~linaro-toolchain-dev/cortex-strings/trunk

"""Plot the results for each test.  Spits out a set of images into the

current directory.

"""

 

import fileinput

import collections

import pprint

 

import pylab

 

Record = collections.namedtuple('Record', 'variant test size loops src_alignment dst_alignment run_id rawtime comment time bytes rate')

 

def unique(rows, name):

    """Takes a list of values, pulls out the named field, and returns

    a list of the unique values of this field.

    """

    return sorted(set(getattr(x, name) for x in rows))

 

def to_float(v):

    """Convert a string into a better type.

 

    >>> to_float('foo')

    'foo'

    >>> to_float('1.23')

    1.23

    >>> to_float('45')

    45

    """

    try:

        if '.' in v:

            return float(v)

        else:

            return int(v)

    except:

        return v

 

def parse():

    # Split the input up

    rows = [x.strip().split(':') for x in fileinput.input()]

    # Automatically turn numbers into the base type

    rows = [[to_float(y) for y in x] for x in rows]

 

    # Scan once to calculate the overhead

    r = [Record(*(x + [0, 0, 0])) for x in rows]

    bounces = pylab.array([(x.loops, x.rawtime) for x in r if x.test == 'bounce'])

    fit = pylab.polyfit(bounces[:,0], bounces[:,1], 1)

 

    records = []

 

    for row in rows:

        # Make a dummy record so we can use the names

        r1 = Record(*(row + [0, 0, 0]))

 

        bytes = r1.size * r1.loops

        # Calculate the bounce time

        delta = pylab.polyval(fit, [r1.loops])

        time = r1.rawtime - delta

        rate = bytes / time

 

        records.append(Record(*(row + [time, bytes, rate])))

 

    return records

 

def plot(records, field, scale, ylabel):

    variants = unique(records, 'variant')

    tests = unique(records, 'test')

 

    # A little hack.  We want the 'all' record to be drawn last so

    # that it's obvious on the graph.  Assume that no tests come

    # before it alphabetically

    variants.reverse()

 

    for test in tests:

        for variant in variants:

            v = [x for x in records if x.test==test and x.variant==variant]

            v.sort(key=lambda x: x.size)

            V = pylab.array([(x.size, getattr(x, field)) for x in v])

 

            # Ensure our results appear

            order = 1 if variant == 'this' else 0

 

            try:

                # A little hack.  We want the 'all' to be obvious on

                # the graph

                if variant == 'all':

                    pylab.scatter(V[:,0], V[:,1]/scale, label=variant)

                    pylab.plot(V[:,0], V[:,1]/scale)

                else:

                    pylab.plot(V[:,0], V[:,1]/scale, label=variant, zorder=order)

 

            except Exception, ex:

                # michaelh1 likes to run this script while the test is

                # still running which can lead to bad data

                print ex, 'on %s of %s' % (variant, test)

 

        pylab.legend(loc='lower right', ncol=2, prop={'size': 'small'})

        pylab.xlabel('Block size (B)')

        pylab.ylabel(ylabel)

        pylab.title('%s %s' % (test, field))

        pylab.grid()

 

        pylab.savefig('%s-%s.png' % (test, field), dpi=100)

        pylab.semilogx(basex=2)

        pylab.savefig('%s-%s-semilog.png' % (test, field), dpi=100)

        pylab.clf()

 

def test():

    import doctest

    doctest.testmod()

 

def main():

    records = parse()

 

    plot(records, 'rate', 1024**2, 'Rate (MB/s)')

    plot(records, 'time', 1, 'Total time (s)')

 

if __name__ == '__main__':

    main()