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Ejemplo de implementacion del Ánalisis en el plano ecuatorial
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# from Codigo1 import mcart_msph,msph_mcart,gengraficasph
import Codigo2D_FiltroZ as c1
import Codigo2D_Interpolacion as c2
import Codigo2D_Coefs as c3 # Este incluye a ajuste de Helfrich y a Base

T = 300 # temperatura
time = 50 # tiempo para graficar

# %% PROGRAMA ARIN 

normalizacion = 7*10**5 # No es necesaria son uds de los datos
MATRIZ = np.load('matrizcartesianas.npy') # DATOS PROGRAMA ARIN

MATRIZESF = c1.mcart_msph(MATRIZ)
MATRIZESF[:,:,0] = MATRIZESF[:,:,0] / normalizacion # cambiamos el radio / normalizamos (Ver luego que tambien intorud)
MATRIZCART = c1.msph_mcart(MATRIZESF)

# %% FILTRO EN Z

RMatrix = MATRIZESF[:,:,0] # radios
VMR = np.mean(RMatrix) # Valor medio del radio

Z1 = (VMR/10)*0.1 # Una centesima del radio medio
FiltroCart,FiltroEsf = c1.filtroz(MATRIZ,Z1,normalizacion) # Filtramos

# %% INTERPOLACION 

MSph = c2.newinterpolate2(FiltroEsf,2001) # Interpolamos
MCart = c1.msph_mcart(MSph)
MCart[:,:,2] = 0

# %% CALCULO DE BENDING Y STRETCH
nmax = 19
nmin = 4 # NOTA nmin = 0, es el modo 1
qx,u,qxnew,unew,bend,stretch = c3.calculatecoefs(MSph,nmin,nmax,T)

# %% GRAFICA

plt.figure()
plt.plot(qx[nmin:nmax],u[nmin:nmax],marker = "o",color = "blue")
plt.plot(qxnew,unew,color="red", linestyle="-.")
plt.title("Coeficientes en función de qx", fontweight="bold")
plt.xlabel("qx", fontweight="bold")
plt.ylabel(r"$\langle \mathbf{|u|^2} \rangle$", fontsize=14) 

# GRAFICA FILTRO (Simplemente para ver forma)

mask = FiltroEsf[time,:,0] != 0
FiltroEsfmask = FiltroEsf[time,mask] # Eliminar 0's para ver mejor la grafica

plt.figure()

plt.plot(MSph[time, :, 2], MSph[time, :, 0], marker=".", linestyle="--", color="blue", label=r"Interpolación datos filtro ($\Delta z_1$)")

z1_label = f"$\Delta z_1$ = {np.format_float_scientific(Z1, precision=2)}"

plt.plot(FiltroEsfmask[:,2], FiltroEsfmask[:,0], marker="h", linestyle="none", color="red", label=z1_label)

plt.title("Radio en función de phi", fontweight="bold")
plt.xlabel("PHI", fontweight="bold")
plt.ylabel("R [m]", fontweight = "bold") 

plt.legend()
plt.show()