#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # [グループワーク] HyperSpy入門
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# ## グループワークの概要
# HyperSpyを使って、スペクトルデータの解析を実戦形式で練習してみましょう。
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# グループワークですので、積極的にチームの皆さんと意見交換して進めましょう。
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# 例えば、一人がネットなどで使い方を調査、もう一人がプログラミングというやり方もその一つです。
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# では、HyperSpyだけでどこまできるのか挑戦してみましょう!
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# 目次：
# 1. ピーク位置導出に挑戦!!
# 1. 複雑なフィッティングに挑戦!!
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# それぞれの課題は、先ほどの講義で学習した内容をベースとしています。
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# ただし、一部オプションなどはご紹介してないものを利用するため、以下の公式ドキュメントなどで調べながらチャレンジしてみてください。
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# https://hyperspy.org/hyperspy-doc/current/index.html
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# はじめに、次のコードを実行してください。

# In[ ]:


get_ipython().system('curl -L -o kadai1.csv https://github.com/tendo-sms/python_intermediate_2023/raw/main/file_3/kadai1.csv')
get_ipython().system('curl -L -o kadai2.csv https://github.com/tendo-sms/python_intermediate_2023/raw/main/file_3/kadai2.csv')

get_ipython().system('pip install hyperspy')
get_ipython().system('pip install hyperspy_gui_traitsui==1.5.3')
import hyperspy.api as hs
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# # ピーク位置導出に挑戦!!
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# [課題]
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# ノイズの乗ったスペクトルデータから、ピーク位置を求めてみましょう。
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# In[ ]:


# プログラムを作成してみましょう
signal = np.loadtxt("kadai1.csv")



# # 複雑なフィッティングに挑戦!!
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# [課題]
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# 与えられたスペクトルデータに対して、モデルフィッティングを行ってみましょう。
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# In[ ]:


# プログラムを作成してみましょう
signal = np.loadtxt("kadai2.csv")