| avm99963 | 326985b | 2020-10-27 12:45:45 +0100 | [diff] [blame] | 1 | #!/usr/bin/env gnuplot -c |
| 2 | # == DEFINICIÓ DELS NOMS DELS ARXIUS == |
| 3 | outputfile = ARG2 # Nom de la imatge resultant (sense extensió) |
| 4 | datafile = ARG1 # Nom del fitxer de dades que es vol usar |
| 5 | |
| 6 | # == CONFIGURACIÓ DE L'OUTPUT PEL LATEX == |
| 7 | set terminal cairolatex size 10cm, 7cm |
| 8 | set output outputfile.'.tex' |
| 9 | |
| 10 | # == CONFIGURACIÓ DEL PLOT == |
| 11 | set xlabel "$\\Delta T \\, (\\si{\\celsius})$" |
| 12 | set ylabel "$Mg - F_D \\, (\\si{\\newton})$" |
| 13 | |
| 14 | # Opcions per la llegenda: |
| 15 | set key above |
| 16 | set key spacing 1.5 |
| 17 | |
| 18 | # == CONFIGURACIÓ DEL FIT == |
| 19 | |
| 20 | f(x) = a*x + b # Funció a fitar |
| 21 | fit f(x) datafile u 5:4 via a, b # Fem el fit de les dades |
| 22 | |
| 23 | # Això s'usa per obtenir el valor del coeficient de correlació "r", que estarà guardat a la var. "A_correlation" |
| 24 | stats datafile u 5:4 name "A" |
| 25 | |
| 26 | # Aquesta funció escriu, a partir dels valors del paràmetres a, b i r, l'equació de la regressió: |
| 27 | title_f(a, b, r) = sprintf('$(Mg - F_D)(\Delta T) = %.1f \Delta T + (%.1f)$, $r = %.2f$', a, b, r); |
| 28 | |
| 29 | plot datafile u 5:4:(0.4):(2) t "Dades experimentals" w xyerr, f(x) t title_f(a, b, A_correlation) |
| 30 | |
| 31 | # == CONFIGURACIÓ DE L'OUTPUT PER SVG == |
| 32 | # Això ho uso per generar també una imatge de previsualització que puc carregar a l'ordinador per veure més o menys |
| 33 | # com a sortit el plot sense haver d'inserir-ho al LaTeX per veure-ho. |
| 34 | set terminal svg dashed size 600, 600 font "Computer Modern,Tinos,Helvetica,15" |
| 35 | set output outputfile.'.svg' |
| 36 | |
| 37 | replot |