# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 17 15:10:15 2020

@author: Publico
"""

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
datos = pd.read_csv('./masacero1.csv',decimal=',',delimiter='\t',header=2)
datos

N=len(datos)
filtrada= np.zeros(N-1)
tiempos= np.zeros(N-1)
for i in range(N-1):
    filtrada[i]=datos['(V)'][i+1]-datos['(V)'][i]
    tiempos[i]= datos['time'][i+1]
filtrada

plt.plot(filtrada)
plt.savefig('flancos1.png')
plt.show()

flancosPos= tiempos[filtrada>2]
flancosPos

T=np.diff(flancosPos)
T

T[1:13]

T[1:13].mean()

T[1:13].std()

T[15:28]
T[15:28].mean()

T[15:28].std()

V0=(0.982/T[1:13].mean())/100
V0
V1=(0.9825/T[15:28].mean())/100
V1

(V1-(-V0))
((V1-(-V0)))*0.54265

Acá comienza el cálculo con la fuerza
F=datos['(N)']
F
sum((F+0.31)*0.0005)
datos = pd.read_csv('./masa2.csv',decimal=',',delimiter='\t',header=2)
datos

N=len(datos)
filtrada= np.zeros(N-1)
tiempos= np.zeros(N-1)
for i in range(N-1):
    filtrada[i]=datos['(V)'][i+1]-datos['(V)'][i]
    tiempos[i]= datos['time'][i+1]
filtrada

plt.plot(filtrada)
plt.savefig('flancos2.png')
plt.show()

flancosPos= tiempos[filtrada>2]
flancosPos

T=np.diff(flancosPos)
T
T[1:13]
T[1:13].mean()
T[1:13].std()
T[15:28]
T[15:28].mean()
T[15:28].std()
V0=(0.982/T[1:13].mean())/100
V0
V1=(0.982/T[15:28].mean())/100
V1
(V1-(-V0))*0.54265