Example lab report

exercises-toolbox/1-python/Makefile

@@ -2,7 +2,13 @@ include ../../common/common.mk
 include ../../common/loesung.py.mk
 include ../../common/generate_vorlage.mk
 
-all: 5-readwrite/test.txt
+all: 5-readwrite/test.txt example-report/v16516.pdf
 
 5-readwrite/test.txt: 5-readwrite/loesung2.py.dummy
 	@echo "Dies ist ein Beispiel" > 5-readwrite/test.txt
+
+example-report/v16516.pdf: | ../8-all/report-example/loesung/v16516/build/v16516.pdf 
+	cp ../8-all/report-example/loesung/v16516/build/v16516.pdf example-report
+
+../8-all/report-example/loesung/v16516/build/v16516.pdf:
+		$(MAKE) -C ../8-all/report-example/loesung/v16516/ 

exercises-toolbox/1-python/report-example/aufgabe.txt

@@ -0,0 +1,30 @@
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
+
+Einleitung: 
+
+Wie der Name der Aufgabe schon verspricht, werdet ihr im Zuge dieser Aufgabe ein vollständiges 
+und realistisches Versuchsprotokoll erstellen. Diesem Ziel werdet ihr Tag für Tag etwas näher kommen
+können, in dem die Themen des jeweiligen Tages integriert werden.
+
+Um zu wissen, wo es hingeht, findet ihr auch in diesem Ordner schon das vollständige Protokoll zum Ansehen.
+
+Aufgabe:
+
+Heute fällt diese Aufgabe noch nicht zu umfangreich aus. Es geht zunächst nur um das Kopieren
+des Ordners in dem ihr diese Aufgabe immer weiter ergänzt. Dieser Ordner heißt 'v16516' und befindet sich
+im Ordner 'vorlage'. Kopiert den Ordner 'v16516' in einen Ordner, in dem ihr diesen im Lauf des 
+Workshops wieder findet, z.B. '~/Documents/Toolbox-Workshop'.
+
+Das war es schon, morgen gehts weiter.
+
+Erklärung:
+
+Im Ordner 'v16516' befindet sich noch nicht viel, nur eine leere Pythondatei und ein Ordner 'data' in dem sich 
+die Textdateien mit den Messwerten befinden, die ihr für die Auswertung verwenden werdet. Das spaßige Abtippen 
+der Messwerte aus dem Laborbuch, haben wir euch schonmal abgenommen. ;)
+
+
+
+
+
+

exercises-toolbox/1-python/report-example/vorlage/v16516/data/Messwerte_Bahn.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+# l
+80
+# Länge der Bahn 
+# cm (l / cm)

exercises-toolbox/1-python/report-example/vorlage/v16516/data/Messwerte_Frames_Kugel.txt

@@ -0,0 +1,21 @@
+# h,Fi,Ff,
+4.5,436,492
+4.5,555,610
+4.5,672,729
+10,95,130
+10,199,235
+10,303,338
+15,91,119
+15,201,229
+15,335,362
+20,232,256
+20,323,347
+20,397,421
+25,153,174
+25,239,260
+25,322,343
+30,219,238
+30,319,338
+30,391,412
+# Messreihe: Kugel
+# Höhe(h/cm), Startframe(Fi/1), Endframe(Ff/1)

exercises-toolbox/1-python/report-example/vorlage/v16516/data/Messwerte_Frames_Zylinder.txt

@@ -0,0 +1,21 @@
+#h,Fi,Ff
+4.5,1018,1083
+4.5,1189,1248
+4.5,1340,1404
+10,596,636
+10,762,801
+10,882,921
+15,574,605
+15,766,798
+15,863,896
+20,679,707
+20,810,838
+20,930,959
+25,650,674
+25,892,917
+25,804,827
+30,642,664
+30,739,760
+30,900,922
+# Messreihe: Zylinder
+# Höhe(h/cm), Startframe(Fi/1), Endframe(Ff/1)

exercises-toolbox/1-python/report-example/vorlage/v16516/data/Messwerte_Kamera.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+# fps
+30
+# Framerate der Videoaufnahmen
+# Frames per second (fps / 1/s)

exercises-toolbox/1-python/report-example/vorlage/v16516/data/Messwerte_Kugel.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+#m,U
+216,30.5
+
+# Messdaten der Kugel: Vollkugel
+# Umfang (U/cm), Masse (m/g)

exercises-toolbox/1-python/report-example/vorlage/v16516/data/Messwerte_Zylinder.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+#m,U,d
+186,24.3,3
+
+# Messdaten des Zylinders: Hohlzylinder mit Boden aber ohne Deckel
+# Umfang (U/cm), Masse (m/g), Wanddicke (Differenz zwischen Innen- und Außenradius) (d/mm)

exercises-toolbox/2-numpy/report-example/aufgabe.txt

@@ -0,0 +1,21 @@
+# Realistisches Beispiel Protokoll
+
+Einleitung:
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien im Ordner 'Realistisches-Beispiel-Protokoll', beginnend 
+im Aufgabenordner '1-python'.
+
+Aufgabe:
+Mit den Informationen zu numpy habt ihr nun die Möglichkeit die Messwerte aus dem Ordner 'data'
+einzulesen und zu verarbeiten.
+
+1. Importiert numpy in der Datei 'auswertung.py', lest die Messwerte in den Dateien im Ordner 'data' ein
+   (achtet auf die Angabe der Einheiten zu den Messwerten)
+2. Gebt diese auf das Terminal aus um zu sehen ob, die Werte richtig geladen wurden
+3. Berechnet mit den Daten folgende Werte (die Gleichungen stehen im fertigen Beispiel-Protokoll)
+  - Radius r von Ball und Zylinder
+  - Trägheitsmoment I von Ball und Zylinder
+  - Zeitdauern t für das Herabrollen beider Objekte
+4. Gebt auch diese berechneten Werte auf das Terminal aus, um diese zu überprüfen
+5. Die Messung wurde für jede Höhe dreifach durchgeführt. Berechnet für jede Höhe 
+   jeweils den zugehörigen Mittelwert der Zeitdauern

exercises-toolbox/2-numpy/report-example/loesung/v16516/auswertung.py

@@ -0,0 +1,161 @@
+# Kommentar:
+# Importiere numpy unter dem Namen np
+
+import numpy as np
+
+# Kommentar:
+# Die Daten liegen im Ordner 'data'. Um die Dateien einlesen
+# zu können, reicht es deswegen nicht den Dateinamen anzugeben,
+# es muss der gesamte Pfad ('Orderabfolge') angegeben werden: 
+# 
+# Für die Datei: Messwerte_Bahn.txt also data/Messwerte_Bahn.txt
+#
+# Der Name der Variable in der die eingelesenen Werte gespeichert werden
+# ist frei wählbar, es bietet sich bei 'langen' Skripten an (im Gegensatz zur Mathematik)
+# nicht nur einbuchstabige Abkürzungen zu verwenden, um nicht die Übersicht zu verlieren.
+# Also beispielsweise track_length statt L. Ein Kommentar zur erklären sollte aber drin sein.
+#
+# Es bietet sich an die Daten direkt beim Einlesen in eine sinnvolle Einheit umzuwandeln
+# (falls nötig) und diese mit einem Kommentar zu vermerken
+
+# Länge der schiefen Ebene
+L = np.genfromtxt("data/Messwerte_Bahn.txt", delimiter=",")/100 # m
+
+# Framerate der Kamera
+fps = np.genfromtxt("data/Messwerte_Kamera.txt", delimiter=",") # 1/s
+# Kommentar:
+# Die Daten aus Dateien mit mehreren spalten muss man in einer extra Zeile skalieren
+
+# Masse und Umfang der Kugel
+m_b, u_b = np.genfromtxt("data/Messwerte_Kugel.txt", delimiter=",", unpack=True)
+m_b = m_b/1000 # kg
+u_b = u_b/100 # m
+
+# Messreihe: Starthöhe und Startframe und Endframe (Kugel)
+h_b, Fi_b, Ff_b = np.genfromtxt("data/Messwerte_Frames_Kugel.txt", delimiter=",", unpack=True)
+h_b = h_b/100 # m
+
+# Masse und Umfang des Zylinders
+m_c, u_c, d_c = np.genfromtxt("data/Messwerte_Zylinder.txt", delimiter=",", unpack=True)
+m_c = m_c/1000 # kg
+u_c = u_c/100 # m
+d_c = d_c/100 # m
+
+# Messreihe: Starthöhe und Startframe und Endframe (Zylinder)
+h_c, Fi_c, Ff_c = np.genfromtxt("data/Messwerte_Frames_Zylinder.txt", delimiter=",", unpack=True)
+h_c = h_c/100 # m
+
+# Kommentar:
+# Ein gewisses Maß an Struktur in der Benennung von Variablen hilft bei der Orientierung,
+# gerade in der Zusammenarbeit mit euren jeweiligen Partnern.
+# Man muss es aber auch nicht übertreiben. Gerade ein Sprachenmix aus deutsch und englisch
+# ist nicht besonders tragisch: z.B. steht m_b für mass_ball aber u_b für umfang_ball,
+# aber das p_b für perimeter_ball würde mir persönlich nicht so klar werden. 
+
+
+# Kommentar:
+# Auch die einzelnen "Arbeitsschritte" der Auswertung sollten in einem
+# kurzen Kommentar erklärt werden.
+
+# Berechnung der benötigten Größen: Radius und Trägheitsmoment
+
+# Radius der Kugel
+r_b = u_b/(2*np.pi)
+
+# Äußerer Radius des Zylinders
+ro_c = u_c/(2*np.pi)
+
+# Innerer Radius des Zylinders
+ri_c = ro_c - d_c
+
+
+# Trägheitsmoment der Kugel
+I_b = 2/5 * m_b * r_b**2
+
+# Trägheitsmoment des Zylinders
+I_c = 1/2 * m_c * (ro_c**2 + ri_c**2)
+
+print("Trägheitsmoment (Kugel)")
+print(I_b)
+
+print("Trägheitsmoment (Zylinder)")
+print(I_c)
+
+
+# Berechnung der Rollzeiten aus den Messwerten der Frames und Framerate
+t_b = (Ff_b - Fi_b)/fps
+t_c = (Ff_c - Fi_c)/fps
+
+# Berechnung des Mittelwerts für die Zeitdauer t für jede (dreifach gemessene) Höhe 
+
+# Kommentar:
+# Es ist ein neuer Name (t_b_mean) notwendig, wenn die alten Werte in t_b
+# noch verfügbar bleiben sollen
+#
+# Hieran sieht man (schon im Kleinen) die Nützlichkeit der numpy arrays 
+# und der möglichen Manipulationen:
+# reshape(-1,3):
+# Im array t_b liegen die zu mittelnden Werte immer genau hintereinander
+# durch reshape(-1,3) wird aus t_b ein 2D array erzeugt, das in jeder 
+# Zeile 3 Spalten hat. Das bedeutet: Nach jeweils 3 Werten in t_b wird eine neue
+# Zeile begonnen, damit sind in jeder Zeile genau die Werte die gemittelt werden sollen.
+# Die -1 als Anzahl der Zeilen ist gibt numpy die Anweisung, diese Anzahl
+# selbst zu berechnen.
+#
+# mean(axis=1):
+# Bei einem 2D array bezeichnet axis=0 die Zeilen und axis=1 die Spalten.
+# Berechnet den Mittelwert "entlang der axis 1", d.h. die axis 1 ist die "Dimension"
+# des arrays, über die summiert wird (die danach nur noch einen Wert enthält).
+# Da jede Zeile genau die drei Werte enthält, die zu mitteln sind, enthält jede 
+# Zeile danach genau den jeweiligen Mittelwert.
+
+t_b_mean = t_b.reshape(-1,3).mean(axis=1)
+
+
+
+# Kommentar:
+# Das Array h_b enthält jede Höhe dreifach, auch die Auswahl
+# der einzelnen Höhen kann durch array Manipulation geschehen.
+#
+# Die Benennung der Variable (h_b_mean) wurde so gewählt,
+# dass diese zur zugehörigen Variable für die Zeitdauern passt
+#
+# reshape(-1, 3): 
+# analog zur Manipulation von t_b
+# [:,0]
+# Aus jeder Zeile (= erster Index ist ':') wird die 'nullte' Spalte (= zweiter Index ist '0')
+# ausgewählt, d.h. in jeder Zeile bleibt genau eine Höhe erhalten.
+
+h_b_mean = h_b.reshape(-1,3)[:,0]
+
+
+
+# Kommentar:
+# analog für die andere Messreihe
+
+t_c_mean = t_c.reshape(-1,3).mean(axis=1)
+h_c_mean = h_c.reshape(-1,3)[:,0]
+
+# Ausgabe verarbeiteten der Messwerte
+
+print("Messwerte (Kugel)")
+print("alle Zeiten")
+print(t_b)
+print("alle Höhen")
+print(h_b)
+print("Höhe")
+print(h_b_mean)
+print("gemittlelte Zeit")
+print(t_b_mean)
+print("\n")
+
+
+print("Messwerte (Zylinder)")
+print("alle Höhen")
+print(h_c)
+print("alle Zeiten")
+print(t_c)
+print("Höhe")
+print(h_c_mean)
+print("gemittlelte Zeit")
+print(t_c_mean)

exercises-toolbox/2-numpy/report-example/loesung/v16516/data/Messwerte_Bahn.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+# l
+80
+# Länge der Bahn 
+# cm (l / cm)

exercises-toolbox/2-numpy/report-example/loesung/v16516/data/Messwerte_Frames_Kugel.txt

@@ -0,0 +1,21 @@
+# h,Fi,Ff,
+4.5,436,492
+4.5,555,610
+4.5,672,729
+10,95,130
+10,199,235
+10,303,338
+15,91,119
+15,201,229
+15,335,362
+20,232,256
+20,323,347
+20,397,421
+25,153,174
+25,239,260
+25,322,343
+30,219,238
+30,319,338
+30,391,412
+# Messreihe: Kugel
+# Höhe(h/cm), Startframe(Fi/1), Endframe(Ff/1)

exercises-toolbox/2-numpy/report-example/loesung/v16516/data/Messwerte_Frames_Zylinder.txt

@@ -0,0 +1,21 @@
+#h,Fi,Ff
+4.5,1018,1083
+4.5,1189,1248
+4.5,1340,1404
+10,596,636
+10,762,801
+10,882,921
+15,574,605
+15,766,798
+15,863,896
+20,679,707
+20,810,838
+20,930,959
+25,650,674
+25,892,917
+25,804,827
+30,642,664
+30,739,760
+30,900,922
+# Messreihe: Zylinder
+# Höhe(h/cm), Startframe(Fi/1), Endframe(Ff/1)

exercises-toolbox/2-numpy/report-example/loesung/v16516/data/Messwerte_Kamera.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+# fps
+30
+# Framerate der Videoaufnahmen
+# Frames per second (fps / 1/s)

exercises-toolbox/2-numpy/report-example/loesung/v16516/data/Messwerte_Kugel.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+#m,U
+216,30.5
+
+# Messdaten der Kugel: Vollkugel
+# Umfang (U/cm), Masse (m/g)

exercises-toolbox/2-numpy/report-example/loesung/v16516/data/Messwerte_Zylinder.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+#m,U,d
+186,24.3,3
+
+# Messdaten des Zylinders: Hohlzylinder mit Boden aber ohne Deckel
+# Umfang (U/cm), Masse (m/g), Wanddicke (Differenz zwischen Innen- und Außenradius) (d/mm)

exercises-toolbox/3-matplotlib/report-example/aufgabe.txt

@@ -0,0 +1,28 @@
+# Realistisches Beispiel Protokoll
+
+Einleitung:
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien im Ordner 'Realistisches-Beispiel-Protokoll', beginnend 
+im Aufgabenordner '1-python'.
+
+Aufgabe:
+Mit den Informationen über matplotlib könnt ihr nun die zwei Plots aus den Daten erstellen,
+die ihr in der letzten Aufgabe verarbeitet habt.
+
+Erstellt für jede Messreihe (Kugel, Zylinder) jeweils eine Abbildung:
+1. Importiert matplotlib.pyplot in eure Datei auswertung.py 
+2. Erstellt jeweils eine Abbildung mit einem subplot, in dem die Messwerte (die berechneten Mittelwerte)
+   als schwarze '+' dargestellt werden.
+
+Die Berechnung von Ausgleichskurven wird erst durch eine weitere Bibliothek (scipy) möglich. 
+Jedoch könnt ihr den Verlauf der theoretischen Funktionen bereits in die Plots einzeichnen.
+
+3. Schreibt jeweils eine Python-Funktion für die Gleichungen t_B(h) und t_Z(h) (Gleichungen 4 und 5 im Protokoll).
+   Lls Wert für g könnt ihr 9.81 verwenden (auch dafür wird scipy noch eine bessere Lösung sein)
+4. Erstellt mit np.linspace ein array mit vielen Werten die für den Plot der Theorie-Funktion verwendet werden können.
+   (da matplotlib im Prinzip einzelne Punkte zeichnet bzw. diese mit Geraden verbindet, braucht man für Theorie-Funktion 
+    sehr viele Punkte und kann nicht einfach nur die Messwerte für h verwenden.)
+5. Ergänzt die Theorie-Funktion im jeweiligen plot der Messwerte.
+
+
+