Darstellung und Auswertung von Messdaten
Im allen Praktika zur Physik werden Methoden zur Darstellung und Analyse von Messdaten benötigt. Die Script- und Programmiersprache python mit den Zusatzpaketen numpy und matplotlib bietet dazu felxible Werkzeuge, die auch die Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit von Datenauswertungen gewährleisten.
In der Veranstaltung
„Computergestützte Datenauswertung“,
die im neuen Studienplan für den Bachelorstudiengang Physik
seit dem Sommersemester 2016 angeboten wird,
werden Methoden und Software zur grafischen Darstellung von Daten,
deren Modellierung und Auswertung eingeführt.
Speziell für das „Praktikum zur klassischen Physik“
finden sich eine kurze Einführung (
Einführungsvorlesung zum Praktikum )
sowie Beispiele als Startpunkt für eigene Auswertungen
unter folgendem Link:
Starter-Kit für das Praktikum klassische Physik
zip-Datei
Nützliche Funktionen sind im Paket „PhyPraKit“
zum Import in eigene Anwendungen zusammengefasst:
- Das Paket
PhyPraKit enthält Hilfsfunktionen
zur Verwendung (d. h. import) in eigenen
Anwendungen mittels
import PhyPraKit as ppk
bzw.
from PhyPraKit import <modulname>
PhyPraKit Downloads:
Download-Verzeichnis PhyPraKit-master.zip Installationspaket für pip (.tar.gz) pip wheel (.whl)
Empfohlene Arbeitsumgebung
Zur praktikschen Arbeit mit Python empfiehlt es sich, jupyter-Notebooks einzusetzen - s. jupyter Tutorials .
Die jupyter-Oberfläche ist auf allen Plattformen als Python-Paket verfügbar. Die grafische Oberfläche wird von einem beliebigen Web-Browser bereit gestellt, der sich mit einem entweder lokal auf dem Arbeitsplatzrechner oder mit einem auf einem Server im Neztwerkt laufenden jupyter-Kernel verbindet. Die Fakultät für Physik stellt einen solchen Server zur Verfügung, auf dem bereits alle üblichen Softwarekomponenten bereit gestellt werden.
Alternativ kann jupyter auf dem eigenen Notebook oder PC gestartet werden; auf Linux-Systemen ist alles Notwendige meist schon vorhanden. Auf Windows-Systemen muss zunächst die Sprache Python installiert werden. Das sehr umfangreiche Paket WinPython bringt alle notwendigen Komponenten und auch einen lokalen jupyter-Server mit.
Wer eine Linux-Umgebung ausprobieren möchte, kann dazu die auf dieser Web-Seite bereitgestellte virtuelle Maschine verwenden. Der nächste Schritt auf dem Weg zu einer eigenen leistungsfähigen Umgebung zur Datenauswertung ist dann möglicherweise danach die parallele Einrichtung der Betriebssysteme Linux und Windows.
Beispielprogramme in Python
Das Paket PhyPraKit.py enthält zahlreiche Module und Beispiele, beschrieben in der Dokumentation PhyPraKit . Die übrigen Python-Scripte im Verzeichnis wurden zur Erstellung der in der einführenden Vorlesung gezeigten Grafiken verwendet.Für die Erstellung von Protokollen mit Tabellen, Grafiken und Formeln bietet sich das Textsatz-System LaTeX an. Die Datei Protokollvorlage.zip enthält eine sehr einfach gehaltene Vorlage, die für eigene Protokolle verwendet werden kann. Eine sehr viel umfangreichere Einführung sowie ein ausführliches Beispiel bietet die LaTex-Vorlage der Fachschaft Physik.
- Installation der empfohlenen Software auf verschiedenen Plattformen html pdf packages
- virtuelle Maschine mit Software zur Datenanalyse
- Skript: Funktionsanpassung mit der χ2-Methode
- Funktionsanpassung in Python (Paket kafe)   (local Download)   (download from github)