avm99963 | 2f58ec3 | 2020-12-02 16:13:19 +0100 | [diff] [blame^] | 1 | #!/usr/bin/env gnuplot -c |
| 2 | # == DEFINICIONS == |
| 3 | datafile = ARG1 # Nom del fitxer de dades que es vol usar |
| 4 | datafilelow = ARG2 |
| 5 | datafilehigh = ARG3 |
| 6 | material = ARG4 # Nom del material del bloc que s'introdueix |
| 7 | outputfile = ARG5 # Nom de la imatge resultant (sense extensió) |
| 8 | error_sist_b = 0.001 # Error sistemàtic en l'eix y |
| 9 | |
| 10 | debugmode = 0 # 0: off, 1: on |
| 11 | |
| 12 | print('== '.datafile.' ==') |
| 13 | |
| 14 | # == CONFIGURACIÓ DE L'OUTPUT PEL LATEX == |
| 15 | set terminal cairolatex size 7.4cm, 6cm |
| 16 | set output outputfile.'.tex' |
| 17 | |
| 18 | # == CONFIGURACIÓ DEL PLOT == |
| 19 | set xlabel "$t \\, (\\si{\\second})$" |
| 20 | set ylabel "$m \\, (\\si{\\gram})$" |
| 21 | |
| 22 | set autoscale yfixmin |
| 23 | set autoscale xfixmax |
| 24 | |
| 25 | # Opcions per la llegenda: |
| 26 | set key above |
| 27 | set key spacing 1.5 |
| 28 | |
| 29 | # == CONFIGURACIÓ DEL FIT == |
| 30 | set fit quiet |
| 31 | |
| 32 | f(x) = a*x + b |
| 33 | g(x) = c*x + d |
| 34 | |
| 35 | fit f(x) datafilelow u 1:(column(2)/1000) via a, b |
| 36 | fit g(x) datafilehigh u 1:(column(2)/1000) via c, d |
| 37 | |
| 38 | if (debugmode) { |
| 39 | stats datafilelow u 1:(column(2)/1000) name 'LOW' nooutput |
| 40 | |
| 41 | print(sprintf('a = %.4f', a)) |
| 42 | print(sprintf('b = %.4f', b)) |
| 43 | print(sprintf('R = %.4f', LOW_correlation)) |
| 44 | |
| 45 | stats datafilehigh u 1:(column(2)/1000) name 'HIGH' nooutput |
| 46 | |
| 47 | print(sprintf('c = %.4f', c)) |
| 48 | print(sprintf('d = %.4f', d)) |
| 49 | print(sprintf('R = %.4f', HIGH_correlation)) |
| 50 | } |
| 51 | |
| 52 | stats datafile u 1:(column(2)/1000) name 'STATS' nooutput |
| 53 | |
| 54 | print(sprintf('min = (%.4f, %.4f)', STATS_pos_min_y, STATS_min_y)) |
| 55 | print(sprintf('max = (%.4f, %.4f)', STATS_pos_max_y, STATS_max_y)) |
| 56 | |
| 57 | M = STATS_max_y - f((STATS_pos_min_y + STATS_pos_max_y)/2) |
| 58 | print(sprintf('M = %.4f', M)) |
| 59 | |
| 60 | deltam = STATS_max_y - g((STATS_pos_min_y + STATS_pos_max_y)/2) |
| 61 | print(sprintf('delta m = %.4f', deltam)) |
| 62 | |
| 63 | set arrow 1 from ((STATS_pos_min_y + STATS_pos_max_y)/2),STATS_max_y to \ |
| 64 | ((STATS_pos_min_y + STATS_pos_max_y)/2),g(STATS_pos_min_y) |
| 65 | set arrow 1 nohead |
| 66 | |
| 67 | set label 1 "$\\Delta m$" at \ |
| 68 | ((STATS_pos_min_y + STATS_pos_max_y)/2),((STATS_max_y + g(STATS_pos_min_y))/2) \ |
| 69 | right offset -0.5 |
| 70 | |
| 71 | plot datafile u 1:(column(2)/1000) w p pt 7 ps 0.4 t "Dades experimentals", \ |
| 72 | f(x) t "1r estat estable", g(x) t "2n estat estable" |
| 73 | |
| 74 | # == CONFIGURACIÓ DE L'OUTPUT PER SVG == |
| 75 | # Això ho uso per generar també una imatge de previsualització que puc carregar |
| 76 | # a l'ordinador per veure més o menys com a sortit el plot sense haver |
| 77 | # d'inserir-ho al LaTeX per veure-ho. |
| 78 | set terminal svg dashed size 600, 600 font "Computer Modern,Tinos,Helvetica,15" |
| 79 | set output outputfile.'.svg' |
| 80 | |
| 81 | replot |
| 82 | |
| 83 | print('') |