zusammenfügen 02.2.

Netzqualitaet_Genauigkeit.py

@@ -23,7 +23,7 @@ class Genauigkeitsmaße:
 
 
     @staticmethod
-    def berechne_s0apost(v: np.ndarray, P: np.ndarray, r: int) -> float:
+    def berechne_s0apost(v: np.ndarray, P: np.ndarray, r: int, print_ausgabe = True) -> float:
         """
         Berechnet die a-posteriori Standardabweichung der Gewichtseinheit s₀.
 
@@ -44,7 +44,8 @@ class Genauigkeitsmaße:
         vTPv_matrix = v.T @ P @ v
         vTPv = vTPv_matrix.item()
         s0apost = np.sqrt(vTPv / r)
-        print(f"s0 a posteriori beträgt: {s0apost:.4f}")
+        if print_ausgabe:
+            print(f"s0 a posteriori beträgt: {s0apost:.4f}")
         return s0apost
 
 
@@ -109,7 +110,7 @@ class Genauigkeitsmaße:
 
         helmert_punktfehler = pd.DataFrame(daten, columns=["Punkt", "σx", "σy", "σz", f"σP_{dim}D"])
         display(HTML(helmert_punktfehler.to_html(index=False)))
-        helmert_punktfehler.to_excel(r"Zwischenergebnisse\Standardabweichungen_Helmertscher_Punktfehler.xlsx",index=False)
+        helmert_punktfehler.to_excel(r"Netzqualitaet\Standardabweichungen_Helmertscher_Punktfehler.xlsx",index=False)
         return helmert_punktfehler
 
 
@@ -204,7 +205,7 @@ class Genauigkeitsmaße:
         standardellipse["Kleine Halbachse [m]"] = standardellipse["Kleine Halbachse [m]"].astype(float).round(4)
         standardellipse["θ [gon]"] = standardellipse["θ [gon]"].astype(float).round(3)
         display(HTML(standardellipse.to_html(index=False)))
-        standardellipse.to_excel(r"Zwischenergebnisse\Standardellipse.xlsx", index=False)
+        standardellipse.to_excel(r"Netzqualitaet\Standardellipse.xlsx", index=False)
         return standardellipse
 
 
@@ -313,7 +314,7 @@ class Genauigkeitsmaße:
         konfidenzellipse["θ [gon]"] = konfidenzellipse["θ [gon]"].round(3)
         if ausgabe_erfolgt == False:
             display(HTML(konfidenzellipse.to_html(index=False)))
-            konfidenzellipse.to_excel(r"Zwischenergebnisse\Konfidenzellipse.xlsx", index=False)
+            konfidenzellipse.to_excel(r"Netzqualitaet\Konfidenzellipse.xlsx", index=False)
         return konfidenzellipse, alpha
 
 
@@ -388,7 +389,7 @@ class Genauigkeitsmaße:
         display(HTML(Konfidenzellipse_ENU.to_html(index=False)))
 
         # 5) Export
-        Konfidenzellipse_ENU.to_excel(r"Zwischenergebnisse\Konfidenzellipse_ENU.xlsx", index=False)
+        Konfidenzellipse_ENU.to_excel(r"Netzqualitaet\Konfidenzellipse_ENU.xlsx", index=False)
         return Konfidenzellipse_ENU, R0
 
 
@@ -560,5 +561,20 @@ class Plot:
             align='left', showarrow=False, xref='paper', yref='paper', x=0.02, y=0.05,
             bgcolor="white", bordercolor="black", borderwidth=1
         )
+        fig.write_image(r"Netzqualitaet\netzplot_ellipsen_volle_ausdehnung.png")
+        return fig
 
-        fig.show(config={'scrollZoom': True})
+
+    def plot_speichere_aktuelle_ansicht(plot, dateiname=r"Netzqualitaet\netzplot_ellipsen_zoom_ansicht.png"):
+
+        aktuelles_layout = plot.layout
+        export_plot = go.Figure(plot.data, layout=aktuelles_layout)
+        export_plot.write_image(dateiname, scale=2)
+        print(f"✅ Aktuelle Ansicht wurde erfolgreich gespeichert: {dateiname}")
+        x_bereich = aktuelles_layout.xaxis.range
+        y_bereich = aktuelles_layout.yaxis.range
+        if x_bereich and y_bereich:
+            print(
+                f"Ausschnitt: E[{x_bereich[0]:.2f} bis {x_bereich[1]:.2f}], N[{y_bereich[0]:.2f} bis {y_bereich[1]:.2f}]")
+        else:
+            print("Hinweis: Es wurde die Standardansicht (kein Zoom) gespeichert.")