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- Modif htune_metric.R and htune_netcdf2csvMetrics.R pour que htune_metric renvoie le vecteur temps entier et netcdf2csv selectionne le temps approprié.
TBD Besoin de modifier netcdf2csv pour faire une moyenne entre les t1 et t2 => je m'en occupe plus tard sauf si Fred veut le faire.
- Debug bench.sh qui ne passait pas le numero de la wave compute_metrics_csv.sh, et a la fin la creation de la figure de synthese ne marchait que si multimetriques.
- Modifs un peu partout dans le but d'inclure dans le nom de la metrique le type d'experience : pour l'instant ne marche que pour RAD.
Du coup on va chercher les fichiers netcdf de reference dans RAD/CAS/SOUSCAS au lieu de LES/CAS/SOUSCAS.
Pour l'instant si on utilise la syntaxe cas_souscas_metrique_t1_t2, on va chercher automatiquement dans LES/cas/souscas.
Si on utilise RADxxxx_cas_souscas_metrique_t1_t2 alors on va chercher dans RAD (condition : si les 3 premiers caracteres du nom de metrique = RAD).
A terme on pourrait imaginer generaliser ce test avec REF = les trois permiers caracteres du nom de metrique, afin de diriger automatiquement vers les bons repertoires.
Du coup j'ai enlevé LES des noms de fichiers genre metrics_LES_1.csv et j'ai remplacé par "REF" => on obtient donc des metrics_REF_1.csv et des metrics_WAVE1_1.csv
Najda
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File size:
350 bytes
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| Line | |
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| 1 | library("ncdf4") # to manipulate ncdf |
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| 2 | source('htune_metric.R') |
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| 4 | args = commandArgs(trailingOnly=TRUE) |
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| 6 | if (length(args)!=4) { stop("Wrong argument number to htune_netcdf2csvMetrics.R")} |
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| 8 | nc = nc_open(args[1]) |
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| 9 | time=as.numeric(args[3]) |
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| 10 | zmax=as.numeric(args[4]) |
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| 11 | metric_vector=get_metric(nc,args[2],time,zmax) |
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| 12 | metric = metric_vector[time] |
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| 13 | print(metric) |
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Note: See
TracBrowser
for help on using the repository browser.
