gplot.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 """This module contain functions to ease graph plots."""
   3 from json import loads
   4 from matplotlib import pyplot as plt
   5 from os import listdir
   6 from sys import argv, exit
   7 import seaborn as sns
   8
   9 def load_trajectory(fname):
  10     """Load trajectory from file.
  11
  12     Keyword arguments:
  13     fname -- The file name.
  14     """
  15     if fname is None:
  16         raise ValueError("File name as argument needed")
  17     with open(fname, "r") as f:
  18         trajectory = loads(f.read())
  19         return trajectory
  20
  21 def load_trajectories(dname):
  22     """Load trajectories from directory.
  23
  24     Keyword arguments:
  25     dname -- The directory name.
  26     """
  27     if dname is None:
  28         raise ValueError("Directory name as argument needed")
  29     trajectories = []
  30     for f in listdir(dname):
  31         trajectories.append(load_trajectory("{}/{}".format(dname, f)))
  32     return trajectories
  33
  34 def gplot():
  35     """Plot graph."""
  36     plt.rcParams["font.size"] = 24
  37     fig = plt.figure()
  38     ax = fig.add_subplot(111)
  39     #ax.set_aspect("equal")
  40     #ax.set_yscale("log")
  41     #ax.set_title("TITLE")
  42     #ax.set_xlabel("Time [s]")
  43     #ax.set_ylabel("YLABEL")
  44     #ax.set_xlim(0, 100)
  45     #ax.set_ylim(0, 100)
  46
  47     #plt.plot(xcoords, ycoords, color="blue", label="LABEL")
  48     #plt.hist(vals) # log=?, range=[?], bins=?
  49     #ax.bar(xvals, yvals) # width=?
  50     #ax.set_xticklabels(xvals, rotation=90)
  51
  52     plt.show()
  53     #plt.savefig("WHATEVER")
  54
  55 def count_if_exist(trajectories, what):
  56     """From multiple trajectories compute the number of occurences.
  57
  58     Keyword arguments:
  59     trajectories -- The list of trajectories.
  60     what -- Number of occurences of what to compute.
  61     """
  62     occ = 0
  63     for t in trajectories:
  64         try:
  65             if t[what]:
  66                 occ += 1
  67         except:
  68             pass
  69     return occ
  70
  71 def get_lasts_if_exist(trajectories, what):
  72     """From multiple trajectories get the list of last values.
  73
  74     Keyword arguments:
  75     trajectories -- The list of trajectories.
  76     what -- The last values of what to take.
  77     """
  78     val = []
  79     for t in trajectories:
  80         try:
  81             val.append(t[what][-1])
  82         except:
  83             pass
  84     return val
  85
  86 def get_maxs_if_exist(trajectories, what):
  87     """From multiple trajectories get the list of maximum values.
  88
  89     Keyword arguments:
  90     trajectories -- The list of trajectories.
  91     what -- The maximum values of what to take.
  92     """
  93     val = []
  94     for t in trajectories:
  95         try:
  96             val.append(max(t[what]))
  97         except:
  98             val.append(9999)
  99     return val
 100
 101 def plot_successrate():
 102     """Plot success rate of single/multi-core implementations."""
 103     LOGF="logs_T2st3co2_lpar"
 104     LOGSF=["opt0", "opt1"]
 105     LEG={
 106             "opt0": "T2, st3, co2, no opt",
 107             "opt1": "T2, st3, co2, with opt"}
 108
 109     r={}
 110     for sf in LOGSF:
 111         r["{}".format(LEG[sf])] = load_trajectories("{}/{}".format(LOGF, sf))
 112
 113     v={}
 114     for a in r.keys():
 115         v[a] = (100 * count_if_exist(r[a], "traj") /
 116                 count_if_exist(r[a], "elap"))
 117     vs = sorted(v.items(), key=lambda kv: kv[1])
 118
 119     plt.rcParams["font.size"] = 24
 120     fig = plt.figure()
 121     ax = fig.add_subplot(111)
 122     ax.set_title("Trajectories found in 10 seconds period")
 123
 124     ax.set_ylabel("Framework tested [-]")
 125     ax.set_xlabel("Found successfully [%]")
 126     ax.set_xlim(0, 100)
 127     ax.set_yticklabels([])
 128     j = 0
 129     for (k, i) in vs:
 130         ax.barh(j, float(i), 4, label=k)
 131         j += -5
 132     ax.legend()
 133
 134     plt.show()
 135
 136 def plot_mintrajcost():
 137     """Plot minimum trajectory cost found."""
 138     LOGF="logs_inf_sq"
 139     ALG=["Karaman2011", "Kuwata2008", "LaValle1998"]
 140     ALGT={"Karaman2011": "RRT*",
 141             "Kuwata2008": "RRT + heur",
 142             "LaValle1998": "RRT"}
 143     ST=["3"]
 144     STT={"3": "R&S"}
 145     CO=["5"]
 146     COT={"5": "E2"}
 147
 148     r={}
 149     for a in ALG:
 150         for st in ST:
 151             for co in CO:
 152                 r["{}, {}, {}".format(ALGT[a], STT[st], COT[co])] = (
 153                         load_trajectories("{}/{}st{}co{}_lpar".format(
 154                             LOGF, a, st, co)))
 155
 156     v={}
 157     for a in r.keys():
 158         v[a] = get_lasts_if_exist(r[a], "cost")
 159
 160     #plt.rcParams["font.size"] = 24
 161     fig = plt.figure()
 162     for i in range(len(r.keys())):
 163         ax = fig.add_subplot(3, 1, i + 1)
 164         ax.set_title("Minimum trajectory cost found in 10 seconds (sequential)")
 165
 166         ax.set_ylabel("Framework tested [-]")
 167         ax.set_xlabel("Minimum trajectory cost [m]")
 168         #ax.set_yticklabels([])
 169
 170         plt.bar(range(len(v[r.keys()[i]])), v[r.keys()[i]], label=r.keys()[i])
 171
 172         ax.legend()
 173     plt.show()
 174     return
 175
 176 def plot_costdist():
 177     """Plot distribution of last costs across measured tests."""
 178     LOGF="logs_T2st3co2_lpar"
 179     LOGSF=["opt0", "opt1"]
 180     LEG={
 181             "opt0": "T2, st3, co2, no opt",
 182             "opt1": "T2, st3, co2, with opt"}
 183
 184     r={}
 185     for sf in LOGSF:
 186         r["{}".format(LEG[sf])] = load_trajectories("{}/{}".format(LOGF, sf))
 187
 188     v={}
 189     for a in r.keys():
 190         v[a] = get_lasts_if_exist(r[a], "cost")
 191
 192     plt.rcParams["font.size"] = 24
 193     fig = plt.figure()
 194     ax = fig.add_subplot(111)
 195     ax.set_title("Trajectories last costs distribution")
 196
 197     ax.set_ylabel("[-]")
 198     ax.set_xlabel("Minimum trajectory cost [m]")
 199     ax.set_yticklabels([])
 200
 201     for a in r.keys():
 202         sns.distplot(v[a])
 203
 204     ax.legend()
 205     plt.show()
 206
 207 if __name__ == "__main__":
 208     plot_costdist()