contrib/cortex-strings/scripts/plot.py

   1 """Plot the results for each test.  Spits out a set of images into the
   2 current directory.
   3 """
   4
   5 import libplot
   6
   7 import fileinput
   8 import collections
   9 import pprint
  10
  11 import pylab
  12
  13 Record = collections.namedtuple('Record', 'variant test size loops src_alignment dst_alignment run_id rawtime comment time bytes rate')
  14
  15 def unique(rows, name):
  16     """Takes a list of values, pulls out the named field, and returns
  17     a list of the unique values of this field.
  18     """
  19     return sorted(set(getattr(x, name) for x in rows))
  20
  21 def to_float(v):
  22     """Convert a string into a better type.
  23
  24     >>> to_float('foo')
  25     'foo'
  26     >>> to_float('1.23')
  27     1.23
  28     >>> to_float('45')
  29     45
  30     """
  31     try:
  32         if '.' in v:
  33             return float(v)
  34         else:
  35             return int(v)
  36     except:
  37         return v
  38
  39 def parse():
  40     # Split the input up
  41     rows = [x.strip().split(':') for x in fileinput.input()]
  42     # Automatically turn numbers into the base type
  43     rows = [[to_float(y) for y in x] for x in rows]
  44
  45     # Scan once to calculate the overhead
  46     r = [Record(*(x + [0, 0, 0])) for x in rows]
  47     bounces = pylab.array([(x.loops, x.rawtime) for x in r if x.test == 'bounce'])
  48     fit = pylab.polyfit(bounces[:,0], bounces[:,1], 1)
  49
  50     records = []
  51
  52     for row in rows:
  53         # Make a dummy record so we can use the names
  54         r1 = Record(*(row + [0, 0, 0]))
  55
  56         bytes = r1.size * r1.loops
  57         # Calculate the bounce time
  58         delta = pylab.polyval(fit, [r1.loops])
  59         time = r1.rawtime - delta
  60         rate = bytes / time
  61
  62         records.append(Record(*(row + [time, bytes, rate])))
  63
  64     return records
  65
  66 def plot(records, field, scale, ylabel):
  67     variants = unique(records, 'variant')
  68     tests = unique(records, 'test')
  69
  70     colours = libplot.make_colours()
  71
  72     # A little hack.  We want the 'all' record to be drawn last so
  73     # that it's obvious on the graph.  Assume that no tests come
  74     # before it alphabetically
  75     variants.reverse()
  76
  77     for test in tests:
  78         for variant in variants:
  79             v = [x for x in records if x.test==test and x.variant==variant]
  80             v.sort(key=lambda x: x.size)
  81             V = pylab.array([(x.size, getattr(x, field)) for x in v])
  82
  83             # Ensure our results appear
  84             order = 1 if variant == 'this' else 0
  85
  86             try:
  87                 # A little hack.  We want the 'all' to be obvious on
  88                 # the graph
  89                 if variant == 'all':
  90                     pylab.scatter(V[:,0], V[:,1]/scale, label=variant)
  91                     pylab.plot(V[:,0], V[:,1]/scale)
  92                 else:
  93                     pylab.plot(V[:,0], V[:,1]/scale, label=variant,
  94                             zorder=order, c = colours.next())
  95
  96             except Exception, ex:
  97                 # michaelh1 likes to run this script while the test is
  98                 # still running which can lead to bad data
  99                 print ex, 'on %s of %s' % (variant, test)
 100
 101         pylab.legend(loc='lower right', ncol=2, prop={'size': 'small'})
 102         pylab.xlabel('Block size (B)')
 103         pylab.ylabel(ylabel)
 104         pylab.title('%s %s' % (test, field))
 105         pylab.grid()
 106
 107         pylab.savefig('%s-%s.png' % (test, field), dpi=100)
 108         pylab.semilogx(basex=2)
 109         pylab.savefig('%s-%s-semilog.png' % (test, field), dpi=100)
 110         pylab.clf()
 111
 112 def test():
 113     import doctest
 114     doctest.testmod()
 115
 116 def main():
 117     records = parse()
 118
 119     plot(records, 'rate', 1024**2, 'Rate (MB/s)')
 120     plot(records, 'time', 1, 'Total time (s)')
 121
 122 if __name__ == '__main__':
 123     main()