# Código ejemplo en Python para cargar un archivo con datos, graficarlo y 
# realizar un ajuste lineal.



# Cargo los paquetes que se usarán en el script.
# Numpy agrega las funcionalidades matemáticas.
# Matplotlib agrega las funcionalidades para graficar.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#%%
# La funcion loadtxt se encuentra dentro del paquete Numpy (np) y carga los
# datos que se encuentran en el archivo "datos.txt".

datos=np.loadtxt('datos.txt')

# Selecciono un subconjunto de los datos del archivo para trabajar. 
# El primer parametro selecciona todas las filas, el segundo selecciona
# los datos con indices entre 0 y 299 en saltos de a diez.
data=datos[:,0:300:10]

#%%
# Genero el vector con los errores a partir del valor de la señal y como indica
# el manual del equipo.

errory= abs(data[1,:])*0.03+0.00001

# Generamos vectores individuales para cada eje. 
x=data[0,:]
y=data[1,:]

# Grafico las variables con la funcion error bar del paquete MatplotLib.
# Luego cambio las etiquetas (labels) de los ejes. Prendo la grilla. 
plt.errorbar(x,y,errory)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Voltage')
plt.grid()


#%%
# Uso la funcion polyfit del paquete Numpy para hacer el ajuste lineal.
# La funcion devuelve dos Outputs, que se cargan en dos variables distintas,
# p y cov. El parametro cov = true activa el Output que contiene los errores
# de los parametros del ajuste (diagonal de la matriz de covarianza).
# Los pesos se usan como la inversa de los errores para cada punto (ver help).
p,cov = np.polyfit(x,y,1,cov=True,w=1/errory)

#%%

# Grafico nuevamente usando barras de error y superponemos el gráfico de una 
# recta con los parametros obtenidos del ajuste. 
plt.errorbar(x,y,errory,linestyle='',marker='s',markersize=5,capsize=3)
plt.plot(x, p[0]*(x)+p[1],'-')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Voltage')
plt.grid()