15 pcs.background_set(cpar[
'om'],cpar[
'ol'],cpar[
'ob'],cpar[
'w0'],cpar[
'wa'],cpar[
'hh'],TCMB)
18 chi_arr=np.array([pcs.radial_comoving_distance(a)
for a
in a_arr])
21 plt.plot(z_arr,chi_arr); plt.xlabel(
'$z$',fontsize=FS); plt.ylabel(
'$\\chi(z)\\,[{\\rm Mpc}\\,h^{-1}]$',fontsize=FS); plt.show()
24 np.savetxt(prefix+
"_chi.txt",np.transpose([z_arr,chi_arr]),header=
"[1] z, [2] chi(z) (Mpc/h)")
26 z_arr=np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.])
28 cpar_model1={
'om': 0.3,
'ol': 0.7 ,
'ob':0.05,
'hh': 0.7,
's8': 0.8,
'ns': 0.96,
'w0': -1.0,
'wa': 0.0}
29 cpar_model2={
'om': 0.3,
'ol': 0.7 ,
'ob':0.05,
'hh': 0.7,
's8': 0.8,
'ns': 0.96,
'w0': -0.9,
'wa': 0.0}
30 cpar_model3={
'om': 0.3,
'ol': 0.7 ,
'ob':0.05,
'hh': 0.7,
's8': 0.8,
'ns': 0.96,
'w0': -0.9,
'wa': 0.1}
31 cpar_model4={
'om': 0.3,
'ol': 0.75,
'ob':0.05,
'hh': 0.7,
's8': 0.8,
'ns': 0.96,
'w0': -0.9,
'wa': 0.1}
32 cpar_model5={
'om': 0.3,
'ol': 0.65,
'ob':0.05,
'hh': 0.7,
's8': 0.8,
'ns': 0.96,
'w0': -0.9,
'wa': 0.1}
34 do_all(z_arr,cpar_model1,
"model1")
35 do_all(z_arr,cpar_model2,
"model2")
36 do_all(z_arr,cpar_model3,
"model3")
37 do_all(z_arr,cpar_model3,
"model4")
38 do_all(z_arr,cpar_model3,
"model5")
39 def do_all(z_arr, cpar, prefix)