survey/makestats

   1 #!/usr/bin/python
   2
   3 from glob import glob
   4 try:
   5     from json import load as jload
   6     def jsonload(f):
   7         return jload(f)
   8 except ImportError:
   9     from json import read as jread
  10     def jsonload(f):
  11         return jread(f.read())
  12 import sys, os
  13 import pylab as pl
  14 import numpy as np
  15 import time
  16
  17 # uniform colors for OS results
  18 os_colors = ['#AA2029', '#D1942B', '#7FB142', '#69A7CE']
  19 os_order = ['linux', 'mac', 'win', 'otheros']
  20 time_order = ['notime', 'little', 'most', 'always']
  21 time_colors = ['#FF0000', '#FF5500', '#FFAC00', '#FFFD08']
  22 time_categories = {
  23         'notime': "don't use it",
  24         'little': "less than 50%",
  25         'most': "more than 50%",
  26         'always': "always"
  27         }
  28 # resources
  29 resource_categories = {
  30     'vendor': 'Vendor/Project website',
  31     'retailer': 'Retailer',
  32     'os': 'Operating system',
  33     'cpan': 'CPAN',
  34     'cran': 'CRAN',
  35     'epel': 'EPEL',
  36     'fink': 'Fink',
  37     'freebsdports': 'FreeBSD ports',
  38     'incf': 'INCF',
  39     'macports': 'Macports',
  40     'matlabcentral': 'Matlab Central',
  41     'neurodebian': 'NeuroDebian',
  42     'nitrc': 'NITRC',
  43     'pypi': 'PyPi',
  44     'pythonbundles': 'Python bundles',
  45     'sourceforge': 'Sourceforge',
  46     'otherres': 'Other resource'
  47     }
  48 # software categories
  49 sw_categories = {
  50         'general': 'General computing',
  51         'dc': 'Distributed computing',
  52         'img': 'Brain imaging',
  53         'datamanage': 'Data management',
  54         'neusys': 'Neural systems modeling',
  55         'electro': 'Electrophysiology, MEG/EEG',
  56         'bci': 'Brain-computer interface',
  57         'acq': 'Hardware interface/Data acquisition',
  58         'rt': 'Real-time solutions',
  59         'psychphys': 'Psychophysics/Experiment control'
  60         }
  61
  62 # some meaningful groups of OSes
  63 redhat_family = ["rhel", "centos", "fedora", "scilinux"]
  64 debian_family = ["debian", "ubuntu", "biolinux"]
  65 suse_family = ["suse", "slel"]
  66 other_linux_family = ["gentoo", "mandriva", "arch", "slackware", "otherlinux"]
  67 other_family = ["starbsd", "unix", "qnx", "beos", "solaris", "other", "dontknow"]
  68
  69 os_cat_names = {
  70         'win': 'Windows',
  71         'mac': 'Mac OS',
  72         'linux': 'GNU/Linux',
  73         'otheros': 'Other OS'
  74         }
  75
  76 os_family = {
  77         'win': ["windows"],
  78         'mac': ["macosx"],
  79         'linux': redhat_family + debian_family + suse_family + other_linux_family,
  80         'otheros': other_family
  81         }
  82 # end the reverse mapping
  83 os_family_rev = {}
  84 for ost in os_family:
  85     for os_ in os_family[ost]:
  86         os_family_rev[os_] = ost
  87
  88
  89 def load_list2dict(name):
  90     d = {}
  91     lfile = open(name)
  92     for line in lfile:
  93         if line.strip() == "":
  94             continue
  95         kv = line.split(':')
  96         if kv[0] in d:
  97             raise RuntimeError(
  98                 "Got a line %s with a duplicate key %s whenever value for it "
  99                 "is known already to be %r" % (line, kv[0], d[kv[0]]))
 100         d[kv[0]] = kv[1].strip().strip('"')
 101     return d
 102
 103
 104
 105 class DB(dict):
 106     os_dict = load_list2dict('oslist.txt')
 107     datamod_dict = load_list2dict('datamodlist.txt')
 108     sw_dict = load_list2dict('swlist.txt')
 109     position_dict = load_list2dict('position-dd-list.txt')
 110     employer_dict = load_list2dict('employer-dd-list.txt')
 111     ratings_dict = load_list2dict('ratingslist.txt')
 112     vm_dict = load_list2dict('vmlist.txt')
 113
 114     def __init__(self, srcdir):
 115         # eats the whole directory
 116         if srcdir is None:
 117             return
 118         datafilenames = glob('%s/*.json' % srcdir)
 119         for dfn in datafilenames:
 120             rawdata = jsonload(open(dfn))
 121             self[rawdata['timestamp']] = rawdata
 122
 123     def get_unique(self, key):
 124         # return a set of all (unique) values for a field id
 125         uniq = set()
 126         for d in self.values():
 127             if key in d:
 128                 el = d[key]
 129                 if isinstance(el, list):
 130                     uniq = uniq.union(el)
 131                 else:
 132                     uniq = uniq.union((el,))
 133         return uniq
 134
 135     def get_not_none(self, key):
 136         # return a list of all values of a specific field id
 137         # the second return value is count of submission that did not have data
 138         # for this field id
 139         val = []
 140         missing = 0
 141         for d in self.values():
 142             if key in d:
 143                 el = d[key]
 144                 if isinstance(el, list):
 145                     val.extend(el)
 146                 else:
 147                     if el == 'none':
 148                         missing += 1
 149                     else:
 150                         val.append(el)
 151             else:
 152                 missing += 1
 153         return val, missing
 154
 155     def get_counts(self, key):
 156         # return a dict with field values as keys and respective submission
 157         # count as value
 158         vals = self.get_not_none(key)[0]
 159         uniq = np.unique(vals)
 160         counts = dict(zip(uniq, [vals.count(u) for u in uniq]))
 161         return counts
 162
 163     def select_match(self, key, values):
 164         # return a db with all submissions were a field id has one of the
 165         # supplied values
 166         match = DB(None)
 167         for k, v in self.items():
 168             if not key in v:
 169                 continue
 170             el = v[key]
 171             if isinstance(el, list):
 172                 if len(set(values).intersection(el)):
 173                     match[k] = v
 174             elif el in values:
 175                 match[k] = v
 176         return match
 177
 178     def select_match_exactly(self, key, values):
 179         # return a db with all submissions were a field id has value
 180         # equal to the supplied
 181         match = DB(None)
 182         set_values = set(values)
 183         for k, v in self.items():
 184             if not key in v:
 185                 continue
 186             el = v[key]
 187             if isinstance(el, list):
 188                 if set(el) == set_values:
 189                     match[k] = v
 190             elif set([el]) == set_values:
 191                 match[k] = v
 192         return match
 193
 194     def get_nice_name(self, id):
 195         srcs = [DB.os_dict, os_cat_names, DB.sw_dict, sw_categories,
 196                 resource_categories, time_categories,
 197                 DB.datamod_dict, DB.position_dict, DB.employer_dict,
 198                 DB.vm_dict, DB.ratings_dict]
 199         for src in srcs:
 200             if id in src:
 201                 return src[id]
 202         # not found, nothing nicer
 203         return id
 204
 205
 206 def mkpic_os_per_env(db, destdir):
 207     envs = ['pers_os', 'man_os', 'virt_host_os', 'virt_guest_os']
 208     env_names = ['Personal', 'Managed', 'Virt. Host', 'Virt. Guest']
 209     env_stats = {}
 210     for env in envs:
 211         counts = db.get_counts(env)
 212         stats = dict(zip(os_family.keys(), [0] * len(os_family)))
 213         for os in counts:
 214             stats[os_family_rev[os]] += counts[os]
 215         total_count = np.sum(stats.values())
 216         for osf in stats:
 217             if not total_count:
 218                 stats[osf] = 0
 219             else:
 220                 stats[osf] = float(stats[osf]) / total_count
 221         env_stats[env] = stats
 222     # make stacked barplot
 223     pl.figure(figsize=(7.5, 4))
 224     x = np.arange(len(envs))
 225     bottoms = np.zeros(len(envs))
 226     for i, os in enumerate(os_order):
 227         stat = [env_stats[e][os] for e in envs[::-1]]
 228         pl.barh(x, stat, left=bottoms, color=os_colors[i],
 229                label=db.get_nice_name(os), height=0.8)
 230         bottoms += stat
 231     pl.legend(loc='center left')
 232     pl.yticks(x + 0.4,  env_names[::-1])
 233     pl.ylim(-0.25, len(envs))
 234     pl.xlim(0,1)
 235     pl.title("Operating system preference by environment")
 236     pl.xlabel("Fraction of submissions")
 237     pl.subplots_adjust(left=0.15, right=0.97)
 238     pl.savefig('%s/ospref_by_env.png' % destdir, format='png', dpi=80)
 239
 240
 241 def mkpic_time_per_env(db, destdir):
 242     envs = ['pers_time', 'man_time', 'virt_time']
 243     env_names = ['Personal', 'Managed', 'Virtual']
 244     env_stats = {}
 245     for env in envs:
 246         counts = dict(zip(time_order, [0] * len(time_order)))
 247         counts.update(db.get_counts(env))
 248         total_count = np.sum(counts.values())
 249         for c in counts:
 250             counts[c] = float(counts[c]) / total_count
 251         env_stats[env] = counts
 252     # make stacked barplot
 253     pl.figure(figsize=(7.5, 4))
 254     x = np.arange(len(envs))
 255     bottoms = np.zeros(len(envs))
 256     for i, t in enumerate(time_order):
 257         stat = [env_stats[e][t] for e in envs[::-1]]
 258         pl.barh(x, stat, left=bottoms, color=time_colors[i],
 259                label=db.get_nice_name(t), height=.6)
 260         bottoms += stat
 261     pl.legend(loc='lower left')
 262     pl.yticks(x + 0.2,  env_names[::-1])
 263     pl.ylim(-0.4, len(envs))
 264     pl.title("Research activity time by environment")
 265     pl.xlabel("Fraction of submissions")
 266     pl.subplots_adjust(right=0.97)
 267     pl.savefig('%s/time_by_env.png' % destdir, format='png', dpi=80)
 268
 269
 270 def mkpic_submissions_per_key(db, destdir, key, title, sortby='name',
 271                             multiple=False):
 272     counts = db.get_counts(key)
 273     pl.figure(figsize=(6.4, (len(counts)-2) * 0.4 + 2))
 274     if not len(counts): tmargin = 0.4
 275     else: tmargin = .8/len(counts)
 276     if tmargin > 0.3: tmargin = 0.3
 277     pl.subplots_adjust(left=0.03, right=0.97, top=1-tmargin, bottom=tmargin)
 278     pl.title(title)
 279     if not len(counts):
 280         pl.text(.5, .5, "[Insufficient data for this figure]",
 281                 horizontalalignment='center')
 282         pl.axis('off')
 283     else:
 284         # sort by name
 285         if sortby == 'name':
 286             stats = sorted(counts.items(), cmp=lambda x, y: cmp(x[0], y[0]))
 287         elif sortby == 'count':
 288             stats = sorted(counts.items(), cmp=lambda x, y: cmp(x[1], y[1]))[::-1]
 289         else:
 290             raise ValueError("Specify either name or count for sortby")
 291         x = np.arange(len(stats))
 292         pl.barh(x + (1./8), [s[1] for s in stats[::-1]], height=0.75, color = '#008200')
 293         pl.yticks(x + 0.5,  ['' for s in stats])
 294         text_offset = pl.gca().get_xlim()[1] / 30.
 295         for i, s in enumerate(stats[::-1]):
 296             pl.text(text_offset, i+.5, db.get_nice_name(s[0]) + " [%d]" % (s[1],),
 297                     horizontalalignment='left',
 298                     verticalalignment='center',
 299                     bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8, edgecolor='white'))
 300         pl.ylim(0, len(stats))
 301         yl = "Number of submissions"
 302         if multiple:
 303             yl += "\n(multiple choices per submission possible)"
 304         pl.xlabel(yl)
 305     pl.savefig('%s/submissions_per_%s.png' % (destdir, key), format='png', dpi=80)
 306
 307
 308 def mkpic_software(db, destdir):
 309     for typ in sw_categories.keys():
 310         mkpic_submissions_per_key(
 311             db, destdir, 'sw_%s' % typ,
 312             title="Software popularity: %s" % db.get_nice_name(typ),
 313             sortby='count')
 314
 315 def mkpic_rating_by_os(db, env, items, destdir, title):
 316     from mvpa.misc.plot.base import plot_bars
 317
 318     pl.figure(figsize=(6.4, 4.8))
 319     for i, os in enumerate(os_order):
 320         ratings = [db.select_match(env,
 321                         os_family[os]).get_not_none('%s' % (it,))[0]
 322                             for it in items]
 323         plot_bars(ratings, offset=((i+1)*0.2)-0.1, color=os_colors[i],
 324                   title=title, ylabel="Mean rating", label=db.get_nice_name(os))
 325     pl.ylim((0,3))
 326     pl.xlim((0,len(items)))
 327     pl.yticks((0, 3), ['Disagree', 'Agree'], rotation=90)
 328     pl.xticks(np.arange(len(items))+0.5, [i[-2:] for i in items],
 329               horizontalalignment='center')
 330     pl.legend(loc='lower right')
 331     pl.savefig('%s/ratings_%s.png' % (destdir, env), format='png', dpi=80)
 332
 333 def mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, env, items, destdir='.', title=None,
 334                                   intro_sentence="I agree with the statements",
 335                                   suffix='', max_rating=4):
 336     per_os_width = 1
 337     #pl.figure(figsize=(6.4, 4.8))
 338     if max_rating is None:
 339         assert(len(items) == 1)
 340         # We need to query for it
 341         field = items[0]
 342         max_rating = np.max([db[k][field] for k in db if field in db[k]]) + 1
 343         print "max ", max_rating
 344     nos = len(os_order)
 345     rst = open('figures/ratings_%s%s.rst' % (env, suffix), 'w')
 346     rst.write("""
 347
 348 %s
 349 %s
 350
 351 %s
 352
 353 .. raw:: html
 354
 355    <table>
 356     """ % (title, '=' * len(title), intro_sentence))
 357     for k, it in enumerate(items):
 358         if k == 0:
 359             pl.figure(figsize=(3.2, 0.75))
 360         else:
 361             pl.figure(figsize=(3.2, 0.5))
 362         it_nice = db.get_nice_name(it)#.lstrip('.').lstrip(' ')
 363         it_nice = it_nice[0].upper() + it_nice[1:]
 364         for i, os in enumerate(os_order):
 365             ratings = np.array(db.select_match(env,
 366                                                os_family[os]).get_not_none('%s' % (it,))[0])
 367             #if len(ratings):
 368             #    assert(max(ratings) < max_rating)
 369             # Complement with errorbar
 370             if len(ratings):
 371                 scaling = float(per_os_width)/(max_rating-1)
 372                 meanstat = np.mean(ratings)
 373                 meanstat_point = scaling * meanstat
 374                 # standard error of estimate
 375                 errstat_point = len(ratings) > 1 and scaling*np.std(ratings)/np.sqrt(len(ratings)-1) or 0
 376                 #print ratings, meanstat, meanstat_point, errstat_point
 377                 if True:
 378                     # Beautiful piece not yet appreciated by the audience
 379                     total = len(ratings)
 380                     bottom = 0
 381                     max_rating_max = max(max_rating, max(ratings)+1)
 382                     for r in sorted(set(ratings)):#range(max_rating_max):
 383                         stat = np.sum(ratings == r) * meanstat_point / float(total)
 384                         #print r, it, os, stat, total
 385                         #if it == "pers_r8" and os == "linux" and r == 3:
 386                         #    import pydb; pydb.debugger()
 387                         kwargs = dict(label=None)
 388                         if stat:
 389                             pl.barh(1.0/nos * (nos - 1 - i), stat, left=bottom, color=os_colors[i],
 390                                     height=.25, alpha=1./max_rating_max + r/float(max_rating_max),
 391                                     label=None,
 392                                     edgecolor=os_colors[i])
 393                         bottom += stat
 394                 else:
 395                     pl.barh(1.0/nos * (nos - 1 - i), meanstat_point, left=0,
 396                             color=os_colors[i], height=.25, alpha=1.0, label=None)
 397                 pl.errorbar([meanstat_point],
 398                             [1.0/nos * (nos - 0.5 - i)],
 399                             xerr=[errstat_point], fmt='o', color=os_colors[i], ecolor='k')
 400         pl.xlim((0, per_os_width))
 401         if k == 0 and max_rating == 4:  # ad-hoc: only for those disagree/agree
 402             pl.text(0, 1.1, "Disagree", horizontalalignment='left')
 403             pl.text(per_os_width, 1.1, "Agree", horizontalalignment='right')
 404             pl.ylim((0, 1.5))
 405         else:
 406             pl.ylim((0, 1))
 407         pl.axis('off')
 408         pl.subplots_adjust(left=0.00, right=1., bottom=0.0, top=1,
 409                        wspace=0.05, hspace=0.05)
 410         fname = '%s/ratings_%s_%s%s.png' % (destdir, env, it, suffix)
 411         pl.savefig(fname, format='png', dpi=80)
 412         pl.close()
 413         oddrow_s = k % 2 == 0 and ' class="oddrow"' or ''
 414         rst.write("""
 415         <tr%(oddrow_s)s>
 416         <td>%(it_nice)s</td>
 417         <td><img border="0" alt="%(fname)s" src="%(fname)s" /></td> </tr>"""
 418                   % (locals()))
 419
 420     rst.write("""
 421     </table>
 422
 423     """)
 424     rst.close()
 425     return
 426
 427
 428 def main(srcdir, destdir):
 429     db = DB(srcdir)
 430     if False:
 431         ## Plot maintenance time per each group
 432         # assess what would be our range
 433         pmts, _ = db.get_not_none('pers_maint_time')
 434         max_rating = int(np.mean(pmts) + np.std(pmts))
 435         for pos in db.get_unique('bg_position'):
 436             print pos
 437             mkpic_rating_by_os_hor_joined(db.select_match('bg_position', pos),
 438                                           'pers_os', ['pers_maint_time'], destdir,
 439                                           "Personal environment", "", suffix='_maint_time_%s' % pos,
 440                                           max_rating=max_rating)
 441
 442     ## db2 = db
 443     # custom selection for people dealing more with hardware
 444     # any electrophys
 445     ## db = db2.select_match('bg_datamod', (('ephys'),))
 446     # or only selected ones (so no fmri/pet etc)
 447     ## db = db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('behav'),))
 448     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'),)))
 449     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('genetic'),)))
 450     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('simulation'),)))
 451     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('meeg'),)))
 452
 453     if not os.path.exists(destdir):
 454         os.makedirs(destdir)
 455
 456     mkpic_submissions_per_key(
 457         db, destdir, 'virt_prod', sortby='count',
 458         title='Virtualization product popularity')
 459
 460     mkpic_submissions_per_key(
 461         db, destdir, 'bg_datamod', sortby='count',
 462         title='Submissions per data modality')
 463
 464     mkpic_submissions_per_key(
 465         db, destdir, 'bg_position', title='Submissions per position', sortby='count')
 466
 467     mkpic_submissions_per_key(
 468         db, destdir, 'bg_country', title='Submissions per country', sortby='count')
 469
 470     mkpic_submissions_per_key(
 471         db, destdir, 'bg_employer', title='Submissions per venue', sortby='count')
 472
 473     mkpic_submissions_per_key(
 474         db, destdir, 'software_resource', title='Software resource popularity', sortby='count')
 475
 476     for pic in [mkpic_os_per_env, mkpic_software, mkpic_time_per_env]:
 477         pic(db, destdir)
 478
 479
 480     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'pers_os', ['pers_r%i' % i for i in range(1, 9)], destdir,
 481                        "Personal environment", "I prefer this particular scientific software environment because ...")
 482     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'man_os', ['man_r%i' % i for i in range(1, 6)], destdir,
 483                        "Managed environment")
 484     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'virt_host_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 485                        "Virtual environment (by host OS)")
 486     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'virt_guest_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 487                        "Virtual environment (by guest OS)")
 488
 489     ## mkpic_rating_by_os_hor_joined(db.select_match('virt_prod', (('vmware'),)),
 490     ##                               'virt_host_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 491     ##                               "Virtualbox virtual environment (by host OS)")
 492
 493     # submission stats: this is RST
 494     statsfile = open('%s/stats.txt' % destdir, 'w')
 495     statsfile.write('::\n\n  Number of submissions: %i\n' % len(db))
 496     statsfile.write('  Statistics last updated: %s\n\n' \
 497             % time.strftime('%A, %B %d %Y, %H:%M:%S UTC', time.gmtime()))
 498     statsfile.close()
 499
 500 if __name__ == '__main__':
 501     main(sys.argv[1], sys.argv[2])
 502     #main('dataout', 'figures')