survey/makestats

   1 #!/usr/bin/python
   2 # emacs: -*- coding: utf-8; mode: python; py-indent-offset: 4; indent-tabs-mode: nil -*-
   3
   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 from common import entries_to_refresh
  19 fresh_keys = [k
  20               for k, (regex, b) in
  21                     reduce(list.__add__,[x.items()
  22                                          for x in entries_to_refresh['sw_other_name'].values()],
  23                            [])
  24               if b]
  25
  26 # uniform colors for OS results
  27 os_colors = ['#AA2029', '#D1942B', '#7FB142', '#69A7CE']
  28 os_order = ['linux', 'mac', 'win', 'otheros']
  29 time_order = ['notime', 'little', 'most', 'always']
  30 time_colors = ['#FF0000', '#FF5500', '#FFAC00', '#FFFD08']
  31 time_categories = {
  32         'notime': "don't use it",
  33         'little': "less than 50%",
  34         'most': "more than 50%",
  35         'always': "always"
  36         }
  37 # resources
  38 resource_categories = {
  39     'vendor': 'Vendor/Project website',
  40     'retailer': 'Retailer',
  41     'os': 'Operating system',
  42     'cpan': 'CPAN',
  43     'cran': 'CRAN',
  44     'epel': 'EPEL',
  45     'fink': 'Fink',
  46     'freebsdports': 'FreeBSD ports',
  47     'incf': 'INCF',
  48     'macports': 'Macports',
  49     'matlabcentral': 'Matlab Central',
  50     'neurodebian': 'NeuroDebian',
  51     'nitrc': 'NITRC',
  52     'pypi': 'PyPi',
  53     'pythonbundles': 'Python bundles',
  54     'sourceforge': 'Sourceforge',
  55     'otherres': 'Other resource'
  56     }
  57 # software categories
  58 sw_categories = {
  59         'general': 'General computing',
  60         'dc': 'Distributed computing',
  61         'img': 'Brain imaging',
  62         'datamanage': 'Data management',
  63         'neusys': 'Neural systems modeling',
  64         'electro': 'Electrophysiology, MEG/EEG',
  65         'bci': 'Brain-computer interface',
  66         'acq': 'Hardware interface/Data acquisition',
  67         'rt': 'Real-time solutions',
  68         'psychphys': 'Psychophysics/Experiment control'
  69         }
  70
  71 # some meaningful groups of OSes
  72 redhat_family = ["rhel", "centos", "fedora", "scilinux"]
  73 debian_family = ["debian", "ubuntu", "biolinux"]
  74 suse_family = ["suse", "slel"]
  75 other_linux_family = ["gentoo", "mandriva", "arch", "slackware", "otherlinux"]
  76 other_family = ["starbsd", "unix", "qnx", "beos", "solaris", "other", "dontknow"]
  77
  78 os_cat_names = {
  79         'win': 'Windows',
  80         'mac': 'Mac OS',
  81         'linux': 'GNU/Linux',
  82         'otheros': 'Other OS'
  83         }
  84
  85 os_family = {
  86         'win': ["windows"],
  87         'mac': ["macosx"],
  88         'linux': redhat_family + debian_family + suse_family + other_linux_family,
  89         'otheros': other_family
  90         }
  91 # end the reverse mapping
  92 os_family_rev = {}
  93 for ost in os_family:
  94     for os_ in os_family[ost]:
  95         os_family_rev[os_] = ost
  96
  97
  98 def load_list2dict(name):
  99     d = {}
 100     lfile = open(name)
 101     for line in lfile:
 102         if line.strip() == "":
 103             continue
 104         kv = line.split(':')
 105         if kv[0] in d:
 106             raise RuntimeError(
 107                 "Got a line %s with a duplicate key %s whenever value for it "
 108                 "is known already to be %r" % (line, kv[0], d[kv[0]]))
 109         d[kv[0]] = kv[1].strip().strip('"')
 110     return d
 111
 112
 113
 114 class DB(dict):
 115     os_dict = load_list2dict('oslist.txt')
 116     datamod_dict = load_list2dict('datamodlist.txt')
 117     sw_dict = load_list2dict('swlist.txt')
 118     position_dict = load_list2dict('position-dd-list.txt')
 119     employer_dict = load_list2dict('employer-dd-list.txt')
 120     ratings_dict = load_list2dict('ratingslist.txt')
 121     vm_dict = load_list2dict('vmlist.txt')
 122
 123     def __init__(self, srcdir):
 124         # eats the whole directory
 125         if srcdir is None:
 126             return
 127         datafilenames = glob('%s/*.json' % srcdir)
 128         for dfn in datafilenames:
 129             rawdata = jsonload(open(dfn))
 130             self[rawdata['timestamp']] = rawdata
 131
 132     def get_unique(self, key):
 133         # return a set of all (unique) values for a field id
 134         uniq = set()
 135         for d in self.values():
 136             if key in d:
 137                 el = d[key]
 138                 if isinstance(el, list):
 139                     uniq = uniq.union(el)
 140                 else:
 141                     uniq = uniq.union((el,))
 142         return uniq
 143
 144     def get_not_none(self, key):
 145         # return a list of all values of a specific field id
 146         # the second return value is count of submission that did not have data
 147         # for this field id
 148         val = []
 149         missing = 0
 150         for d in self.values():
 151             if key in d:
 152                 el = d[key]
 153                 if isinstance(el, list):
 154                     val.extend(el)
 155                 else:
 156                     if el == 'none':
 157                         missing += 1
 158                     else:
 159                         val.append(el)
 160             else:
 161                 missing += 1
 162         return val, missing
 163
 164     def get_counts(self, key):
 165         # return a dict with field values as keys and respective submission
 166         # count as value
 167         vals = self.get_not_none(key)[0]
 168         uniq = np.unique(vals)
 169         counts = dict(zip(uniq, [vals.count(u) for u in uniq]))
 170         return counts
 171
 172     def select_match(self, key, values):
 173         # return a db with all submissions were a field id has one of the
 174         # supplied values
 175         match = DB(None)
 176         for k, v in self.items():
 177             if not key in v:
 178                 continue
 179             el = v[key]
 180             if isinstance(el, list):
 181                 if len(set(values).intersection(el)):
 182                     match[k] = v
 183             elif el in values:
 184                 match[k] = v
 185         return match
 186
 187     def select_match_exactly(self, key, values):
 188         # return a db with all submissions were a field id has value
 189         # equal to the supplied
 190         match = DB(None)
 191         set_values = set(values)
 192         for k, v in self.items():
 193             if not key in v:
 194                 continue
 195             el = v[key]
 196             if isinstance(el, list):
 197                 if set(el) == set_values:
 198                     match[k] = v
 199             elif set([el]) == set_values:
 200                 match[k] = v
 201         return match
 202
 203     def get_nice_name(self, id):
 204         srcs = [DB.os_dict, os_cat_names, DB.sw_dict, sw_categories,
 205                 resource_categories, time_categories,
 206                 DB.datamod_dict, DB.position_dict, DB.employer_dict,
 207                 DB.vm_dict, DB.ratings_dict]
 208         suffix = u'$^†$' if id in fresh_keys else ''
 209         for src in srcs:
 210             if id in src:
 211                 return src[id] + suffix
 212         # not found, nothing nicer
 213         return id + suffix
 214
 215
 216 def mkpic_os_per_env(db, destdir):
 217     envs = ['pers_os', 'man_os', 'virt_host_os', 'virt_guest_os']
 218     env_names = ['Personal', 'Managed', 'Virt. Host', 'Virt. Guest']
 219     env_stats = {}
 220     for env in envs:
 221         counts = db.get_counts(env)
 222         stats = dict(zip(os_family.keys(), [0] * len(os_family)))
 223         for os in counts:
 224             stats[os_family_rev[os]] += counts[os]
 225         total_count = np.sum(stats.values())
 226         for osf in stats:
 227             if not total_count:
 228                 stats[osf] = 0
 229             else:
 230                 stats[osf] = float(stats[osf]) / total_count
 231         env_stats[env] = stats
 232     # make stacked barplot
 233     pl.figure(figsize=(7.5, 4))
 234     x = np.arange(len(envs))
 235     bottoms = np.zeros(len(envs))
 236     for i, os in enumerate(os_order):
 237         stat = [env_stats[e][os] for e in envs[::-1]]
 238         pl.barh(x, stat, left=bottoms, color=os_colors[i],
 239                label=db.get_nice_name(os), height=0.8)
 240         bottoms += stat
 241     pl.legend(loc='center left')
 242     pl.yticks(x + 0.4,  env_names[::-1])
 243     pl.ylim(-0.25, len(envs))
 244     pl.xlim(0,1)
 245     pl.title("Operating system preference by environment")
 246     pl.xlabel("Fraction of submissions")
 247     pl.subplots_adjust(left=0.15, right=0.97)
 248     pl.savefig('%s/ospref_by_env.png' % destdir, format='png', dpi=80)
 249
 250
 251 def mkpic_time_per_env(db, destdir):
 252     envs = ['pers_time', 'man_time', 'virt_time']
 253     env_names = ['Personal', 'Managed', 'Virtual']
 254     env_stats = {}
 255     for env in envs:
 256         counts = dict(zip(time_order, [0] * len(time_order)))
 257         counts.update(db.get_counts(env))
 258         total_count = np.sum(counts.values())
 259         for c in counts:
 260             counts[c] = float(counts[c]) / total_count
 261         env_stats[env] = counts
 262     # make stacked barplot
 263     pl.figure(figsize=(7.5, 4))
 264     x = np.arange(len(envs))
 265     bottoms = np.zeros(len(envs))
 266     for i, t in enumerate(time_order):
 267         stat = [env_stats[e][t] for e in envs[::-1]]
 268         pl.barh(x, stat, left=bottoms, color=time_colors[i],
 269                label=db.get_nice_name(t), height=.6)
 270         bottoms += stat
 271     pl.legend(loc='lower left')
 272     pl.yticks(x + 0.2,  env_names[::-1])
 273     pl.ylim(-0.4, len(envs))
 274     pl.title("Research activity time by environment")
 275     pl.xlabel("Fraction of submissions")
 276     pl.subplots_adjust(right=0.97)
 277     pl.savefig('%s/time_by_env.png' % destdir, format='png', dpi=80)
 278
 279
 280 def mkpic_submissions_per_key(db, destdir, key, title, sortby='name',
 281                             multiple=False):
 282     counts = db.get_counts(key)
 283     pl.figure(figsize=(6.4, (len(counts)-2) * 0.4 + 2))
 284     if not len(counts): tmargin = 0.4
 285     else: tmargin = .8/len(counts)
 286     if tmargin > 0.3: tmargin = 0.3
 287     pl.subplots_adjust(left=0.03, right=0.97, top=1-tmargin, bottom=tmargin)
 288     pl.title(title)
 289     if not len(counts):
 290         pl.text(.5, .5, "[Insufficient data for this figure]",
 291                 horizontalalignment='center')
 292         pl.axis('off')
 293     else:
 294         # sort by name
 295         if sortby == 'name':
 296             stats = sorted(counts.items(), cmp=lambda x, y: cmp(x[0], y[0]))
 297         elif sortby == 'count':
 298             stats = sorted(counts.items(), cmp=lambda x, y: cmp(x[1], y[1]))[::-1]
 299         else:
 300             raise ValueError("Specify either name or count for sortby")
 301         x = np.arange(len(stats))
 302         pl.barh(x + (1./8), [s[1] for s in stats[::-1]], height=0.75, color = '#008200')
 303         pl.yticks(x + 0.5,  ['' for s in stats])
 304         text_offset = pl.gca().get_xlim()[1] / 30.
 305         for i, s in enumerate(stats[::-1]):
 306             pl.text(text_offset, i+.5, db.get_nice_name(s[0]) + " [%d]" % (s[1],),
 307                     horizontalalignment='left',
 308                     verticalalignment='center',
 309                     bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8, edgecolor='white'))
 310         pl.ylim(0, len(stats))
 311         yl = "Number of submissions"
 312         if multiple:
 313             yl += "\n(multiple choices per submission possible)"
 314         pl.xlabel(yl)
 315     pl.savefig('%s/submissions_per_%s.png' % (destdir, key), format='png', dpi=80)
 316
 317
 318 def mkpic_software(db, destdir):
 319     for typ in sw_categories.keys():
 320         mkpic_submissions_per_key(
 321             db, destdir, 'sw_%s' % typ,
 322             title="Software popularity: %s" % db.get_nice_name(typ),
 323             sortby='count')
 324
 325 def mkpic_rating_by_os(db, env, items, destdir, title):
 326     from mvpa.misc.plot.base import plot_bars
 327
 328     pl.figure(figsize=(6.4, 4.8))
 329     for i, os in enumerate(os_order):
 330         ratings = [db.select_match(env,
 331                         os_family[os]).get_not_none('%s' % (it,))[0]
 332                             for it in items]
 333         plot_bars(ratings, offset=((i+1)*0.2)-0.1, color=os_colors[i],
 334                   title=title, ylabel="Mean rating", label=db.get_nice_name(os))
 335     pl.ylim((0,3))
 336     pl.xlim((0,len(items)))
 337     pl.yticks((0, 3), ['Disagree', 'Agree'], rotation=90)
 338     pl.xticks(np.arange(len(items))+0.5, [i[-2:] for i in items],
 339               horizontalalignment='center')
 340     pl.legend(loc='lower right')
 341     pl.savefig('%s/ratings_%s.png' % (destdir, env), format='png', dpi=80)
 342
 343 def mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, env, items, destdir='.', title=None,
 344                                   intro_sentence="I agree with the statements",
 345                                   suffix='', max_rating=4):
 346     per_os_width = 1
 347     #pl.figure(figsize=(6.4, 4.8))
 348     if max_rating is None:
 349         assert(len(items) == 1)
 350         # We need to query for it
 351         field = items[0]
 352         max_rating = np.max([db[k][field] for k in db if field in db[k]]) + 1
 353         print "max ", max_rating
 354     nos = len(os_order)
 355     rst = open('figures/ratings_%s%s.rst' % (env, suffix), 'w')
 356     rst.write("""
 357
 358 %s
 359 %s
 360
 361 %s
 362
 363 .. raw:: html
 364
 365    <table>
 366     """ % (title, '=' * len(title), intro_sentence))
 367     for k, it in enumerate(items):
 368         if k == 0:
 369             pl.figure(figsize=(3.2, 0.75))
 370         else:
 371             pl.figure(figsize=(3.2, 0.5))
 372         it_nice = db.get_nice_name(it)#.lstrip('.').lstrip(' ')
 373         it_nice = it_nice[0].upper() + it_nice[1:]
 374         for i, os in enumerate(os_order):
 375             ratings = np.array(db.select_match(env,
 376                                                os_family[os]).get_not_none('%s' % (it,))[0])
 377             #if len(ratings):
 378             #    assert(max(ratings) < max_rating)
 379             # Complement with errorbar
 380             if len(ratings):
 381                 scaling = float(per_os_width)/(max_rating-1)
 382                 meanstat = np.mean(ratings)
 383                 meanstat_point = scaling * meanstat
 384                 # standard error of estimate
 385                 errstat_point = len(ratings) > 1 and scaling*np.std(ratings)/np.sqrt(len(ratings)-1) or 0
 386                 #print ratings, meanstat, meanstat_point, errstat_point
 387                 if True:
 388                     # Beautiful piece not yet appreciated by the audience
 389                     total = len(ratings)
 390                     bottom = 0
 391                     max_rating_max = max(max_rating, max(ratings)+1)
 392                     for r in sorted(set(ratings)):#range(max_rating_max):
 393                         stat = np.sum(ratings == r) * meanstat_point / float(total)
 394                         #print r, it, os, stat, total
 395                         #if it == "pers_r8" and os == "linux" and r == 3:
 396                         #    import pydb; pydb.debugger()
 397                         kwargs = dict(label=None)
 398                         if stat:
 399                             pl.barh(1.0/nos * (nos - 1 - i), stat, left=bottom, color=os_colors[i],
 400                                     height=.25, alpha=1./max_rating_max + r/float(max_rating_max),
 401                                     label=None,
 402                                     edgecolor=os_colors[i])
 403                         bottom += stat
 404                 else:
 405                     pl.barh(1.0/nos * (nos - 1 - i), meanstat_point, left=0,
 406                             color=os_colors[i], height=.25, alpha=1.0, label=None)
 407                 pl.errorbar([meanstat_point],
 408                             [1.0/nos * (nos - 0.5 - i)],
 409                             xerr=[errstat_point], fmt='o', color=os_colors[i], ecolor='k')
 410         pl.xlim((0, per_os_width))
 411         if k == 0 and max_rating == 4:  # ad-hoc: only for those disagree/agree
 412             pl.text(0, 1.1, "Disagree", horizontalalignment='left')
 413             pl.text(per_os_width, 1.1, "Agree", horizontalalignment='right')
 414             pl.ylim((0, 1.5))
 415         else:
 416             pl.ylim((0, 1))
 417         pl.axis('off')
 418         pl.subplots_adjust(left=0.00, right=1., bottom=0.0, top=1,
 419                        wspace=0.05, hspace=0.05)
 420         fname = '%s/ratings_%s_%s%s.png' % (destdir, env, it, suffix)
 421         pl.savefig(fname, format='png', dpi=80)
 422         pl.close()
 423         oddrow_s = k % 2 == 0 and ' class="oddrow"' or ''
 424         rst.write("""
 425         <tr%(oddrow_s)s>
 426         <td>%(it_nice)s</td>
 427         <td><img border="0" alt="%(fname)s" src="%(fname)s" /></td> </tr>"""
 428                   % (locals()))
 429
 430     rst.write("""
 431     </table>
 432
 433     """)
 434     rst.close()
 435     return
 436
 437
 438 def main(srcdir, destdir):
 439     db = DB(srcdir)
 440     if False:
 441         ## Plot maintenance time per each group
 442         # assess what would be our range
 443         pmts, _ = db.get_not_none('pers_maint_time')
 444         max_rating = int(np.mean(pmts) + np.std(pmts))
 445         for pos in db.get_unique('bg_position'):
 446             print pos
 447             mkpic_rating_by_os_hor_joined(db.select_match('bg_position', pos),
 448                                           'pers_os', ['pers_maint_time'], destdir,
 449                                           "Personal environment", "", suffix='_maint_time_%s' % pos,
 450                                           max_rating=max_rating)
 451
 452     ## db2 = db
 453     # custom selection for people dealing more with hardware
 454     # any electrophys
 455     ## db = db2.select_match('bg_datamod', (('ephys'),))
 456     # or only selected ones (so no fmri/pet etc)
 457     ## db = db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('behav'),))
 458     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'),)))
 459     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('genetic'),)))
 460     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('simulation'),)))
 461     ## db.update(db2.select_match_exactly('bg_datamod', (('ephys'), ('meeg'),)))
 462
 463     if not os.path.exists(destdir):
 464         os.makedirs(destdir)
 465
 466     mkpic_submissions_per_key(
 467         db, destdir, 'virt_prod', sortby='count',
 468         title='Virtualization product popularity')
 469
 470     mkpic_submissions_per_key(
 471         db, destdir, 'bg_datamod', sortby='count',
 472         title='Submissions per data modality')
 473
 474     mkpic_submissions_per_key(
 475         db, destdir, 'bg_position', title='Submissions per position', sortby='count')
 476
 477     mkpic_submissions_per_key(
 478         db, destdir, 'bg_country', title='Submissions per country', sortby='count')
 479
 480     mkpic_submissions_per_key(
 481         db, destdir, 'bg_employer', title='Submissions per venue', sortby='count')
 482
 483     mkpic_submissions_per_key(
 484         db, destdir, 'software_resource', title='Software resource popularity', sortby='count')
 485
 486     for pic in [mkpic_os_per_env, mkpic_software, mkpic_time_per_env]:
 487         pic(db, destdir)
 488
 489
 490     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'pers_os', ['pers_r%i' % i for i in range(1, 9)], destdir,
 491                        "Personal environment", "I prefer this particular scientific software environment because ...")
 492     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'man_os', ['man_r%i' % i for i in range(1, 6)], destdir,
 493                        "Managed environment")
 494     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'virt_host_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 495                        "Virtual environment (by host OS)")
 496     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'virt_guest_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 497                        "Virtual environment (by guest OS)")
 498
 499     ## mkpic_rating_by_os_hor_joined(db.select_match('virt_prod', (('vmware'),)),
 500     ##                               'virt_host_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 501     ##                               "Virtualbox virtual environment (by host OS)")
 502
 503     # submission stats: this is RST
 504     statsfile = open('%s/stats.txt' % destdir, 'w')
 505     statsfile.write('::\n\n  Number of submissions: %i\n' % len(db))
 506     statsfile.write('  Statistics last updated: %s\n\n' \
 507             % time.strftime('%A, %B %d %Y, %H:%M:%S UTC', time.gmtime()))
 508     statsfile.close()
 509
 510 if __name__ == '__main__':
 511     main(sys.argv[1], sys.argv[2])
 512     #main('dataout', 'figures')