modifizierung

Durschlag_Daten.csv

@@ -0,0 +1,2 @@
+2;3;4;5;mm
+11;15.Jän;16.Jun;21.Jun;kV

durchschl-papier-graph.py

@@ -3,29 +3,20 @@ import numpy as np
 from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
 
 def analyze_paper_breakdown(lengths, voltages, ed_standard_values):
-    """
-    Analysiert die Durchschlageigenschaften von Papier.
-    Zeigt Spannung und Feldstärke mit passenden Farben.
-    Farbliche Darstellung der Fläche zwischen Realwert und 5 kV/mm mit glatterem Verlauf.
-    Hervorhebung des ED-Real-Verlaufs im unteren Graphen.
-    """
-
     lengths = np.array(lengths)
     voltages = np.array(voltages)
     ed_real = voltages / lengths
 
     fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 8), sharex=True)
 
-    # Farben für die Standardwerte definieren
     colors = ['red', 'green', 'purple', 'orange', 'brown', 'cyan', 'magenta', 'olive']
     if len(ed_standard_values) > len(colors):
         import itertools
         colors = list(itertools.islice(itertools.cycle(colors), len(ed_standard_values)))
 
-    # Farbpalette für den Verlauf erstellen (Grün zu Dunkelrot)
-    cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("mycmap", ["green", "darkred"], N=500) #5x mehr Stufen
+    # Feste rote Farbe
+    red_color = 'red'
 
-    # Spannung plotten
     ax1.plot(lengths, voltages, label="U (gemessen)", marker='o', linestyle='-', color='blue')
 
     for i, ed_standard in enumerate(ed_standard_values):
@@ -34,34 +25,36 @@ def analyze_paper_breakdown(lengths, voltages, ed_standard_values):
 
         if ed_standard == 5:
             deviation = u_erwartung - voltages
-            # Farbliche Darstellung der Fläche zwischen Realwert und 5 kV/mm mit glatterem Verlauf
-            for k in range(len(lengths)):
-                if ed_real[k] > 5:
-                    rel_dist = (ed_real[k] - 5)
-                else:
-                    rel_dist = (5 - ed_real[k])
-
-                color_index = min(499, int(rel_dist * 250)) #Angepasst an die erhöhte Stufenzahl
-
-                if 4 <= ed_real[k] <= 6:
+            mask = (ed_real >= 4) & (ed_real <= 6)
+            for k in np.where(mask)[0]:
+                x_vals = lengths[k:k+2]
+                if len(x_vals) == 2:
                     if deviation[k] > 0:
-                        ax1.fill_between(lengths[k:k+2], voltages[k:k+2], u_erwartung[k:k+2], color=cmap(color_index), alpha=0.5, zorder=5)
+                        ax1.fill_between(x_vals, voltages[k:k+2], u_erwartung[k:k+2], color=red_color, alpha=0.5, zorder=5)
                     elif deviation[k] < 0:
-                        ax1.fill_between(lengths[k:k+2], u_erwartung[k:k+2], voltages[k:k+2], color=cmap(color_index), alpha=0.5, zorder=5)
+                        ax1.fill_between(x_vals, u_erwartung[k:k+2], voltages[k:k+2], color=red_color, alpha=0.5, zorder=5)
+            #Füllen im unteren Graphen
+            ed_5 = np.full_like(lengths, 5) # Erzeugt ein Array mit dem Wert 5
+            for k in np.where(mask)[0]:
+                x_vals = lengths[k:k+2]
+                if len(x_vals) == 2:
+                    if ed_real[k] > 5:
+                        ax2.fill_between(x_vals, ed_5[k:k+2], ed_real[k:k+2], color=red_color, alpha=0.5, zorder=5)
+                    elif ed_real[k] < 5:
+                        ax2.fill_between(x_vals, ed_real[k:k+2],ed_5[k:k+2], color=red_color, alpha=0.5, zorder=5)
+
+
 
     ax1.set_ylabel("Spannung [kV]")
     ax1.set_title("Durchschlageigenschaften in Abhängigkeit von Materialstärke")
 
-    # Legende anpassen (Duplikate entfernen)
     handles1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
     by_label = dict(zip(labels1, handles1))
     ax1.legend(by_label.values(), by_label.keys(), loc='upper left')
 
     ax1.grid(True)
 
-    # Durchschlagsfeldstärke plotten MIT Hervorhebung
-    ax2.plot(lengths, ed_real, label="ED (gemessen)", marker='s', color='blue', linestyle='-', linewidth=3, zorder=10) #Dickere Linie, oberste Ebene
-
+    ax2.plot(lengths, ed_real, label="ED (gemessen)", marker='s', color='blue', linestyle='-')
     for i, ed_standard in enumerate(ed_standard_values):
         ax2.plot(lengths, np.full_like(lengths, ed_standard), label=f"ED (Erwartung, {ed_standard} kV/mm)", linestyle='--', color=colors[i])
 
@@ -71,6 +64,7 @@ def analyze_paper_breakdown(lengths, voltages, ed_standard_values):
     ax2.grid(True)
 
     fig.tight_layout()
+    plt.show()
     return fig
 
 # Beispieldaten
@@ -80,7 +74,6 @@ ed_standard_values = [4, 5, 6]
 
 # Analyse und Anzeige
 fig = analyze_paper_breakdown(papier_lengths, papier_voltages, ed_standard_values)
-plt.show()
 
 papier_ed_real = np.array(papier_voltages) / np.array(papier_lengths)
 print(f"Gemessene Durchschlagsfeldstärken (ED-Real): {papier_ed_real} kV/mm")