08-spectrum

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.14%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.24.0%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App()%0A%0Awith%20app.setup%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Laser%20spectrum%20analysis%0A%0A%20%20%20%20In%20this%20exercise%20we%20will%20analyse%20real%20world%20data%20from%20our%202nd%20year%20Physical%20Chemistry%20practicals%20-%20emission%20spectrum%20of%20a%20laser.%20It%20will%20combine%20some%20elements%20of%20the%20previous%20workshops.%20As%20always%2C%20**feel%20free%20to%20experiment**%20with%20the%20code%20in%20new%20Python%20cells%2C%20you%20can%20always%20easily%20restart%20the%20kernel%20if%20things%20go%20very%20wrong!%0A%0A%20%20%20%20%3E%20This%20exercise%20demonstrates%20how%20you%20can%20write%20great%20lab%20reports%20as%20a%20%60marimo%60%20notebook%20with%20all%20**raw%20data%2C%20analysis%2C%20and%20discussion%20in%20one%20place**!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Loading%20experimental%20data%0A%0A%20%20%20%20First%2C%20download%20the%20experimental%20data%20from%20%5Bhere%5D(https%3A%2F%2Fszczypinski-group.github.io%2Fpython-for-chemists%2Fnotebooks%2Fpublic%2Fsignal.txt)%20and%20upload%20it%20to%20your%20working%20directory%20in%20the%20browser%20(you%20can%20just%20drag%20and%20drop%20into%20the%20%60FILES%60%20tab%20on%20the%20left).%20Explore%20the%20raw%20file%20either%20on%20your%20computer%2C%20directly%20in%20%60marimo%60%20or%20by%20loading%20the%20text%20and%20printing%20it%20to%20the%20screen.%20You%20might%20notice%20that%20the%20file%20looks%20more%20or%20less%20like%20this%3A%0A%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%20%20%20%20SOME%20LINES%20OF%20EXPERIMENTAL%20DETAILS%0A%20%20%20%20%3E%3E%3E%3E%3EBegin%20Processed%20Spectral%20Data%3C%3C%3C%3C%3C%0A%20%20%20%20ROWS%20OF%3A%20%7Bwavelength%7D%20%7Bintensity%7D%0A%20%20%20%20%3E%3E%3E%3E%3EEnd%20Processed%20Spectral%20Data%3C%3C%3C%3C%3C%0A%20%20%20%20%60%60%60%0A%0A%20%20%20%20We%20can%20imagine%20that%20as%20part%20of%20the%20experiment%20you%20will%20be%20analysing%20lots%20of%20similar%20files%20like%20this%2C%20where%20the%20header%20with%20experimental%20details%20is%20of%20variable%20length.%20It%20is%20probably%20worth%20writing%20a%20%60load_data()%60%20function%20that%20takes%20as%20an%20argument%20the%20file%20path%20and%20returns%20two%20NumPy%20arrays%3A%20%60wavelength%60%20and%20%60intensity%60.%0A%0A%20%20%20%20**Useful%20functions**%0A%0A%20%20%20%20-%20%5B%60pathlib.Path.read_text()%60%5D(https%3A%2F%2Fdocs.python.org%2F3%2Flibrary%2Fpathlib.html%23pathlib.Path.read_text)%0A%20%20%20%20-%20%5B%60np.genfromtxt()%60%5D(https%3A%2F%2Fnumpy.org%2Fdoc%2Fstable%2Freference%2Fgenerated%2Fnumpy.genfromtxt.html)%0A%20%20%20%20-%20%5B%60str.strip()%60%5D(https%3A%2F%2Fdocs.python.org%2F3%2Flibrary%2Fstdtypes.html%23str.strip)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aapp._unparsable_cell(%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20FIXME%3A%20include%20necessary%20imports%0A%0A%20%20%20%20def%20load_data(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20file_path%20%0A%20%20%20%20)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5C%22%5C%22%5C%22Load%20data%20from%20OceanOptics%20Maya%20spectrometer.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20function%20loads%20the%20text%20from%20the%20specified%20file%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20looks%20at%20which%20line%20the%20data%20begins%20and%20loads%20the%20data%0A%20%20%20%20%20%20%20%20from%20that%20line%20using%20%60np.genfromtxt()%60.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20file_path%20%3A%20str%20%7C%20Path%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Path%20to%20the%20data%20file.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20%20%20%20%20wavelength%20%3A%20np.ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Array%20of%20wavelengths%20(nm).%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20intensity%20%3A%20np.ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Array%20of%20emission%20intensity%20at%20each%20wavelength.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5C%22%5C%22%5C%22%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with%20open(file_path%2C%20%5C%22r%5C%22)%20as%20f%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20start_data%20%3D%20%5C%22%3E%3E%3E%3E%3EBegin%20Processed%20Spectral%20Data%3C%3C%3C%3C%3C%5C%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20FIXME%3A%20write%20a%20loop%20that%20identifies%20where%20the%20data%20starts%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20FIXME%3A%20the%20number%20of%20header%20lines%20should%20be%20stored%20as%20%60line%60%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Load%20data%20from%20file%0A%20%20%20%20%20%20%20%20data%20%3D%20np.genfromtxt(%20%23%20FIXME%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20wavelength%20%3D%20%23%20FIXME%3A%20load%20as%20first%20column%20of%20%60data%60%0A%20%20%20%20%20%20%20%20intensity%20%3D%20%23%20FIXME%3A%20load%20as%20second%20column%20of%20%60data%60%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20wavelength%2C%20intensity%0A%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20name%3D%22_%22%0A)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(load_data)%3A%0A%20%20%20%20def%20pass_load()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20passed%20%3D%20False%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20wavelength%2C%20intensity%20%3D%20load_data(%22signal.txt%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(wavelength%5B0%5D%20%3D%3D%20200.29%20and%20intensity%5B0%5D%20%3D%3D%205.00%20and%20wavelength%5B-1%5D%20%3D%3D%201113.04%20and%20intensity%5B-1%5D%20%3D%3D%200.00)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20passed%20%3D%20True%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20passed%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.callout(%22%E2%9C%85%20Correct%22%2C%20kind%3D%22success%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.callout(%22%E2%9D%8C%20Not%20quite.%22%2C%20kind%3D%22danger%22)%20%20%20%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20except%20Exception%20as%20e%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20passed%20%3D%20False%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.callout(f%22%E2%9D%8C%20Python%20error%3A%20%7Be%7D.%22%2C%20kind%3D%22danger%22)%0A%0A%20%20%20%20pass_load()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Inspecting%20the%20data%0A%0A%20%20%20%20It%20is%20always%20worth%20plotting%20the%20raw%20data%20quickly%20to%20see%20if%20we%20can%20identify%20any%20general%20features%2C%20such%20as%20the%20overall%20shape%20and%20interesting%20regions.%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Useful%20functions%3A%0A%20%20%20%20-%20%5B%60matplotlib.pyplot.plot()%60%5D(https%3A%2F%2Fmatplotlib.org%2Fstable%2Fapi%2F_as_gen%2Fmatplotlib.pyplot.plot.html)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aapp._unparsable_cell(%0A%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%0A%20%20%20%20wavelength%2C%20intensity%20%3D%20load_data(%22signal.txt%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20We%20are%20defining%20it%20as%20a%20function%20to%20avoid%20variable%20name%20clashes%0A%20%20%20%20%23%20But%20this%20is%20not%20technically%20necessary%20-%20just%20easier%20for%20now.%0A%0A%20%20%20%20def%20rough_plot(wavelength%2C%20intensity)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20ax%20%20%3D%20plt.subplots()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.plot(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20FIXME%3A%20plot%20intensity(wavelength)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax.set_xlim(%5B%2C%5D)%20%23%20FIXME%3A%20set%20useful%20limits%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20FIXME%3A%20add%20labels%20and%20legend%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20FIXME%3A%20make%20publication%20quality%20(can%20reuse%20style)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20rough_plot(wavelength%2C%20intensity)%0A%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20name%3D%22_%22%0A)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Fitting%20parameters%20of%20a%20Gaussian%0A%0A%20%20%20%20It%20looks%20like%20we%20have%20something%20akin%20a%20Gaussian%20response%20between%20620%20and%20655%20nm.%20We%20should%20use%20non-linear%20optimisation%20to%20fit%20a%20Gaussian%20to%20our%20data%20and%20see%20how%20it%20looks.%0A%0A%20%20%20%20Try%20implementing%20the%20following%20Gaussian%20definition%20into%20Python%2C%20so%20that%20we%20can%20then%20use%20SciPy%20to%20perform%20the%20fitting%3A%0A%0A%20%20%20%20%5C%5B%0A%0A%20%20%20%20G(%5Clambda)%20%3D%20A%20%5Cexp%20%5Cleft(%20-4%20%5Cln2%20%5Cleft(%20%5Cfrac%7B%5Clambda%20-%20%5Clambda_0%7D%7B%5Comega%7D%20%5Cright)%5E2%20%5Cright)%20%2B%20B%0A%0A%20%20%20%20%5C%5D%0A%0A%20%20%20%20where%20%24%5Clambda%24%20is%20the%20wavelength%2C%20%24A%24%20is%20the%20scale%20factor%2C%20%24B%24%20is%20the%20offset%2C%20%24%5Clambda_0%24%20is%20the%20centre%2C%20and%20%24%5Comega%24%20is%20the%20width.%20Remember%20that%20for%20%60scipy.optimize()%60%20to%20work%20well%2C%20your%20first%20function%20parameter%20has%20to%20be%20your%20independent%20variable%20and%20the%20remaining%20parameters%20will%20be%20optimised.%20The%20function%20should%20return%20the%20value%20of%20G(%24%5Clambda%24)%20had%20all%20the%20other%20parameters%20been%20known.%0A%0A%20%20%20%20%3E%20Use%20the%20mathematical%20functions%20from%20%60numpy%60.%20They%20are%20almost%20always%20better%20than%20the%20ones%20in%20%60math%60.%0A%0A%20%20%20%20%3E%20Remember%20that%20entire%20NumPy%20arrays%20can%20be%20passed%20as%20arguments%20instead%20of%20single%20numbers%2C%20and%20then%20the%20function%20will%20return%20an%20array%20of%20per-element%20results.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.function%0Adef%20gaussian(%0A%20%20%20%20x%2C%0A%20%20%20%20x0%2C%0A%20%20%20%20amp%2C%0A%20%20%20%20w%2C%0A%20%20%20%20off%2C%0A)%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22Return%20Gaussian%20function%20values.%0A%0A%20%20%20%20Parameters%0A%20%20%20%20----------%0A%20%20%20%20x%20%3A%20float%20%7C%20np.ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Wavelength%20(nm).%0A%20%20%20%20x0%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Centre%20position%20(nm).%0A%20%20%20%20amp%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Scale%20factor%20(amplitude%2C%20au)%0A%20%20%20%20w%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Full%20width%20at%20half%20maximum%20(nm).%0A%20%20%20%20off%20%3A%20float%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Offset%20(au).%0A%0A%20%20%20%20Returns%0A%20%20%20%20-------%0A%20%20%20%20float%20%7C%20np.ndarray%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Gaussian%20function%20value%20at%20%60x%60.%0A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20FIXME%3A%20return%20value%20of%20G(x%2C%20x0%2C%20amp%2C%20w%2C%20off)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(np)%3A%0A%20%20%20%20def%20pass_gaussian()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20passed%20%3D%20False%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20input%20%3D%20np.linspace(240%2C%20260%2C%2020)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20output%20%3D%20gaussian(input%2C%20250%2C%2010%2C%2010%2C%205)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20expected%20%3D%20np.array(%5B%205.625%20%20%20%20%20%2C%20%206.08651796%2C%20%206.77627297%2C%20%207.73085349%2C%20%208.94823503%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2010.3681358%20%2C%2011.86372526%2C%2013.25300655%2C%2014.33212158%2C%2014.92349117%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%2014.92349117%2C%2014.33212158%2C%2013.25300655%2C%2011.86372526%2C%2010.3681358%20%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%208.94823503%2C%20%207.73085349%2C%20%206.77627297%2C%20%206.08651796%2C%20%205.625%20%20%20%20%20%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20passed%20%3D%20np.allclose(output%2C%20expected)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20passed%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.callout(%22%E2%9C%85%20Correct%22%2C%20kind%3D%22success%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.callout(%22%E2%9D%8C%20Not%20quite.%22%2C%20kind%3D%22danger%22)%20%20%20%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20except%20Exception%20as%20e%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20passed%20%3D%20False%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.callout(f%22%E2%9D%8C%20Python%20error%3A%20%7Be%7D.%22%2C%20kind%3D%22danger%22)%0A%0A%20%20%20%20pass_gaussian()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20Now%20it%20is%20time%20to%20fit%20the%20parameters%20of%20the%20Gaussian%20to%20our%20data.%20It%20is%20always%20good%20to%20have%20an%20initial%20guess%20for%20the%20parameter%20values%20to%20help%20the%20optimised%20arrive%20at%20the%20best%20solution.%20We%20do%20it%20with%20parameter%20%60p0%60%20for%20%60curve_fit()%60%20which%20is%20a%20list%20with%20values%20in%20the%20same%20order%20as%20they%20appear%20in%20the%20definition%20of%20function%20we%20will%20be%20fitting.%20It%20does%20not%20need%20to%20be%20perfect%20-%20just%20sometimes%20you%20might%20end%20up%20with%20numerical%20instability%20if%20the%20optimiser%20starts%20too%20far%20off.%0A%0A%20%20%20%20%3E%20**Tip**%3A%20Notation%20%60*a%60%20means%20%5B_unpack_%20list%5D(https%3A%2F%2Fdocs.python.org%2F3%2Ftutorial%2Fcontrolflow.html%23tut-unpacking-arguments)%20%60a%60%2C%20i.e.%20it%20will%20pass%20each%20element%20of%20the%20list%20%60a%60%20as%20a%20separate%20argument.%20This%20can%20be%20useful%20when%20providing%20positional%20arguments.%20You%20can%20do%20the%20same%20with%20dictionaries%20(%60**dict%60)%20to%20pass%20its%20%60key%3Dvalue%60%20pairs%3B%20this%20is%20often%20used%20for%20unspecified%20keyword%20arguments.%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Useful%20functions%0A%0A%20%20%20%20-%20%5B%60scipy.optimize.curve_fit()%60%5D(https%3A%2F%2Fdocs.scipy.org%2Fdoc%2Fscipy%2Freference%2Fgenerated%2Fscipy.optimize.curve_fit.html)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(curve_fit%2C%20load_data)%3A%0A%20%20%20%20%23%20FIXME%3A%20include%20necessary%20import%2C%20we%20want%20to%20have%20curve_fit()%20available%0A%0A%20%20%20%20def%20fit_gaussian()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20p0%20%3D%20%5B%5D%20%23%20FIXME%3A%20add%20initial%20guess%20for%20the%20parameters%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20wavelength%2C%20intensity%20%3D%20load_data(%22signal.txt%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20p_opt%2C%20p_cov%20%3D%20curve_fit()%20%23%20FIXME%3A%20call%20curve_fit()%20with%20correct%20arguments%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20p_opt%2C%20p_cov%0A%0A%20%20%20%20return%20(fit_gaussian%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(fit_gaussian%2C%20load_data%2C%20np)%3A%0A%20%20%20%20def%20pass_fitting()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20passed%20%3D%20False%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20p_opt%2C%20_%20%3D%20fit_gaussian()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20wavelength%2C%20_%20%3D%20load_data(%22signal.txt%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20g_fit%20%3D%20gaussian(wavelength%2C%20*p_opt)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20passed%20%3D%20np.isclose(g_fit.max()%2C%2059291.70%2C%20atol%3D10)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20passed%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.callout(%22%E2%9C%85%20Correct%22%2C%20kind%3D%22success%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.callout(%22%E2%9D%8C%20Not%20quite.%22%2C%20kind%3D%22danger%22)%20%20%20%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20except%20Exception%20as%20e%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20passed%20%3D%20False%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mo.callout(f%22%E2%9D%8C%20Python%20error%3A%20%7Be%7D.%22%2C%20kind%3D%22danger%22)%0A%0A%20%20%20%20pass_fitting()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Final%20plot%20with%20residuals%0A%0A%20%20%20%20A%20good%20report%20should%20include%20professionally-produced%20plots.%20We%20can%20easily%20layer%20different%20plots%20on%20the%20same%20%60axes%60%20object%20in%20%60matplotlib%60%20simply%20be%20calling%20%60ax.plot()%60%20multiple%20times.%20Your%20final%20plot%20should%20contain%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20Scatter%20plot%20of%20raw%20data%20with%20small%20dot%20markers.%0A%20%20%20%202.%20Line%20plot%20of%20the%20fitted%20Gaussian%20on%20top%20of%20the%20raw%20data.%0A%20%20%20%203.%20A%20dashed%20vertical%20line%20at%20the%20maximum%20of%20the%20fitted%20Gaussian.%0A%20%20%20%204.%20Second%20subplot%20showing%20the%20residuals%20of%20your%20fit.%0A%0A%20%20%20%20And%20of%20course%20should%20have%20clear%20labels!%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Useful%20functions%0A%20%20%20%20-%20%5B%60matplotlib.pyplot.subplots()%60%5D(https%3A%2F%2Fmatplotlib.org%2Fstable%2Fapi%2F_as_gen%2Fmatplotlib.pyplot.subplots.html)%0A%20%20%20%20-%20%5B%60matplotlib.Axes.plot()%60%5D(https%3A%2F%2Fmatplotlib.org%2Fstable%2Fapi%2F_as_gen%2Fmatplotlib.axes.Axes.plot.html)%0A%20%20%20%20-%20%5B%60matplotlib.Axes.scatter()%60%5D(https%3A%2F%2Fmatplotlib.org%2Fstable%2Fapi%2F_as_gen%2Fmatplotlib.axes.Axes.scatter.html)%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aapp._unparsable_cell(%0A%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20def%20final_plot()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Load%20raw%20data%20into%20np.arrays%0A%20%20%20%20%20%20%20%20wavelength%2C%20intensity%20%3D%20load_data(%22signal.txt%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Modelled%20data%20np.array%0A%20%20%20%20%20%20%20%20g_fit%20%3D%20gaussian(wavelength%2C%20*p_opt)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20residuals%20%3D%20%23%20FIXME%3A%20calculate%20the%20residuals%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Object-oriented%20plotting%20with%20matplotlib.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20This%20demonstrates%20another%20approach%20to%20plotting.%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20ax1%3A%20top%20plot%20(raw%20and%20modelled%20data)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20ax2%3A%20bottom%20plot%20(residuals)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Plots%20will%20share%20x%20axis%20and%20be%203%3A1%20ratio%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%2C%20(ax1%2C%20ax2)%20%3D%20plt.subplots(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20nrows%3D2%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20ncols%3D1%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sharex%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height_ratios%3D%5B3%2C%201%5D%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax1.scatter()%20%23%20FIXME%3A%20plot%20raw%20data%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax1.plot()%20%23%20FIXME%3A%20plot%20modelled%20data%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Useful%20method%20to%20set%20limits%20based%20on%20values%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Rather%20than%20slicing%20the%20original%20arrays%20with%20indices%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax1.set_xlim(620%2C%20655)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20ax2.plot()%20%23%20FIXME%3A%20plot%20residuals%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Save%20the%20final%20plot%20at%20publishable%20resolution%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.savefig(%22laser_emission.png%22%2C%20dpi%3D300)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Save%20the%20final%20plot%20as%20vector%20graphic%20for%20future%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.savefig(%22laser_emission.svg%22%2C%20dpi%3D300)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20final_plot()%0A%20%20%20%20%22%22%22%2C%0A%20%20%20%20name%3D%22_%22%0A)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20The%20following%20figure%20does%20not%20conform%20to%20the%20requirements%20above%20but%20is%20an%20outcome%20I%20would%20personally%20be%20satisfied%20with%20in%20my%20reports%20and%20manuscripts.%20The%20whole%20process%20was%20also%20much%20more%20reproducible%20and%20robust%20than%20if%20you%20tried%20to%20perform%20similar%20fitting%20and%20plotting%20in%20Excel%20-%20and%20you%20can%20just%20copy%20the%20code%20for%20your%20future%20practicals!%0A%20%20%20%20%3Cimg%20src%3D%22public%2Fexample_figure.png%22%20width%3D%22600%22%20%2F%3E%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Next%20steps%0A%0A%20%20%20%20You%20are%20now%20well-equiped%20to%20switch%20all%20you%20data%20analysis%20needs%20for%20laboratory%20chemistry%20into%20Python%20and%20%60marimo%60%20notebooks.%20Have%20a%20look%20at%20the%20**Advanced%20Topics%20and%20Applications**%20notebooks%20from%20the%20%5BScientific%20Computing%20for%20Chemists%20with%20Python%5D(https%3A%2F%2Fweisscharlesj.github.io%2FSciCompforChemists%2Fnotebooks%2Fintroduction%2Fintro.html).%20There%20are%20some%20truly%20amazing%20applications%20of%20Python%20for%20real%20research%20chemistry%20applications%3A%20signal%20analysis%2C%20simulations%2C%20statistical%20plotting%2C%20automated%20NMR%20data%20analysis%2C%20or%20cheminformatics.%20Some%20of%20them%20will%20require%20a%20local%20Python%20installation%20(e.g.%2C%20to%20use%20%5BRDKit%5D(https%3A%2F%2Fwww.rdkit.org%2Fdocs%2Findex.html))%2C%20so%20we%20will%20leave%20them%20for%20you%20to%20explore%20in%20your%20spare%20time!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A