CIPW Norm
The CIPW (W. Cross, J. P. Iddings, L. V. Pirsson, and H. S. Washington) Norm was introducted as a standard procedure for the estimation of rock-forming mineral assemblages of igneous rocks from their geochemical compositions [Cross1902] . This estimation process enables the approximate classificaiton of microcrystalline and partially crystalline rocks using a range of mineralogically-based classificaiton systems (e.g. most IUGS classifications), and the generation of normative-mineral modifiers for geochemical classificaiton systems.
A range of updated, modified and adjusted Norms were published in the century
following the original publication of the CIPW Norm, largely culminating in
Surendra Verma’s 2003 paper “A revised CIPW norm” which enumerates an
algorithm for the estimation of an anhydrous Standard Igenous Norm (SIN)
[Verma2003] .
This was subsequently updated with the publication of IgRoCS [Verma2013] .
A version of this algorithm has now been implemented in
pyrolite (CIPW_norm()), and an overview
of the implementation and the currently available options is given below.
For the purposes of testing, pyrolite includes a file containing the outputs from
Verma’s SINCLAS/IgRoCS program. Here we can use this file to demonstrate the use
of the CIPW Norm and verify that the results should generally be comparable
between Verma’s original implementation and the pyrolite implementation.
We import this file and do a little cleaning and registration of geochemical
components so we can work with it in the sections to follow:
import warnings
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import pyrolite.geochem
from pyrolite.util.meta import pyrolite_datafolder
# silence a pandas warning
warnings.simplefilter("ignore", category=pd.errors.PerformanceWarning)
df = (
pd.read_csv(pyrolite_datafolder() / "testing" / "CIPW_Verma_Test.csv")
.dropna(how="all", axis=1)
.pyrochem.parse_chem()
)
df.pyrochem.compositional = df.pyrochem.compositional.apply(
pd.to_numeric, errors="coerce"
).fillna(0)
df.loc[:, [c for c in df.columns if "NORM" in c]] = df.loc[
:, [c for c in df.columns if "NORM" in c]
].apply(pd.to_numeric, errors="coerce")
The CIPW Norm can be accessed via pyrolite.mineral.normative.CIPW_norm(),
and expects a dataframe as input containing major element oxides (in wt%) and
can also use a select set of trace elements (in ppm).
from pyrolite.mineral.normative import CIPW_norm
NORM = CIPW_norm(df.pyrochem.compositional)
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.006872
0.00369052 0.01018074 0.00025452 0.00114533 0.00012726 0.00101807
0.0006363 0.00101807 0.00127259 0.0006363 0.00089081 0.00101807
0.00101807 0.00127259 0.00114533 0.00101807 nan nan
nan 0.00649022 0.00445407 0.00547215 0.0075083 0.00585393
0.00636296 nan 0.0004645 0.0001718 0.00052176 0.00085645
nan nan 0.01488934 0.01718 0.00483585 0.03550534
0.01628919 0.03779601 0.00725378 0.02825156 0.02799704 0.02634267
0.01807082 0.02150682 0.01705274 0.00572667 0.00152711 0.04237734
0.04746771 nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.003436 0.00432682 0.00229067 0.00152711 0.00089081]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.74007099
0.79991055 0.40823347 0.99728646 0.71133382 0.50295972 0.88210124
0.65468728 1.03122708 0.84816062 1.62087137 1.31836233 1.2019945
1.2019945 0.74858571 0.55251066 0.31244288 0.28642569 0.24964683
0.19548376 0.41804905 0.10832615 0.08822195 0.11293829 0.11707739
0.06941861 0.05380829 0.07166555 0.12571037 0.04032666 0.04292838
nan nan 0.12902165 0.2024611 0.12618341 0.19205422
0.1646179 0.1995046 0.09153323 0.13493464 0.13245118 0.15007192
0.1758526 0.12582863 0.11530349 0.18306646 0.60111551 0.11033657
0.13020424 nan 0.17153611 0.18566818 0.13712245 0.09372104
0.08842299 0.14463196 0.12884426 0.1018727 0.11991563 nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.03287628 0.02235114 0.0266085 0.02459808 0.017739 ]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.18679143
0.2200633 0.59398112 0.0849661 0.07033987 0.06096122 0.19449532
0.09847582 0.08909717 0.14715547 0.08373794 0.08284473 0.06833016
0.08898552 0.05180587 0.05616024 0.59911704 nan 0.00223301
0.01462623 0.55155389 0.10003892 0.04588839 0.03014566 0.05113597
0.03260197 nan 0.00840952 0.00204209 0.00281025 0.00136325
nan nan 0.25590314 0.4677043 0.1992963 0.3140731
0.28783521 0.39033045 0.11466515 0.31630611 0.28817016 0.30268474
0.21515068 0.19315551 0.24429148 0.27131092 0.37737898 0.39200521
0.36487411 nan 0.20443222 0.23820652 0.17367249 0.11533506
0.09330528 0.10178737 0.16792248 0.11416272 0.076944 nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.07167968 0.03673304 0.07648065 0.07357774 0.05191752]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan 6.56159396e-04
3.28079698e-04 3.28079698e-04 1.09359899e-04 1.96847819e-03
1.09359899e-04 3.28079698e-04 1.09359899e-04 1.42167869e-03
5.46799496e-04 5.46799496e-04 6.56159396e-04 6.56159396e-04
4.37439597e-04 6.56159396e-04 1.09359899e-04 5.46799496e-04
nan nan 1.64039849e-03 2.65744555e-02
1.89192626e-02 9.95175083e-03 8.74879194e-03 6.56159396e-03
8.09263255e-03 8.08169656e-04 3.25236340e-03 3.33547693e-04
3.24798901e-03 nan nan nan
4.06818825e-02 4.25410008e-02 2.60276560e-02 2.37310981e-02
2.55902164e-02 3.45577282e-02 3.70730059e-02 3.93695637e-02
4.25410008e-02 3.95882835e-02 2.05596611e-02 1.05751023e-01
1.73882240e-02 4.36345998e-02 1.14390455e-01 1.78256636e-02
9.29559144e-03 nan 1.32106758e-02 8.00514463e-03
1.24342205e-02 1.03673185e-02 1.25862308e-02 8.69848639e-03
1.77381757e-02 1.54295882e-02 6.72016581e-03 nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 2.26374992e-02 2.79961342e-02
2.66838154e-02 2.74493347e-02 3.08394916e-02]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan 4.24076364e-05 1.74931500e-04 2.65047728e-05
1.91894555e-04 7.42133637e-06 nan nan
1.37824818e-03 1.07079282e-03 1.31463673e-03 7.52735546e-04
1.03898709e-03 8.26948910e-04 1.55848064e-03 2.69288491e-03
2.54445818e-03 2.89432118e-03 1.22982146e-03 1.53727682e-03
1.18741382e-03 2.90492309e-03 2.31121618e-03 4.24076364e-04
3.39261091e-04 nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 1.69630546e-03 8.48152728e-04
9.54171819e-04 8.48152728e-04 2.54445818e-03]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.03357944 0.03551672 0.03487096 0.03185742 0.03078116]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan 1.35077173e-04
7.83447602e-03 6.75385863e-03 1.21569455e-03 1.35077173e-04
5.94339560e-03 1.35077173e-04 1.75600324e-03 2.43138911e-03
1.35077173e-04 1.35077173e-04 1.35077173e-04 4.14686920e-02
1.35077173e-04 6.20004223e-02 3.03923639e-02 4.05231518e-04
nan nan nan 1.08061738e-02
2.16123476e-02 1.91809585e-02 1.74249553e-02 1.79652640e-02
1.86406498e-02 5.69215206e-01 3.51200649e-03 1.48584890e-03
4.32246953e-03 2.97169780e-03 nan nan
6.45668885e-02 5.52465636e-02 2.99871323e-02 7.13207472e-02
4.16037692e-02 6.76736635e-02 3.71462225e-02 4.21440779e-02
4.18739235e-02 4.25493094e-02 3.90373029e-02 3.76865312e-02
3.05274410e-02 4.86277822e-02 4.53859300e-02 1.33456247e-01
1.21164224e-01 nan 8.32332030e-02 1.94011343e-02
6.37010439e-02 3.55279980e-02 5.18210065e-02 9.48836092e-02
1.01915727e-01 1.63848610e-01 9.63843166e-02 nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 4.52508528e-02 4.28194637e-02
3.93074572e-02 3.84969942e-02 2.93117465e-02]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan 2.19233366e-03
7.30777885e-04 3.21542270e-03 1.46155577e-04 1.46155577e-04
1.46155577e-04 4.38466731e-04 4.38466731e-04 2.92311154e-04
2.92311154e-04 2.92311154e-04 5.84622308e-04 7.30777885e-04
4.38466731e-04 5.84622308e-04 4.38466731e-04 2.92311154e-04
nan nan nan 9.50011251e-03
1.12539794e-02 1.16924462e-02 1.11078239e-02 1.06693571e-02
1.18386017e-02 5.33467856e-04 8.97395243e-04 3.25926937e-04
7.32239441e-04 6.95700547e-04 nan nan
4.18004950e-02 2.10464031e-02 8.62317905e-03 6.02160977e-02
2.61618483e-02 5.14467631e-02 9.50011251e-03 4.51620733e-02
4.75005625e-02 4.89621183e-02 2.42618258e-02 3.81466056e-02
4.07774060e-02 1.85617583e-02 2.48464481e-03 6.32853649e-02
6.50392318e-02 nan 8.57787082e-02 2.29464256e-01
8.00201784e-02 1.98771585e-01 1.84156027e-01 2.14848698e-01
4.25020418e-02 1.20066807e-01 1.68078914e-01 nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 1.03770460e-02 1.09616683e-02
9.20780135e-03 6.72315654e-03 5.11544520e-03]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.00014711
0.027804 0.003972 0.00044133 0.04280933 0.02648 0.00014711
0.00823822 0.00559022 0.01279867 0.00029422 0.00720844 0.00382489
0.01412267 0.01162178 0.02044844 0.00823822 nan nan
nan 0.01324 0.01368133 0.01206311 0.01015067 0.01044489
0.010592 nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.014564 0.01162178 0.00941511 0.01088622 0.00647289]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
We can quickly check that this includes mineralogical data:
Index(['quartz', 'zircon', 'potassium metasilicate', 'anorthite',
'sodium metasilicate', 'acmite', 'thenardite', 'albite', 'orthoclase',
'perovskite', 'nepheline', 'leucite', 'dicalcium silicate',
'kaliophilite', 'apatite', 'fluroapatite', 'fluorite', 'pyrite',
'chromite', 'ilmenite', 'calcite', 'corundum', 'rutile', 'magnetite',
'hematite', 'forsterite', 'fayalite', 'clinoferrosilite',
'clinoenstatite', 'ferrosilite', 'enstatite', 'wollastonite',
'cancrinite', 'halite', 'titanite', 'diopside', 'hypersthene',
'olivine'],
dtype='object')
The function accepts a few keyword arguments, all to do with the iron compositions and related adjustment/corrections:
Fe_correction = "LeMaitre" | "Middlemost"For specifying the Fe-correction method/function. Currently includes LeMaitre’s correction method [LeMaitre1976] (the default) and Middlemost’s TAS-based correction [Middlemost1989] .
Fe_correction_mode = 'volcanic'For specificying the Fe-correction mode, for LeMaitre’s correction.
adjust_all_Fe = FalseSpecifying whether you want to adjust all iron compositions, or only those which are partially specified (i.e. only have a singular value for one of FeO, Fe2O3, FeOT, Fe2O3T).
NORM = CIPW_norm(df.pyrochem.compositional, Fe_correction="Middlemost")
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.006872
0.00369052 0.01018074 0.00025452 0.00114533 0.00012726 0.00101807
0.0006363 0.00101807 0.00127259 0.0006363 0.00089081 0.00101807
0.00101807 0.00127259 0.00114533 0.00101807 nan nan
nan 0.00649022 0.00445407 0.00547215 0.0075083 0.00585393
0.00636296 nan 0.0004645 0.0001718 0.00052176 0.00085645
nan nan 0.01488934 0.01718 0.00483585 0.03550534
0.01628919 0.03779601 0.00725378 0.02825156 0.02799704 0.02634267
0.01807082 0.02150682 0.01705274 0.00572667 0.00152711 0.04237734
0.04746771 nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.003436 0.00432682 0.00229067 0.00152711 0.00089081]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.74007099
0.79991055 0.40823347 0.99728646 0.71133382 0.50295972 0.88210124
0.65468728 1.03122708 0.84816062 1.62087137 1.31836233 1.2019945
1.2019945 0.74858571 0.55251066 0.31244288 0.28642569 0.24964683
0.19548376 0.41804905 0.10832615 0.08822195 0.11293829 0.11707739
0.06941861 0.05380829 0.07166555 0.12571037 0.04032666 0.04292838
nan nan 0.12902165 0.2024611 0.12618341 0.19205422
0.1646179 0.1995046 0.09153323 0.13493464 0.13245118 0.15007192
0.1758526 0.12582863 0.11530349 0.18306646 0.60111551 0.11033657
0.13020424 nan 0.17153611 0.18566818 0.13712245 0.09372104
0.08842299 0.14463196 0.12884426 0.1018727 0.11991563 nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.03287628 0.02235114 0.0266085 0.02459808 0.017739 ]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.18679143
0.2200633 0.59398112 0.0849661 0.07033987 0.06096122 0.19449532
0.09847582 0.08909717 0.14715547 0.08373794 0.08284473 0.06833016
0.08898552 0.05180587 0.05616024 0.59911704 nan 0.00223301
0.01462623 0.55155389 0.10003892 0.04588839 0.03014566 0.05113597
0.03260197 nan 0.00840952 0.00204209 0.00281025 0.00136325
nan nan 0.25590314 0.4677043 0.1992963 0.3140731
0.28783521 0.39033045 0.11466515 0.31630611 0.28817016 0.30268474
0.21515068 0.19315551 0.24429148 0.27131092 0.37737898 0.39200521
0.36487411 nan 0.20443222 0.23820652 0.17367249 0.11533506
0.09330528 0.10178737 0.16792248 0.11416272 0.076944 nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.07167968 0.03673304 0.07648065 0.07357774 0.05191752]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan 6.56159396e-04
3.28079698e-04 3.28079698e-04 1.09359899e-04 1.96847819e-03
1.09359899e-04 3.28079698e-04 1.09359899e-04 1.42167869e-03
5.46799496e-04 5.46799496e-04 6.56159396e-04 6.56159396e-04
4.37439597e-04 6.56159396e-04 1.09359899e-04 5.46799496e-04
nan nan 1.64039849e-03 2.65744555e-02
1.89192626e-02 9.95175083e-03 8.74879194e-03 6.56159396e-03
8.09263255e-03 8.08169656e-04 3.25236340e-03 3.33547693e-04
3.24798901e-03 nan nan nan
4.06818825e-02 4.25410008e-02 2.60276560e-02 2.37310981e-02
2.55902164e-02 3.45577282e-02 3.70730059e-02 3.93695637e-02
4.25410008e-02 3.95882835e-02 2.05596611e-02 1.05751023e-01
1.73882240e-02 4.36345998e-02 1.14390455e-01 1.78256636e-02
9.29559144e-03 nan 1.32106758e-02 8.00514463e-03
1.24342205e-02 1.03673185e-02 1.25862308e-02 8.69848639e-03
1.77381757e-02 1.54295882e-02 6.72016581e-03 nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 2.26374992e-02 2.79961342e-02
2.66838154e-02 2.74493347e-02 3.08394916e-02]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan 4.24076364e-05 1.74931500e-04 2.65047728e-05
1.91894555e-04 7.42133637e-06 nan nan
1.37824818e-03 1.07079282e-03 1.31463673e-03 7.52735546e-04
1.03898709e-03 8.26948910e-04 1.55848064e-03 2.69288491e-03
2.54445818e-03 2.89432118e-03 1.22982146e-03 1.53727682e-03
1.18741382e-03 2.90492309e-03 2.31121618e-03 4.24076364e-04
3.39261091e-04 nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 1.69630546e-03 8.48152728e-04
9.54171819e-04 8.48152728e-04 2.54445818e-03]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.03357944 0.03551672 0.03487096 0.03185742 0.03078116]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan 1.35077173e-04
7.83447602e-03 6.75385863e-03 1.21569455e-03 1.35077173e-04
5.94339560e-03 1.35077173e-04 1.75600324e-03 2.43138911e-03
1.35077173e-04 1.35077173e-04 1.35077173e-04 4.14686920e-02
1.35077173e-04 6.20004223e-02 3.03923639e-02 4.05231518e-04
nan nan nan 1.08061738e-02
2.16123476e-02 1.91809585e-02 1.74249553e-02 1.79652640e-02
1.86406498e-02 5.69215206e-01 3.51200649e-03 1.48584890e-03
4.32246953e-03 2.97169780e-03 nan nan
6.45668885e-02 5.52465636e-02 2.99871323e-02 7.13207472e-02
4.16037692e-02 6.76736635e-02 3.71462225e-02 4.21440779e-02
4.18739235e-02 4.25493094e-02 3.90373029e-02 3.76865312e-02
3.05274410e-02 4.86277822e-02 4.53859300e-02 1.33456247e-01
1.21164224e-01 nan 8.32332030e-02 1.94011343e-02
6.37010439e-02 3.55279980e-02 5.18210065e-02 9.48836092e-02
1.01915727e-01 1.63848610e-01 9.63843166e-02 nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 4.52508528e-02 4.28194637e-02
3.93074572e-02 3.84969942e-02 2.93117465e-02]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan 2.19233366e-03
7.30777885e-04 3.21542270e-03 1.46155577e-04 1.46155577e-04
1.46155577e-04 4.38466731e-04 4.38466731e-04 2.92311154e-04
2.92311154e-04 2.92311154e-04 5.84622308e-04 7.30777885e-04
4.38466731e-04 5.84622308e-04 4.38466731e-04 2.92311154e-04
nan nan nan 9.50011251e-03
1.12539794e-02 1.16924462e-02 1.11078239e-02 1.06693571e-02
1.18386017e-02 5.33467856e-04 8.97395243e-04 3.25926937e-04
7.32239441e-04 6.95700547e-04 nan nan
4.18004950e-02 2.10464031e-02 8.62317905e-03 6.02160977e-02
2.61618483e-02 5.14467631e-02 9.50011251e-03 4.51620733e-02
4.75005625e-02 4.89621183e-02 2.42618258e-02 3.81466056e-02
4.07774060e-02 1.85617583e-02 2.48464481e-03 6.32853649e-02
6.50392318e-02 nan 8.57787082e-02 2.29464256e-01
8.00201784e-02 1.98771585e-01 1.84156027e-01 2.14848698e-01
4.25020418e-02 1.20066807e-01 1.68078914e-01 nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 1.03770460e-02 1.09616683e-02
9.20780135e-03 6.72315654e-03 5.11544520e-03]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.00014711
0.027804 0.003972 0.00044133 0.04280933 0.02648 0.00014711
0.00823822 0.00559022 0.01279867 0.00029422 0.00720844 0.00382489
0.01412267 0.01162178 0.02044844 0.00823822 nan nan
nan 0.01324 0.01368133 0.01206311 0.01015067 0.01044489
0.010592 nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.014564 0.01162178 0.00941511 0.01088622 0.00647289]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
For the purpose of establishing the congruency of our algorithm with Verma’s,
we’ll use adjust_all_Fe = True and LeMaitre’s correction. Notably, this
won’t make too much difference to the format of the output, but it will adjust
the estimates of normative mineralogy depending on oxidation state.
NORM = CIPW_norm(
df.pyrochem.compositional,
adjust_all_Fe=True,
Fe_correction="LeMaitre",
Fe_correction_mode="volcanic",
)
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.006872
0.00369052 0.01018074 0.00025452 0.00114533 0.00012726 0.00101807
0.0006363 0.00101807 0.00127259 0.0006363 0.00089081 0.00101807
0.00101807 0.00127259 0.00114533 0.00101807 nan nan
nan 0.00649022 0.00445407 0.00547215 0.0075083 0.00585393
0.00636296 nan 0.0004645 0.0001718 0.00052176 0.00085645
nan nan 0.01488934 0.01718 0.00483585 0.03550534
0.01628919 0.03779601 0.00725378 0.02825156 0.02799704 0.02634267
0.01807082 0.02150682 0.01705274 0.00572667 0.00152711 0.04237734
0.04746771 nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.003436 0.00432682 0.00229067 0.00152711 0.00089081]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan nan]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.74007099
0.79991055 0.40823347 0.99728646 0.71133382 0.50295972 0.88210124
0.65468728 1.03122708 0.84816062 1.62087137 1.31836233 1.2019945
1.2019945 0.74858571 0.55251066 0.31244288 0.28642569 0.24964683
0.19548376 0.41804905 0.10832615 0.08822195 0.11293829 0.11707739
0.06941861 0.05380829 0.07166555 0.12571037 0.04032666 0.04292838
nan nan 0.12902165 0.2024611 0.12618341 0.19205422
0.1646179 0.1995046 0.09153323 0.13493464 0.13245118 0.15007192
0.1758526 0.12582863 0.11530349 0.18306646 0.60111551 0.11033657
0.13020424 nan 0.17153611 0.18566818 0.13712245 0.09372104
0.08842299 0.14463196 0.12884426 0.1018727 0.11991563 nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.03287628 0.02235114 0.0266085 0.02459808 0.017739 ]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.18679143
0.2200633 0.59398112 0.0849661 0.07033987 0.06096122 0.19449532
0.09847582 0.08909717 0.14715547 0.08373794 0.08284473 0.06833016
0.08898552 0.05180587 0.05616024 0.59911704 nan 0.00223301
0.01462623 0.55155389 0.10003892 0.04588839 0.03014566 0.05113597
0.03260197 nan 0.00840952 0.00204209 0.00281025 0.00136325
nan nan 0.25590314 0.4677043 0.1992963 0.3140731
0.28783521 0.39033045 0.11466515 0.31630611 0.28817016 0.30268474
0.21515068 0.19315551 0.24429148 0.27131092 0.37737898 0.39200521
0.36487411 nan 0.20443222 0.23820652 0.17367249 0.11533506
0.09330528 0.10178737 0.16792248 0.11416272 0.076944 nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.07167968 0.03673304 0.07648065 0.07357774 0.05191752]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan 6.56159396e-04
3.28079698e-04 3.28079698e-04 1.09359899e-04 1.96847819e-03
1.09359899e-04 3.28079698e-04 1.09359899e-04 1.42167869e-03
5.46799496e-04 5.46799496e-04 6.56159396e-04 6.56159396e-04
4.37439597e-04 6.56159396e-04 1.09359899e-04 5.46799496e-04
nan nan 1.64039849e-03 2.65744555e-02
1.89192626e-02 9.95175083e-03 8.74879194e-03 6.56159396e-03
8.09263255e-03 8.08169656e-04 3.25236340e-03 3.33547693e-04
3.24798901e-03 nan nan nan
4.06818825e-02 4.25410008e-02 2.60276560e-02 2.37310981e-02
2.55902164e-02 3.45577282e-02 3.70730059e-02 3.93695637e-02
4.25410008e-02 3.95882835e-02 2.05596611e-02 1.05751023e-01
1.73882240e-02 4.36345998e-02 1.14390455e-01 1.78256636e-02
9.29559144e-03 nan 1.32106758e-02 8.00514463e-03
1.24342205e-02 1.03673185e-02 1.25862308e-02 8.69848639e-03
1.77381757e-02 1.54295882e-02 6.72016581e-03 nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 2.26374992e-02 2.79961342e-02
2.66838154e-02 2.74493347e-02 3.08394916e-02]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan 4.24076364e-05 1.74931500e-04 2.65047728e-05
1.91894555e-04 7.42133637e-06 nan nan
1.37824818e-03 1.07079282e-03 1.31463673e-03 7.52735546e-04
1.03898709e-03 8.26948910e-04 1.55848064e-03 2.69288491e-03
2.54445818e-03 2.89432118e-03 1.22982146e-03 1.53727682e-03
1.18741382e-03 2.90492309e-03 2.31121618e-03 4.24076364e-04
3.39261091e-04 nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 1.69630546e-03 8.48152728e-04
9.54171819e-04 8.48152728e-04 2.54445818e-03]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.03357944 0.03551672 0.03487096 0.03185742 0.03078116]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan 1.35077173e-04
7.83447602e-03 6.75385863e-03 1.21569455e-03 1.35077173e-04
5.94339560e-03 1.35077173e-04 1.75600324e-03 2.43138911e-03
1.35077173e-04 1.35077173e-04 1.35077173e-04 4.14686920e-02
1.35077173e-04 6.20004223e-02 3.03923639e-02 4.05231518e-04
nan nan nan 1.08061738e-02
2.16123476e-02 1.91809585e-02 1.74249553e-02 1.79652640e-02
1.86406498e-02 5.69215206e-01 3.51200649e-03 1.48584890e-03
4.32246953e-03 2.97169780e-03 nan nan
6.45668885e-02 5.52465636e-02 2.99871323e-02 7.13207472e-02
4.16037692e-02 6.76736635e-02 3.71462225e-02 4.21440779e-02
4.18739235e-02 4.25493094e-02 3.90373029e-02 3.76865312e-02
3.05274410e-02 4.86277822e-02 4.53859300e-02 1.33456247e-01
1.21164224e-01 nan 8.32332030e-02 1.94011343e-02
6.37010439e-02 3.55279980e-02 5.18210065e-02 9.48836092e-02
1.01915727e-01 1.63848610e-01 9.63843166e-02 nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 4.52508528e-02 4.28194637e-02
3.93074572e-02 3.84969942e-02 2.93117465e-02]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan 2.19233366e-03
7.30777885e-04 3.21542270e-03 1.46155577e-04 1.46155577e-04
1.46155577e-04 4.38466731e-04 4.38466731e-04 2.92311154e-04
2.92311154e-04 2.92311154e-04 5.84622308e-04 7.30777885e-04
4.38466731e-04 5.84622308e-04 4.38466731e-04 2.92311154e-04
nan nan nan 9.50011251e-03
1.12539794e-02 1.16924462e-02 1.11078239e-02 1.06693571e-02
1.18386017e-02 5.33467856e-04 8.97395243e-04 3.25926937e-04
7.32239441e-04 6.95700547e-04 nan nan
4.18004950e-02 2.10464031e-02 8.62317905e-03 6.02160977e-02
2.61618483e-02 5.14467631e-02 9.50011251e-03 4.51620733e-02
4.75005625e-02 4.89621183e-02 2.42618258e-02 3.81466056e-02
4.07774060e-02 1.85617583e-02 2.48464481e-03 6.32853649e-02
6.50392318e-02 nan 8.57787082e-02 2.29464256e-01
8.00201784e-02 1.98771585e-01 1.84156027e-01 2.14848698e-01
4.25020418e-02 1.20066807e-01 1.68078914e-01 nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan nan nan
nan nan 1.03770460e-02 1.09616683e-02
9.20780135e-03 6.72315654e-03 5.11544520e-03]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
/home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pyrolite/checkouts/main/pyrolite/geochem/transform.py:351: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '[ nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan 0.00014711
0.027804 0.003972 0.00044133 0.04280933 0.02648 0.00014711
0.00823822 0.00559022 0.01279867 0.00029422 0.00720844 0.00382489
0.01412267 0.01162178 0.02044844 0.00823822 nan nan
nan 0.01324 0.01368133 0.01206311 0.01015067 0.01044489
0.010592 nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
nan nan nan nan nan nan
0.014564 0.01162178 0.00941511 0.01088622 0.00647289]' has dtype incompatible with int64, please explicitly cast to a compatible dtype first.
_df.loc[:, targetnames] = subsum.values[:, np.newaxis] @ coeff[np.newaxis, :]
Now we have the normative mineralogical outputs, we can have a look to see how these compare to some relevant geochemical inputs:
Coherency with SINCLAS / IgRoCS
Given we’re reproducting an existing algorithm, it’s prudent to check how closely the results match for a specific dataset to check whether there might be any numerical or computational errors. Below we go through this exercise for the test dataset we loaded above (which already includes the output of SINCLAS), comparing the original software to the pyrolite implementation.
Note
Currently there are inconsistent results for a small number or samples (deviations colormapped, and inconsistent results shown in red below), likely related to the handling of iron components and their conversion.
The output of SINCLAS has slightly different column naming that that of
pyrolite, which provides full mineral names in the output dataframe
columns. For this reason, we’ll need to translate our NORM output columns
to the SINCLAS column names. For this we can use the dictionary of minerals
used in the CIPW Norm (NORM_MINERALS)
from pyrolite.mineral.normative import NORM_MINERALS
translation = {
d["name"]: (d.get("SINCLAS_abbrv", None) or k.upper()) + "_NORM"
for k, d in NORM_MINERALS.items()
if (d.get("SINCLAS_abbrv", None) or k.upper()) + "_NORM" in df.columns
}
translation
{'quartz': 'Q_NORM', 'zircon': 'ZIR_NORM', 'potassium metasilicate': 'KS_NORM', 'anorthite': 'AN_NORM', 'sodium metasilicate': 'NS_NORM', 'acmite': 'AC_NORM', 'thenardite': 'TH_NORM', 'albite': 'AB_NORM', 'orthoclase': 'OR_NORM', 'perovskite': 'PER_NORM', 'nepheline': 'NE_NORM', 'leucite': 'LC_NORM', 'dicalcium silicate': 'CS_NORM', 'kaliophilite': 'KP_NORM', 'apatite': 'AP_NORM', 'fluorite': 'FR_NORM', 'pyrite': 'PYR_NORM', 'chromite': 'CHR_NORM', 'ilmenite': 'IL_NORM', 'calcite': 'CC_NORM', 'corundum': 'C_NORM', 'rutile': 'RU_NORM', 'magnetite': 'MT_NORM', 'forsterite': 'FO_NORM', 'fayalite': 'FA_NORM', 'clinoferrosilite': 'DIF_NORM', 'clinoenstatite': 'DIM_NORM', 'ferrosilite': 'HYF_NORM', 'enstatite': 'HYM_NORM', 'wollastonite': 'WO_NORM', 'cancrinite': 'CAN_NORM', 'halite': 'HL_NORM', 'titanite': 'SPH_NORM', 'diopside': 'DI_NORM', 'hypersthene': 'HY_NORM', 'olivine': 'OL_NORM'}
First we’ll collect the minerals which appear in both dataframes, and then iterate through these to check how close the implementations are.
minerals = {
k: v for (k, v) in translation.items() if (df[v] > 0).sum() and (NORM[k] > 0).sum()
}
To compare SINCLAS and the pyrolite NORM outputs, we’ll construct a grid
of plots which compare the respective mineralogical norms relative to a 1:1 line,
and highlight discrepancies. As we’ll do it twice below (once for samples labelled as
volanic, and once for everything else), we may as well make a function of it.
After that, let’s take a look at the volcanic samples in isolation, which are the the key samples for which the NORM should be applied:
from pyrolite.plot.color import process_color
def compare_NORMs(SINCLAS_outputs, NORM_outputs, name=""):
"""
Create a grid of axes comparing the outputs of SINCLAS and `pyrolite`'s NORM,
after translating the column names to the appropriate form.
"""
ncols = 4
nrows = len(minerals.keys()) // ncols + (1 if len(minerals.keys()) % ncols else 0)
fig, ax = plt.subplots(nrows, ncols, figsize=(ncols * 2.5, nrows * 2))
fig.suptitle(
" - ".join(
["Comparing pyrolite's CIPW Norm to SINCLAS/IgRoCS"] + [name]
if name
else []
),
fontsize=16,
y=1.01,
)
ax = ax.flat
for ix, (b, a) in enumerate(minerals.items()):
ax[ix].set_title("\n".join(b.split()), y=0.9, va="top")
if a in SINCLAS_outputs.columns and b in NORM_outputs.columns:
# colour by deviation from unity
c = process_color(
np.abs((SINCLAS_outputs[a] / NORM_outputs[b]) - 1),
cmap="RdBu_r",
norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=0.1),
)["c"]
ax[ix].scatter(SINCLAS_outputs[a], NORM_outputs[b], c=c)
# add a 1:1 line
ax[ix].plot(
[0, SINCLAS_outputs[a].max()],
[0, SINCLAS_outputs[a].max()],
color="k",
ls="--",
)
for a in ax:
a.set(xticks=[], yticks=[]) # turn off the ticks
if not a.collections: # turn off the axis for empty axes
a.axis("off")
return fig, ax
volcanic_filter = df.loc[:, "ROCK_TYPE"].str.lower().str.startswith("volc")
fig, ax = compare_NORMs(df.loc[volcanic_filter, :], NORM.loc[volcanic_filter])
And everything else:
fig, ax = compare_NORMs(df.loc[~volcanic_filter, :], NORM.loc[~volcanic_filter])
plt.show()
These normative mineralogical components could be input into mineralogical classifiers, as mentioned above. For example, the IUGS QAP classifier:
from pyrolite.util.classification import QAP
clf = QAP() # build a QAP classifier
qap_data = NORM.loc[:, ["quartz", "orthoclase"]] #
qap_data["plagioclase"] = NORM.loc[:, ["albite", "anorthite"]].sum(axis=1)
# predict which lithological class each mineralogical composiiton belongs in
# we add a small value to zeros here to ensure points fit in polygons
predicted_classes = clf.predict(qap_data.replace(0, 10e-6).values)
predicted_classes.head()
0 monzodiorite-monzogabbro
1 diorite-gabbro-anorthosite
2 monzodiorite-monzogabbro
3 monzodiorite-monzogabbro
4 monzodiorite-monzogabbro
dtype: object
We can use these predicted classes as a color index also, within the QAP diagram or elsewhere:
ax = clf.add_to_axes()
qap_data.pyroplot.scatter(ax=ax, c=predicted_classes, axlabels=False, cmap="tab20c")
plt.show()
We could also compare how these mineralogical distinctions map into chemical ones like the TAS diagram:
from pyrolite.plot.templates import TAS
ax = TAS()
components = df.loc[:, ["SiO2"]]
components["alkali"] = df.loc[:, ["Na2O", "K2O"]].sum(axis=1)
# add the predictions from normative mineralogy to the TAS diagram
components.pyroplot.scatter(ax=ax, c=predicted_classes, cmap="tab20c", axlabels=False)
plt.show()
References
- Cross1902
Cross, W., Iddings, J. P., Pirsson, L. V., & Washington, H. S. (1902). A Quantitative Chemico-Mineralogical Classification and Nomenclature of Igneous Rocks. The Journal of Geology, 10(6), 555–690. doi: 10.1086/621030
- Verma2003
Verma, S. P., Torres-Alvarado, I. S., & Velasco-Tapia, F. (2003). A revised CIPW norm. Swiss Bulletin of Mineralogy and Petrology, 83(2), 197–216.
- Verma2013
Verma, S. P., & Rivera-Gomez, M. A. (2013). Computer Programs for the Classification and Nomenclature of Igneous Rocks. Episodes, 36(2), 115–124.
- LeMaitre1976
Le Maitre, R. W (1976). Some Problems of the Projection of Chemical Data into Mineralogical Classifications. Contributions to Mineralogy and Petrology 56, no. 2 (1 January 1976): 181–89. doi: doi.org/10.1007/BF00399603
- Middlemost1989
Middlemost, Eric A. K. (1989). Iron Oxidation Ratios, Norms and the Classification of Volcanic Rocks. Chemical Geology 77, 1: 19–26. doi: doi.org/10.1016/0009-2541(89)90011-9.
Total running time of the script: (0 minutes 11.311 seconds)
