solgraph.py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches


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    Esta parte abre los archivos que contienen la data para cada time step,
    los unicos archivos que siempre estaran seran x y f0, para los demas hay que generar 
    un loop para abrirlos o hacerlo manual, planear eso una vez se termine con los calculos
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x = open("x.dat", "r") 
f0 = open("f0.dat", "r")
f1 = open("f1.dat", "r")
#f2 = open("f2.dat", "r")

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    Esta parte convierte la data encontrada en los archivos temporales en numpy arrays los cuales
    pueden ser tomados como argumentos de funciones de matplotlib
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x = np.loadtxt(x)
f0 = np.loadtxt(f0)
f1 = np.loadtxt(f1)
#f2 = np.loadtxt(f2)
f = [f1] #este array toma la data que sera graficada para poder hacer loops sobre ella
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    Esta parte solo usa las funciones plot y show de matplotlib para graficar la data obtenida,
    notese que debe agregarse un plot por cada solucion fi con una leyenda que corresponda al 
    time-step adecuado
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plt.figure()
red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='T = 0')
plt.legend(handles=[red_patch])
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x, 0)')
plt.plot(x, f0)
plt.savefig("f0.png")
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    Este loop creara un plot en cada uno de los archivos de data y los imprimira como el multiplo de t correspondiente
    siendo el multiplo de t el time-step graficado
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i = 1
while i < 2: #Este 2 se cambia por el numer de time-steps despues del 0 que se quieran graficar
    plt.figure()
    red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='T = {}t'.format(i))
    plt.legend(handles=[red_patch])
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('f(x, {}t)'.format(i))
    plt.plot(x, f[i - 1])
    plt.savefig("f{}.png".format(i))
    i = i + 1