"- `run_phyFit.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Anpassungen von Modellen an Ihre Messdaten vorzunehmen;\n",
"- `plotData.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Ihre Datenpunkte (mit Unsicherheiten) darzustellen;\n",
"- `plotCSV.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Datenpunkte, die im [csv](https://de.wikipedia.org/wiki/CSV_(Dateiformat))-Format vorliegen graphisch darzustellen;\n",
"- `csv2yaml.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Daten, die im csv-Format vorliegen ins *yaml*-Format zu übersetzen, so dass Sie sie für die oben angeführten Skripte verwenden können. \n",
"- `csv2yml.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Daten, die im csv-Format vorliegen ins *yaml*-Format zu übersetzen, so dass Sie sie für die oben angeführten Skripte verwenden können. \n",
"\n",
"Sie können grundsätzlich jedes dieser Skripte mit der Option `--help` aufrufen, um mehr über die genau Verwendung zu erfahren. Aus der Konsole würde die Verwendung z.B. so aussehen: \n",
# Verwendung der Skripte von PhyPraKit auf dem Jupyter-server
Die folgenden Beispiele demonstrieren, wie Sie die wichtigsten Skripte der Skripten-Sammlung [PhyPraKit](https://etpwww.etp.kit.edu/~quast/PhyPraKit/htmldoc/) aus der Konsole des Jupyter-servers oder direkt aus einer Code-Zelle eines Jupyter-notebooks aufrufen.
Skripte, die Ihnen nützlich sein können sind:
-`run_phyFit.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Anpassungen von Modellen an Ihre Messdaten vorzunehmen;
-`plotData.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Ihre Datenpunkte (mit Unsicherheiten) darzustellen;
-`plotCSV.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Datenpunkte, die im [csv](https://de.wikipedia.org/wiki/CSV_(Dateiformat))-Format vorliegen graphisch darzustellen;
-`csv2yaml.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Daten, die im csv-Format vorliegen ins *yaml*-Format zu übersetzen, so dass Sie sie für die oben angeführten Skripte verwenden können.
-`csv2yml.py`: Dieses Skript erlaubt es Ihnen Daten, die im csv-Format vorliegen ins *yaml*-Format zu übersetzen, so dass Sie sie für die oben angeführten Skripte verwenden können.
Sie können grundsätzlich jedes dieser Skripte mit der Option `--help` aufrufen, um mehr über die genau Verwendung zu erfahren. Aus der Konsole würde die Verwendung z.B. so aussehen:
Perform a fit with PhyPraKit.phyFit package driven by input file
positional arguments:
filename name(s) of fit input file(s) in yaml format
options:
-h, --help show this help message and exit
-v, --verbose full printout to screen
-r, --result_to_file store results to file
-n, --noplot suppress ouput of plots on screen
-s, --saveplot save plot(s) in file(s)
-c, --contour plot contours and profiles
--noband suppress 1-sigma band around function
-f FORMAT, --format FORMAT
graphics output format, default=pdf
```
In der Konsole können Sie jedes der oben aufgeführten Skripte mit Hilfe der sog. *Tab-completion* vervollständigen. Der Aufruf des Skripts `run_phyFit.py` z.B. mit dieser [`yaml`-Datei](https://git.scc.kit.edu/etp-lehre/p1-for-students/-/blob/main/tools/PhyPraKit_example.yaml) sieht wie folgt aus:
```
run_phyFit.py tools/PhyPraKit_example.yaml
```
Beachten Sie in diesem Fall die Optionen `--format`und `-s`zum speichern der graphischen Darstellung im gewünschten Format.
Sie können die Skripte auch aus der Code-Zelle des Jupyter-notebooks aufrufen. Hierzu können Sie das Jupyter-notebook [Magic command](https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html)`%run` verwenden. In diesem Fall ist es allerdings notwendig den vollen Pfad zum entsprechenden Skript (`/opt/conda/bin/`), der für alle Skripte gleich ist, anzugeben.
Sie finden ein Beispiel für den Aufruf des Skripts `run_phyFit.py`mit der oben angegebenen [`yaml`-Datei](https://git.scc.kit.edu/etp-lehre/p1-for-students/-/blob/main/tools/PhyPraKit_example.yaml) im Folgenden:
