粒子物理与核物理实验中的数据分析.ppt

* //2维直方图TH2F，散点图，散点图的协方差 void ex35() { const Int_t NEntry = 10000 ; TH2F *hXY = new TH2F(hXY,2d histo,100,0,1,100,-3,3); for (int i=0;iNEntry;i++) { float x = gRandom-Rndm() ; float y = gRandom-Gaus(0,1) ; hXY-Fill(x,y) ; //填充2维直方图 } hXY-Draw(); //2维直方图的散点图 hXY-GetXaxis()-SetTitle(X: Uniform ); hXY-GetYaxis()-SetTitle(Y: Gaussian); Float_t covar = hXY-GetCovariance(); //协方差 cout Covariance = covar endl; } ROOT脚本文件示例(5): 散点图/home/yangzw/examples/Lec3/ex35.C 运行：在命令提示行下 root -l ex35.C 或在ROOT环境下 .x ex35.C 二维直方图的Draw()函数 有很多选项，请自行选择 * 小结 ROOT简介 C++，面向对象，实验数据处理的强大工具 安装与登录以及体验 运行ROOT脚本 数学函数，画布，直方图，随机数，散点图，舍选法等等 TF1，TCanvas，TH1F，gRandom， TH2F 新建root文件，查看root文件 TFile * 练习 1. 写一个ROOT脚本，ex3_gaus.C, 调用随机数产生子产生高斯分布，区间(-6,6)，分30个bin，画出直方图，比较不同的参数的分布。 参数组合为：(mean,sigma)=(0,1), (0,2), (1,1), (1,2), 把这4个分布的直方图画在同一个图中进行比较。 hint：高斯分布用gRandom-Gaus(mean,sigma)产生。 使用Draw()函数的same参数可以在一个画板上画多个图。 2. 写一个ROOT脚本，ex3_pdf.C，作4个直方图，分别产生10000事例的Gauss,Poisson,Binomial,Landau分布。创建画布，分成2*2块，将4个直方图画在画布的1-4部分。注意不同分布的参数选择合理性，比如Binomial(ntot,p), ntot0, 0p1. 定义一个二维直方图(TH2F), 将随机产生的1000个坐标(x,y)填充到直方图中，其中x和y都是(0,1)之间的均匀分布。画出散点图，查看x和y的关联。用hint：用gRandom-Rndm()产生均匀分布。 3. 将练习2中产生的直方图储存到mypdf.root文件中。 将所画直方图的x/y轴添加上名称，不同分布用不同颜色。 将画布存成eps文件和gif文件 4. 将例题ex35.C中的事例数改为1000，屏幕打印出关联系数。 5. cp –r $ROOTSYS/tutorials /projects/$USER 运行以下几个文件，查看ROOT直方图的常用功能如何实现 twoscales.C, transpad.C, multicolor.C, logscales.C, hstack.C 6. 阅读ROOT手册第二章以及第三章(直方图) 熟悉ROOT语法惯例，直方图制作的各种参数，随机数的使用 * 参考资料 ROOT手册第2章，第3章 http://root.cern.ch http://root.cern.ch/root/Reference.html http://root.cern.ch/root/Tutorials.html http://root.cern.ch/root/HowTo.html $ROOTSYS/tutorials中的各个例子 粒子物理与核物理实验中的数据分析 杨振伟 清华大学 第三讲：ROOT在数据分析中的应用(1) * 上讲摘要 C++基本概念 类的定义与实现... Linux下用g++编译C++程序 g++ -o hello.exe -Iinclude ./src/*.cc 当前目录下输出 指定include目录 源文件 可执行文件hello.exe 如-I./include 用makef