", "inp"))
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root = pathlib.Path(config.get("swash", "out"))
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bathy = pd.read_hdf(
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pathlib.Path(config.get("data", "out")).joinpath("bathy.h5"), "bathy"
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)
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def data(var):
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return np.load(inp.joinpath(f"{var}.npy"))
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x = data("xp")
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t = data("tsec")
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watl = data("watl")
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botl = data("botl")
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zk = data("zk")
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velk = data("velk")
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wl = np.maximum(watl, -botl)
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# print(x.size, -np.arange(0, 1 * bathy.hstru.size, 1)[::-1].size)
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fig, ax = plt.subplots()
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ax.plot(x, -botl, c="k")
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# ax.fill_between(
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# x, -botl, -data["botl"] + bathy.hstru, color="k", alpha=0.2
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# )
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lines = ax.plot(x, zk[0].T)
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print(velk.shape)
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velk = velk.reshape((6001, 10, 2, 1251))
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vk = np.sqrt((velk[1000] ** 2).sum(axis=1))
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print(vk.shape)
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plt.imshow(vk)
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plt.colorbar()
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# def animate(i):
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# for line, z in zip(lines, zk[i]):
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# line.set_ydata(z)
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# return lines
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#
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# ani = animation.FuncAnimation(
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# fig, animate, frames=wl[:, 0].size, interval=20, blit=True
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# )
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plt.show(block=True)
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@ -41,7 +41,7 @@ class ReadSwash:
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return self.read_nohead(path).reshape((self._n_t, -1, self._n_x))
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return self.read_nohead(path).reshape((self._n_t, -1, self._n_x))
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def read_vector_lay(self, path):
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def read_vector_lay(self, path):
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||||||
return self.read_nohead(path).reshape((self._n_t, 2, -1, self._n_x))
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return self.read_nohead(path).reshape((self._n_t, -1, 2, self._n_x))
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@property
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@property
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||||||
def t(self):
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def t(self):
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