src/figures/fit-space/SConscript

   1 import os.path
   2
   3 from site_cons.site_init import link_wtk_graph, link_pyfit
   4
   5
   6 FIGURES = ['king_vs_best', 'fit-valley'] #, 'mean_and_stdev']
   7
   8 # Get the passed in environment.
   9 Import('env')
  10
  11 data = File('data')
  12
  13 king_vs_best_data = []
  14
  15 fit_valley = env.Command(
  16     'fit-valley.dat',
  17     ['extract_fit_valley.py', data],
  18     'python $SOURCES > $TARGET')
  19 king_vs_best_data.append(fit_valley)
  20
  21 best_dir = Dir('Best_2002_detailed_unfolding_pathway')
  22 best_valley = File(os.path.join(str(best_dir), 'fig3a.dat'))
  23 king_vs_best_data.append(best_valley)
  24
  25 pyfit = link_pyfit(env)
  26
  27 king_vs_best_fit_files = []
  28 for f in king_vs_best_data:
  29     opts = ''
  30     if f == best_valley:
  31         opts = '-x 1 -y 0 '
  32     if hasattr(f, '__len__'): # fit_valley is an array, but best_valley is not
  33         f = f[0]
  34     fit = env.Command(
  35         str(f)+'.fit',
  36         [f, pyfit],
  37         "python %s -m math:log -f 'A*log(x,10)+B' %s-v $SOURCE > $TARGET"
  38         % (pyfit[0].get_abspath(), opts))
  39     fit_dat = env.Command(
  40         str(fit[0])+'.dat',
  41         fit,
  42         "sed -n 's/^[A-Z]: //p' $SOURCE > $TARGET")
  43     king_vs_best_fit_files.append(fit_dat)
  44 king_vs_best_data += king_vs_best_fit_files
  45
  46 wtk_graph = link_wtk_graph(env)
  47
  48 for fig in FIGURES:
  49     asyfile = '%s.asy' % fig
  50     pyfig = fig.replace('-', '_')
  51     data = '%s_data' % (pyfig)
  52     asydata = []
  53     if data in globals():    # generated data dependencies
  54         asydata = globals()[data]
  55     env.Asymptote([asyfile, wtk_graph] + asydata)
  56
  57 # Pass back the modified environment.
  58 Return('env')