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         'psychphys': '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.xlim(0,1)
 220     pl.title("Operating system preference by environment")
 221     pl.xlabel("Fraction of submissions")
 222     pl.subplots_adjust(left=0.15, right=0.97)
 223     pl.savefig('%s/ospref_by_env.png' % destdir, format='png', dpi=80)
 224
 225
 226 def mkpic_time_per_env(db, destdir):
 227     envs = ['pers_time', 'man_time', 'virt_time']
 228     env_names = ['Personal', 'Managed', 'Virtual']
 229     env_stats = {}
 230     for env in envs:
 231         counts = dict(zip(time_order, [0] * len(time_order)))
 232         counts.update(db.get_counts(env))
 233         total_count = np.sum(counts.values())
 234         for c in counts:
 235             counts[c] = float(counts[c]) / total_count
 236         env_stats[env] = counts
 237     # make stacked barplot
 238     pl.figure(figsize=(7.5, 4))
 239     x = np.arange(len(envs))
 240     bottoms = np.zeros(len(envs))
 241     for i, t in enumerate(time_order):
 242         stat = [env_stats[e][t] for e in envs]
 243         pl.barh(x, stat, left=bottoms, color=time_colors[i],
 244                label=db.get_nice_name(t), height=.6)
 245         bottoms += stat
 246     pl.legend(loc='upper left')
 247     pl.yticks(x + 0.2,  env_names)
 248     pl.ylim(-0.4, len(envs))
 249     pl.title("Research activity time by environment")
 250     pl.xlabel("Fraction of submissions")
 251     pl.subplots_adjust(right=0.97)
 252     pl.savefig('%s/time_by_env.png' % destdir, format='png', dpi=80)
 253
 254
 255 def mkpic_submissions_per_key(db, destdir, key, title, sortby='name',
 256                             multiple=False):
 257     counts = db.get_counts(key)
 258     pl.figure(figsize=(6.4, (len(counts)-2) * 0.4 + 2))
 259     if not len(counts): tmargin = 0.4
 260     else: tmargin = .8/len(counts)
 261     if tmargin > 0.3: tmargin = 0.3
 262     pl.subplots_adjust(left=0.03, right=0.97, top=1-tmargin, bottom=tmargin)
 263     pl.title(title)
 264     if not len(counts):
 265         pl.text(.5, .5, "[Insufficient data for this figure]",
 266                 horizontalalignment='center')
 267         pl.axis('off')
 268     else:
 269         # sort by name
 270         if sortby == 'name':
 271             stats = sorted(counts.items(), cmp=lambda x, y: cmp(x[0], y[0]))
 272         elif sortby == 'count':
 273             stats = sorted(counts.items(), cmp=lambda x, y: cmp(x[1], y[1]))[::-1]
 274         else:
 275             raise ValueError("Specify either name or count for sortby")
 276         x = np.arange(len(stats))
 277         pl.barh(x + (1./8), [s[1] for s in stats[::-1]], height=0.75, color = '#008200')
 278         pl.yticks(x + 0.5,  ['' for s in stats])
 279         text_offset = pl.gca().get_xlim()[1] / 30.
 280         for i, s in enumerate(stats[::-1]):
 281             pl.text(text_offset, i+.5, db.get_nice_name(s[0]) + " [%d]" % (s[1],),
 282                     horizontalalignment='left',
 283                     verticalalignment='center',
 284                     bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8, edgecolor='white'))
 285         pl.ylim(0, len(stats))
 286         yl = "Number of submissions"
 287         if multiple:
 288             yl += "\n(multiple choices per submission possible)"
 289         pl.xlabel(yl)
 290     pl.savefig('%s/submissions_per_%s.png' % (destdir, key), format='png', dpi=80)
 291
 292
 293 def mkpic_software(db, destdir):
 294     for typ in sw_categories.keys():
 295         mkpic_submissions_per_key(
 296             db, destdir, 'sw_%s' % typ,
 297             title="Software popularity: %s" % db.get_nice_name(typ),
 298             sortby='count')
 299
 300 def mkpic_rating_by_os(db, env, items, destdir, title):
 301     pl.figure(figsize=(6.4, 4.8))
 302     for i, os in enumerate(os_order):
 303         ratings = [db.select_match(env,
 304                         os_family[os]).get_not_none('%s' % (it,))[0]
 305                             for it in items]
 306         plot_bars(ratings, offset=((i+1)*0.2)-0.1, color=os_colors[i],
 307                   title=title, ylabel="Mean rating", label=db.get_nice_name(os))
 308     pl.ylim((0,3))
 309     pl.xlim((0,len(items)))
 310     pl.yticks((0, 3), ['Disagree', 'Agree'], rotation=90)
 311     pl.xticks(np.arange(len(items))+0.5, [i[-2:] for i in items],
 312               horizontalalignment='center')
 313     pl.legend(loc='lower right')
 314     pl.savefig('%s/ratings_%s.png' % (destdir, env), format='png', dpi=80)
 315
 316 def mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, env, items, destdir, title,
 317                                   intro_sentence="I agree with the statements"):
 318     per_os_width = 10
 319     max_rating = 4
 320     #pl.figure(figsize=(6.4, 4.8))
 321     nos = len(os_order)
 322     rst = open('figures/ratings_%s.rst' % env, 'w')
 323     rst.write("""
 324
 325 %s
 326 %s
 327
 328 %s
 329
 330 .. raw:: html
 331
 332    <table>
 333     """ % (title, '=' * len(title), intro_sentence))
 334     for k, it in enumerate(items):
 335         if k == 0:
 336             pl.figure(figsize=(3.2, 0.75))
 337         else:
 338             pl.figure(figsize=(3.2, 0.5))
 339         it_nice = db.get_nice_name(it)#.lstrip('.').lstrip(' ')
 340         it_nice = it_nice[0].upper() + it_nice[1:]
 341         for i, os in enumerate(os_order):
 342             ratings = np.array(db.select_match(env,
 343                                                os_family[os]).get_not_none('%s' % (it,))[0])
 344             # assume that we have 4 grades from 0 to 3
 345             if len(ratings):
 346                 assert(max(ratings) < max_rating)
 347             # Complement with errorbar
 348             if len(ratings):
 349                 meanstat = np.mean(ratings)
 350                 meanstat_point = per_os_width * (float(meanstat))/(max_rating-1)
 351                 # standard error of estimate
 352                 errstat = len(ratings) > 1 and np.std(ratings)/np.sqrt(len(ratings)-1) or 0
 353
 354                 if True:
 355                     # Beautiful piece not yet appreciated by the audience
 356                     total = len(ratings)
 357                     bottom = 0
 358                     for r in range(max_rating):
 359                         stat = np.sum(ratings == r) * meanstat_point / float(total)
 360                         #print r, it, os, stat, total
 361                         #if it == "pers_r8" and os == "linux" and r == 3:
 362                         #    import pydb; pydb.debugger()
 363                         kwargs = dict(label=None)
 364                         if stat:
 365                             pl.barh(1.0/nos * (nos - 1 - i), stat, left=bottom, color=os_colors[i],
 366                                     height=.25, alpha=0.25 + r/float(max_rating),
 367                                     label=None,
 368                                     edgecolor=os_colors[i])
 369                         bottom += stat
 370                 else:
 371                     pl.barh(1.0/nos * (nos - 1 - i), meanstat_point, left=0,
 372                             color=os_colors[i], height=.25, alpha=1.0, label=None)
 373                 pl.errorbar([meanstat_point],
 374                             [1.0/nos * (nos - 0.5 - i)],
 375                             xerr=[errstat], fmt='o', color=os_colors[i], ecolor='k')
 376         pl.xlim((0, per_os_width))
 377         if k == 0:
 378             pl.text(0, 1.1, "Disagree", horizontalalignment='left')
 379             pl.text(per_os_width, 1.1, "Agree", horizontalalignment='right')
 380             pl.ylim((0, 1.5))
 381         else:
 382             pl.ylim((0, 1))
 383         pl.axis('off')
 384         pl.subplots_adjust(left=0.00, right=1., bottom=0.0, top=1,
 385                        wspace=0.05, hspace=0.05)
 386         fname = '%s/ratings_%s_%s.png' % (destdir, env, it)
 387         pl.savefig(fname, format='png', dpi=80)
 388         pl.close()
 389         oddrow_s = k % 2 == 0 and ' class="oddrow"' or ''
 390         rst.write("""
 391         <tr%(oddrow_s)s>
 392         <td>%(it_nice)s</td>
 393         <td><img border="0" alt="%(fname)s" src="%(fname)s" /></td> </tr>"""
 394                   % (locals()))
 395
 396     rst.write("""
 397     </table>
 398
 399     """)
 400     rst.close()
 401     return
 402
 403
 404 def main(srcdir, destdir):
 405     db = DB(srcdir)
 406     if not os.path.exists(destdir):
 407         os.makedirs(destdir)
 408
 409     mkpic_submissions_per_key(
 410         db, destdir, 'virt_prod', sortby='count',
 411         title='Virtualization product popularity')
 412
 413     mkpic_submissions_per_key(
 414         db, destdir, 'bg_datamod', sortby='count',
 415         title='Submissions per data modality')
 416
 417     mkpic_submissions_per_key(
 418         db, destdir, 'bg_position', title='Submissions per position', sortby='count')
 419
 420     mkpic_submissions_per_key(
 421         db, destdir, 'bg_country', title='Submissions per country', sortby='count')
 422
 423     mkpic_submissions_per_key(
 424         db, destdir, 'bg_employer', title='Submissions per venue', sortby='count')
 425
 426     mkpic_submissions_per_key(
 427         db, destdir, 'software_resource', title='Software resource popularity', sortby='count')
 428
 429     for pic in [mkpic_os_per_env, mkpic_software, mkpic_time_per_env]:
 430         pic(db, destdir)
 431     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'pers_os', ['pers_r%i' % i for i in range(1, 9)], destdir,
 432                        "Personal environment", "I prefer this particular scientific software environment because ...")
 433     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'man_os', ['man_r%i' % i for i in range(1, 5)], destdir,
 434                        "Managed environment")
 435     mkpic_rating_by_os_hor_joined(db, 'virt_host_os', ['virt_r%i' % i for i in range(1, 4)], destdir,
 436                        "Virtual environment (by host OS)")
 437
 438     # submission stats: this is RST
 439     statsfile = open('%s/stats.txt' % destdir, 'w')
 440     statsfile.write('::\n\n  Number of submissions: %i\n' % len(db))
 441     statsfile.write('  Statistics last updated: %s\n\n' \
 442             % time.strftime('%A, %B %d %Y, %H:%M:%S UTC', time.gmtime()))
 443     statsfile.close()
 444
 445 if __name__ == '__main__':
 446     main(sys.argv[1], sys.argv[2])