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