scripts/print_json_objects_scenaris_statistics.py

   1 """Print JSON formatted scenarios statistics.
   2
   3 The structure of input directory (``sys.argv[1]``) must be the
   4 following::
   5
   6    SCEN_DIR/
   7       0/
   8          fname1.json
   9          fname2.json
  10          ...
  11       1/
  12       2/
  13       ...
  14
  15 """
  16 from json import loads
  17 from math import cos, inf, pi, sin
  18 from matplotlib import pyplot as plt
  19 from os import listdir
  20 from sys import argv, exit
  21
  22 def get_scenario(fname):
  23     """Load scenario from file.
  24
  25     Keyword arguments:
  26     fname -- File name.
  27     """
  28     if fname is None:
  29         raise ValueError("File name as argument needed")
  30     with open(fname, "r") as f:
  31         try:
  32             scenario = loads(f.read())
  33         except:
  34             scenario = {"error": "Bad JSON format."}
  35     return scenario
  36
  37 def get_scenarios(dname):
  38     """Load scenarios from directiory.
  39
  40     Keyword arguments:
  41     dname -- Directory name.
  42     """
  43     if dname is None:
  44         raise ValueError("Directory name as argument needed")
  45     s = {}
  46     for d in listdir(dname):
  47         for f in listdir("{}/{}".format(dname, d)):
  48             if f not in s:
  49                 s[f] = []
  50             s[f].append({
  51                 "dn": dname,
  52                 "fn": f,
  53                 "cnt": int(d),
  54                 "sc": get_scenario("{}/{}/{}".format(dname, d, f)),
  55             })
  56     return s
  57
  58 def compute_stats(sl={}, what="time"):
  59     """Return ``mean``, ``std``, ``med``, ``max``, and ``min`` of ``what``.
  60
  61     Keyword arguments:
  62     sl -- Scenarios list.
  63     what -- The variable in scenario stats to compute with.
  64     """
  65     assert len(sl) > 0
  66     wl = [s["sc"][what] for s in sl if "sc" in s and what in s["sc"]]
  67     el = [
  68         1 for s in sl
  69         if "sc" in s
  70         and "cost" in s["sc"]
  71         and s["sc"]["cost"] != -1
  72     ]
  73     if len(wl) == 0:
  74         wl_mean = inf
  75         wl_std = inf
  76         wl_max = inf
  77         wl_min = -inf
  78         wl_med = inf
  79     else:
  80         wl_mean = sum(wl) / len(wl)
  81         wl_tmp = [(x - wl_mean)**2 for x in wl]
  82         wl_std = (sum(wl_tmp) / len(wl_tmp))**0.5
  83         wl_max = max(wl)
  84         wl_min = min(wl)
  85         wl.sort()
  86         wl_med = wl[round(len(wl) / 2)]
  87     return {
  88         "err": 100 * (len(sl) - len(el)) / len(sl),
  89         "avg": wl_mean,
  90         "std": wl_std,
  91         "med": wl_med,
  92         "max": wl_max,
  93         "min": wl_min,
  94     }
  95
  96 if __name__ == "__main__":
  97     if (len(argv) == 2):
  98         SCEN_DIR = argv[1]
  99     else:
 100         SCEN_DIR = "out"
 101
 102     def gos(h=False):
 103         """Generate output string for values.
 104
 105         Keyword arguments:
 106         h -- String for header?
 107         """
 108         pr = "{:<16.2f}" if not h else "{:<16}"
 109         pr += "{:<16}"
 110         pr += "{:<16}"
 111         pr += "{:<16}"
 112         pr += "{:<16}"
 113         for i in range(30): # 5 (from compute_stats) x 6 (stats in README)
 114             pr += "{:<16.6f}" if not h else "{:<16}"
 115         return pr
 116
 117     scenarios = get_scenarios(SCEN_DIR)
 118     scenarios = sorted(
 119         scenarios.items(),
 120         key=lambda kv: int(kv[0]) if kv[0].isnumeric() else kv[0]
 121     )
 122     print(gos(True).format(
 123             "%--------------|", "---------------|", "---------------|",
 124             "---------------|", "---------------|",
 125
 126             "----------------", "----------------",
 127             "time",
 128             "----------------", "---------------|",
 129
 130             "----------------", "----------------",
 131             "iterations",
 132             "----------------", "---------------|",
 133
 134             "----------------", "----------------",
 135             "cost",
 136             "----------------", "---------------|",
 137
 138             "----------------", "----------------",
 139             "cusps-in-path",
 140             "----------------", "---------------|",
 141
 142             "----------------", "----------------",
 143             "connecteds-in-pa", "th",
 144             "---------------|",
 145
 146             "----------------", "----------------",
 147             "nodes",
 148             "----------------", "---------------|",
 149     ))
 150     print(gos(True).format(
 151             "%err [%]", "planner", "filename",
 152             "-", "-",
 153             "avg [s]", "std [s]", "med [s]", "max [s]", "min [s]", # time
 154             "avg [-]", "std [-]", "med [-]", "max [-]", "min [-]", # iterations
 155             "avg [m]", "std [m]", "med [m]", "max [m]", "min [m]", # cost
 156             "avg [-]", "std [-]", "med [-]", "max [-]", "min [-]", # cusps-in-p
 157             "avg [-]", "std [-]", "med [-]", "max [-]", "min [-]", # connecteds
 158             "avg [-]", "std [-]", "med [-]", "max [-]", "min [-]", # nodes
 159     ))
 160     print()
 161     for (f, sl) in scenarios:
 162         assert f == sl[0]["fn"]
 163         tl = compute_stats(sl, "time")
 164         il = compute_stats(sl, "iterations")
 165         cl = compute_stats(sl, "cost")
 166         cul = compute_stats(sl, "cusps-in-path")
 167         col = compute_stats(sl, "connecteds-in-path")
 168         nl = compute_stats(sl, "nodes")
 169         print(gos().format(
 170                 tl["err"], sl[0]["dn"], sl[0]["fn"],
 171                 "-", "-",
 172                 tl["avg"], tl["std"], tl["med"], tl["max"], tl["min"],
 173                 il["avg"], il["std"], il["med"], il["max"], il["min"],
 174                 cl["avg"], cl["std"], cl["med"], cl["max"], cl["min"],
 175                 cul["avg"], cul["std"], cul["med"], cul["max"], cul["min"],
 176                 col["avg"], col["std"], col["med"], col["max"], col["min"],
 177                 nl["avg"], nl["std"], nl["med"], nl["max"], nl["min"],
 178         ))