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, predef_keys=None):
 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         if not predef_keys is None:
 162             ret = dict(zip(predef_keys, [0] * len(predef_keys)))
 163         else:
 164             ret = {}
 165         ret.update(counts)
 166         return ret
 167
 168     def select_match(self, key, values):
 169         # return a db with all submissions were a field id has one of the
 170         # supplied values
 171         match = DB(None)
 172         for k, v in self.items():
 173             if not key in v:
 174                 continue
 175             el = v[key]
 176             if isinstance(el, list):
 177                 if len(set(values).intersection(el)):
 178                     match[k] = v
 179             elif el in values:
 180                 match[k] = v
 181         return match
 182
 183     def select_match_exactly(self, key, values):
 184         # return a db with all submissions were a field id has value
 185         # equal to the supplied
 186         match = DB(None)
 187         set_values = set(values)
 188         for k, v in self.items():
 189             if not key in v:
 190                 continue
 191             el = v[key]
 192             if isinstance(el, list):
 193                 if set(el) == set_values:
 194                     match[k] = v
 195             elif set([el]) == set_values:
 196                 match[k] = v
 197         return match
 198
 199     def get_nice_name(self, id):
 200         srcs = [DB.os_dict, os_cat_names, DB.sw_dict, sw_categories,
 201                 resource_categories, time_categories,
 202                 DB.datamod_dict, DB.position_dict, DB.employer_dict,
 203                 DB.vm_dict, DB.ratings_dict]
 204         for src in srcs:
 205             if id in src:
 206                 return src[id]
 207         # not found, nothing nicer
 208         return id
 209
 210
 211 def mkpic_os_per_env(db, destdir):
 212     envs = ['pers_os', 'man_os', 'virt_host_os', 'virt_guest_os']
 213     env_names = ['Personal', 'Managed', 'Virt. Host', 'Virt. Guest']
 214     env_stats = {}
 215     for env in envs:
 216         counts = db.get_counts(env)
 217         stats = dict(zip(os_family.keys(), [0] * len(os_family)))
 218         for os in counts:
 219             stats[os_family_rev[os]] += counts[os]
 220         total_count = np.sum(stats.values())
 221         for osf in stats:
 222             if not total_count:
 223                 stats[osf] = 0
 224             else:
 225                 stats[osf] = float(stats[osf]) / total_count
 226         env_stats[env] = stats
 227     # make stacked barplot
 228     pl.figure(figsize=(7.5, 4))
 229     x = np.arange(len(envs))
 230     bottoms = np.zeros(len(envs))
 231     for i, os in enumerate(os_order):
 232         stat = [env_stats[e][os] for e in envs[::-1]]
 233         pl.barh(x, stat, left=bottoms, color=os_colors[i],
 234                label=db.get_nice_name(os), height=0.8)
 235         bottoms += stat
 236     pl.legend(loc='center left')
 237     pl.yticks(x + 0.4,  env_names[::-1])
 238     pl.ylim(-0.25, len(envs))
 239     pl.xlim(0,1)
 240     pl.title("Operating system preference by environment")
 241     pl.xlabel("Fraction of submissions")
 242     pl.subplots_adjust(left=0.15, right=0.97)
 243     pl.savefig('%s/ospref_by_env.png' % destdir, format='png', dpi=80)
 244
 245
 246 def mkpic_time_per_env(db, destdir):
 247     envs = ['pers_time', 'man_time', 'virt_time']
 248     env_names = ['Personal', 'Managed', 'Virtual']
 249     env_stats = {}
 250     for env in envs:
 251         counts = dict(zip(time_order, [0] * len(time_order)))
 252         counts.update(db.get_counts(env))
 253         total_count = np.sum(counts.values())
 254         for c in counts:
 255             counts[c] = float(counts[c]) / total_count
 256         env_stats[env] = counts
 257     # make stacked barplot
 258     pl.figure(figsize=(7.5, 4))
 259     x = np.arange(len(envs))
 260     bottoms = np.zeros(len(envs))
 261     for i, t in enumerate(time_order):
 262         stat = [env_stats[e][t] for e in envs[::-1]]
 263         pl.barh(x, stat, left=bottoms, color=time_colors[i],
 264                label=db.get_nice_name(t), height=.6)
 265         bottoms += stat
 266     pl.legend(loc='lower left')
 267     pl.yticks(x + 0.2,  env_names[::-1])
 268     pl.ylim(-0.4, len(envs))
 269     pl.title("Research activity time by environment")
 270     pl.xlabel("Fraction of submissions")
 271     pl.subplots_adjust(right=0.97)
 272     pl.savefig('%s/time_by_env.png' % destdir, format='png', dpi=80)
 273
 274
 275 def mkpic_submissions_per_key(db, destdir, key, title, sortby='name',
 276                             multiple=False):
 277     counts = db.get_counts(key)
 278     pl.figure(figsize=(6.4, (len(counts)-2) * 0.4 + 2))
 279     if not len(counts): tmargin = 0.4
 280     else: tmargin = .8/len(counts)
 281     if tmargin > 0.3: tmargin = 0.3
 282     pl.subplots_adjust(left=0.03, right=0.97, top=1-tmargin, bottom=tmargin)
 283     pl.title(title)
 284     if not len(counts):
 285         pl.text(.5, .5, "[Insufficient data for this figure]",
 286                 horizontalalignment='center')
 287         pl.axis('off')
 288     else:
 289         # sort by name
 290         if sortby == 'name':
 291             stats = sorted(counts.items(), cmp=lambda x, y: cmp(x[0], y[0]))
 292         elif sortby == 'count':
 293             stats = sorted(counts.items(), cmp=lambda x, y: cmp(x[1], y[1]))[::-1]
 294         else:
 295             raise ValueError("Specify either name or count for sortby")
 296         x = np.arange(len(stats))
 297         pl.barh(x + (1./8), [s[1] for s in stats[::-1]], height=0.75, color = '#008200')
 298         pl.yticks(x + 0.5,  ['' for s in stats])
 299         text_offset = pl.gca().get_xlim()[1] / 30.
 300         for i, s in enumerate(stats[::-1]):
 301             pl.text(text_offset, i+.5, db.get_nice_name(s[0]) + " [%d]" % (s[1],),
 302                     horizontalalignment='left',
 303                     verticalalignment='center',
 304                     bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8, edgecolor='white'))
 305         pl.ylim(0, len(stats))
 306         yl = "Number of submissions"
 307         if multiple:
 308             yl += "\n(multiple choices per submission possible)"
 309         pl.xlabel(yl)
 310     pl.savefig('%s/submissions_per_%s.png' % (destdir, key), format='png', dpi=80)
 311
 312
 313 def mkpic_software(db, destdir):
 314     for typ in sw_categories.keys():
 315         mkpic_submissions_per_key(
 316             db, destdir, 'sw_%s' % typ,
 317             title="Software popularity: %s" % db.get_nice_name(typ),
 318             sortby='count')
 319
 320 def mkpic_rating_by_os(db, env, items, destdir, title):
 321     from mvpa.misc.plot.base import plot_bars
 322
 323     pl.figure(figsize=(6.4, 4.8))
 324     for i, os in enumerate(os_order):
 325         ratings = [db.select_match(env,
 326                         os_family[os]).get_not_none('%s' % (it,))[0]
 327                             for it in items]
 328         plot_bars(ratings, offset=((i+1)*0.2)-0.1, color=os_colors[i],
 329                   title=title, ylabel="Mean rating", label=db.get_nice_name(os))
 330     pl.ylim((0,3))
 331     pl.xlim((0,len(items)))
 332     pl.yticks((0, 3), ['Disagree', 'Agree'], rotation=90)
 333     pl.xticks(np.arange(len(items))+0.5, [i[-2:] for i in items],
 334               horizontalalignment='center')
 335     pl.legend(loc='lower right')
 336     pl.savefig('%s/ratings_%s.png' % (destdir, env), format='png', dpi=80)
 337
 338 def mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, env, items, destdir='.', title=None,
 339                                   intro_sentence="I agree with the statements",
 340                                   suffix='', max_rating=4):
 341     per_os_width = 1
 342     #pl.figure(figsize=(6.4, 4.8))
 343     if max_rating is None:
 344         assert(len(items) == 1)
 345         # We need to query for it
 346         field = items[0]
 347         max_rating = np.max([db[k][field] for k in db if field in db[k]]) + 1
 348         print "max ", max_rating
 349     nos = len(os_order)
 350     rst = open('figures/ratings_%s%s.rst' % (env, suffix), 'w')
 351     rst.write("""
 352
 353 %s
 354 %s
 355
 356 %s
 357
 358 .. raw:: html
 359
 360    <table>
 361     """ % (title, '=' * len(title), intro_sentence))
 362     for k, it in enumerate(items):
 363         if k == 0:
 364             pl.figure(figsize=(3.2, 0.75))
 365         else:
 366             pl.figure(figsize=(3.2, 0.5))
 367         it_nice = db.get_nice_name(it)#.lstrip('.').lstrip(' ')
 368         it_nice = it_nice[0].upper() + it_nice[1:]
 369         for i, os in enumerate(os_order):
 370             ratings = np.array(db.select_match(env,
 371                                                os_family[os]).get_not_none('%s' % (it,))[0])
 372             #if len(ratings):
 373             #    assert(max(ratings) < max_rating)
 374             # Complement with errorbar
 375             if len(ratings):
 376                 scaling = float(per_os_width)/(max_rating-1)
 377                 meanstat = np.mean(ratings)
 378                 meanstat_point = scaling * meanstat
 379                 # standard error of estimate
 380                 errstat_point = len(ratings) > 1 and scaling*np.std(ratings)/np.sqrt(len(ratings)-1) or 0
 381                 #print ratings, meanstat, meanstat_point, errstat_point
 382                 if True:
 383                     # Beautiful piece not yet appreciated by the audience
 384                     total = len(ratings)
 385                     bottom = 0
 386                     max_rating_max = max(max_rating, max(ratings)+1)
 387                     for r in sorted(set(ratings)):#range(max_rating_max):
 388                         stat = np.sum(ratings == r) * meanstat_point / float(total)
 389                         #print r, it, os, stat, total
 390                         #if it == "pers_r8" and os == "linux" and r == 3:
 391                         #    import pydb; pydb.debugger()
 392                         kwargs = dict(label=None)
 393                         if stat:
 394                             pl.barh(1.0/nos * (nos - 1 - i), stat, left=bottom, color=os_colors[i],
 395                                     height=.25, alpha=1./max_rating_max + r/float(max_rating_max),
 396                                     label=None,
 397                                     edgecolor=os_colors[i])
 398                         bottom += stat
 399                 else:
 400                     pl.barh(1.0/nos * (nos - 1 - i), meanstat_point, left=0,
 401                             color=os_colors[i], height=.25, alpha=1.0, label=None)
 402                 pl.errorbar([meanstat_point],
 403                             [1.0/nos * (nos - 0.5 - i)],
 404                             xerr=[errstat_point], fmt='o', color=os_colors[i], ecolor='k')
 405         pl.xlim((0, per_os_width))
 406         if k == 0 and max_rating == 4:  # ad-hoc: only for those disagree/agree
 407             pl.text(0, 1.1, "Disagree", horizontalalignment='left')
 408             pl.text(per_os_width, 1.1, "Agree", horizontalalignment='right')
 409             pl.ylim((0, 1.5))
 410         else:
 411             pl.ylim((0, 1))
 412         pl.axis('off')
 413         pl.subplots_adjust(left=0.00, right=1., bottom=0.0, top=1,
 414                        wspace=0.05, hspace=0.05)
 415         fname = '%s/ratings_%s_%s%s.png' % (destdir, env, it, suffix)
 416         pl.savefig(fname, format='png', dpi=80)
 417         pl.close()
 418         oddrow_s = k % 2 == 0 and ' class="oddrow"' or ''
 419         rst.write("""
 420         <tr%(oddrow_s)s>
 421         <td>%(it_nice)s</td>
 422         <td><img border="0" alt="%(fname)s" src="%(fname)s" /></td> </tr>"""
 423                   % (locals()))
 424
 425     rst.write("""
 426     </table>
 427
 428     """)
 429     rst.close()
 430     return
 431
 432
 433 def main(srcdir, destdir):
 434     db = DB(srcdir)
 435     if False:
 436         ## Plot maintenance time per each group
 437         # assess what would be our range
 438         pmts, _ = db.get_not_none('pers_maint_time')
 439         max_rating = int(np.mean(pmts) + np.std(pmts))
 440         for pos in db.get_unique('bg_position'):
 441             print pos
 442             mkpic_rating_by_os_hor_joined(db.select_match('bg_position', pos),
 443                                           'pers_os', ['pers_maint_time'], destdir,
 444                                           "Personal environment", "", suffix='_maint_time_%s' % pos,
 445                                           max_rating=max_rating)
 446
 447     ## db2 = db
 448     # custom selection for people dealing more with hardware
 449     # any electrophys
 450     ## db = db2.select_match('bg_datamod', (('ephys'),))
 451     # or only selected ones (so no fmri/pet etc)
 452     ## db = db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('behav'),))
 453     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'),)))
 454     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('genetic'),)))
 455     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('simulation'),)))
 456     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('meeg'),)))
 457
 458     if not os.path.exists(destdir):
 459         os.makedirs(destdir)
 460
 461     mkpic_submissions_per_key(
 462         db, destdir, 'virt_prod', sortby='count',
 463         title='Virtualization product popularity')
 464
 465     mkpic_submissions_per_key(
 466         db, destdir, 'bg_datamod', sortby='count',
 467         title='Submissions per data modality')
 468
 469     mkpic_submissions_per_key(
 470         db, destdir, 'bg_position', title='Submissions per position', sortby='count')
 471
 472     mkpic_submissions_per_key(
 473         db, destdir, 'bg_country', title='Submissions per country', sortby='count')
 474
 475     mkpic_submissions_per_key(
 476         db, destdir, 'bg_employer', title='Submissions per venue', sortby='count')
 477
 478     mkpic_submissions_per_key(
 479         db, destdir, 'software_resource', title='Software resource popularity', sortby='count')
 480
 481     for pic in [mkpic_os_per_env, mkpic_software, mkpic_time_per_env]:
 482         pic(db, destdir)
 483
 484
 485     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'pers_os', ['pers_r%i' % i for i in range(1, 9)], destdir,
 486                        "Personal environment", "I prefer this particular scientific software environment because ...")
 487     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'man_os', ['man_r%i' % i for i in range(1, 6)], destdir,
 488                        "Managed environment")
 489     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'virt_host_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 490                        "Virtual environment (by host OS)")
 491     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'virt_guest_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 492                        "Virtual environment (by guest OS)")
 493
 494     ## mkpic_rating_by_os_hor_joined(db.select_match('virt_prod', (('vmware'),)),
 495     ##                               'virt_host_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 496     ##                               "Virtualbox virtual environment (by host OS)")
 497
 498     # submission stats: this is RST
 499     statsfile = open('%s/stats.txt' % destdir, 'w')
 500     statsfile.write('::\n\n  Number of submissions: %i\n' % len(db))
 501     statsfile.write('  Statistics last updated: %s\n\n' \
 502             % time.strftime('%A, %B %d %Y, %H:%M:%S UTC', time.gmtime()))
 503     statsfile.close()
 504
 505 if __name__ == '__main__':
 506     main(sys.argv[1], sys.argv[2])
 507     #main('dataout', 'figures')