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Private GIT Repository
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[loba-papers.git] / loba-besteffort / data / script.r
1 ## Usage: launch R, and then: source("script.r")
2
3 ## save, and chane default options
4 osp <- options("scipen")
5 options(scipen=3)
6
7 ## load dataset (variable is "ds")
8 load("data.rda")
9
10 ## extract data for plain algorithms, in real mode
11 #ds.base <- subset(ds, Mode == "R" & grepl("[lt]_plain", Algo))
12
13 ## extract data for one experiment
14 #xx <- subset(ds,
15 #             Mode == "R" & Distrib == 1 & Ratio == "1:1" &
16 #             Platform == "cluster" & Size == 16 & Topo == "line")
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20 draw <- function(dset = ds,
21                  draw_mode = "R",
22                  draw_distrib = 1,
23                  draw_ratio = "1:1",
24                  draw_platform = "cluster",
25                  draw_topo = "hcube") {
26
27   ## extract desired data
28   dset <- subset(dset,
29                  Mode == draw_mode & Distrib == draw_distrib &
30                  Ratio == draw_ratio &
31                  Platform == draw_platform & Topo == draw_topo)
32
33   ## reorder lines (first "plain", then "bookkeeping")
34   dset <- rbind(subset(dset, grepl("plain", Algo)),
35                 subset(dset, grepl("bookkeeping", Algo)))
36   dset <- dset[order(dset$Size), ]
37
38   ## finally, add an "Index" attribute(, for further processing
39   dset <- cbind(dset, Index=seq(1, length(dset$Size))) # FIXME
40
41   #print(dset)
42
43   ## save the graphical parameters
44   p <- par(no.readonly=TRUE)
45
46   par(mar=c(13, 4, 4, 4) + 0.1,         # change margins
47       mgp=c(11, 1, 0))
48
49   par(las=3)                           # always draw labels vertically
50
51   ## compute the time range: 0..max+20%
52   time_range <- c(0, range(dset$Conv_max)[2] * 1.2)
53
54   ## first draw the bars
55   barplot(dset$Conv_max, axes=FALSE, col="red",
56           names=dset$Algo,
57           ylim=time_range)
58   barplot(dset$Conv_avg, axes=FALSE, col="green",
59           add=TRUE)
60   barplot(dset$Idle_avg, axes=FALSE, col="blue",
61           add=TRUE)
62
63   ## draw the time axis on the left
64   axis(2, labels=TRUE)
65   mtext("Simulated time (s)", side=2, line=2.5)
66
67   title(xlab="Algorithms")
68
69   ## compute the data range
70   x_data_range <- c(0.6, length(dset$Algo) + 0.4)
71   data_range <- c(0, range(dset$Data_amnt)[2] * 1.04)
72
73   ## draw the data amnt line graphs
74   for (alg in unique(dset$Algo)) {
75     print(alg);
76     dset.da <- subset(dset, Algo == alg)
77     ## start a new graph, but drawn on the same device
78     par(new=TRUE)
79     plot(dset.da$Index, dset.da$Data_amnt, axes=FALSE, xlab="", type="b",
80          xlim=x_data_range,
81          yaxs="i", ylim=data_range)
82   }
83
84   ## draw the data amnt axis on the right
85   axis(4, labels=TRUE)
86   mtext("Data amount (relative)", side=4, line=2.5)
87
88   ## finally, set title
89   t <- paste0(dset$Mode[1], dset$Distrib[1], " / ",
90               dset$Ratio[1], " / ",
91               dset$Platform[1], " / ", dset$Topo[1])
92   title(main=t)
93
94   ## restore the graphical parameters
95   par(p)
96
97   return(dset)
98 }
99
100 draw2 <- function(dset = ds,
101                  draw_mode = "R",
102                  draw_distrib = 1,
103                  draw_ratio = "1:1",
104                  draw_platform = "cluster",
105                  draw_topo = "hcube") {
106
107   ## extract desired data
108   dset <- subset(dset,
109                  Mode == draw_mode & Distrib == draw_distrib &
110                  Ratio == draw_ratio &
111                  Platform == draw_platform & Topo == draw_topo)
112
113   ## reorder lines (first "plain", then "bookkeeping")
114   dset <- rbind(subset(dset, grepl("plain", Algo)),
115                 subset(dset, grepl("bookkeeping", Algo)))
116   dset <- dset[order(dset$Size), ]
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118   ## keep only useful data
119   dset.long <- data.frame(Algo=dset$Algo, Size=dset$Size,
120                           Idle_avg=dset$Idle_avg,
121                           Conv_avg=dset$Conv_avg,
122                           Conv_max=dset$Conv_max)
123
124   ## reshape data -> wide
125   dset.wide <- reshape(dset.long, direction="wide",
126                        idvar="Algo", timevar="Size")
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128   ## rename rows
129   names <- dset.wide$Algo
130   names <- sub("makhoul_plain",             "a: makhoul,plain", names)
131   names <- sub("besteffort_plain",          "b: best effort,plain", names)
132   names <- sub("besteffort-k2_plain",       "c: best effort,k=2,plain", names)
133   names <- sub("besteffort-k4_plain",       "d: best effort,k=4,plain", names)
134   names <- sub("makhoul_bookkeeping",       "e: makhoul,virtual", names)
135   names <- sub("besteffort_bookkeeping",    "f: best effort,virtual", names)
136   names <- sub("besteffort-k2_bookkeeping", "g: best effort,k=2,virtual", names)
137   names <- sub("besteffort-k4_bookkeeping", "h: best effort,k=4,virtual", names)
138   rownames(dset.wide) <- names
139   #colnames(dset.wide) <- sub("^[^.]*\\.", "", colnames(dset.wide))
140
141   ## remove first column (aka "Algo")
142   dset.mat <- as.matrix(dset.wide[-1])
143   nc <- nrow(dset.mat)
144
145   dset.plot <- dset.mat[, c(FALSE,FALSE,TRUE)]
146   barplot(dset.plot, beside=TRUE,
147           axisnames=FALSE,
148 #          names.arg=sub("^[^.]*\\.", "", colnames(dset.plot)),
149           col=gray.colors(nc)
150 #          col=rainbow(nc, s=.5)
151           )
152
153   dset.plot <- dset.mat[, c(FALSE,TRUE,FALSE)]
154   barplot(dset.plot, beside=TRUE,
155           axes=FALSE, axisnames=FALSE, add=TRUE,
156           legend.text=TRUE,
157           args.legend=list(x="topleft", inset=c(.02,0), x.intersp=0.5, title="Algorithms"),
158           col=gray.colors(nc)
159 #          col=rainbow(nc)
160           )
161
162   dset.plot <- dset.mat[, c(TRUE,FALSE,FALSE)]
163   barplot(dset.plot, beside=TRUE,
164           axes=FALSE, axisnames=FALSE, add=TRUE,
165           col="white"
166 #          col=gray.colors(nc)
167 #          col=rainbow(nc, v=.5)
168           )
169
170   ## finally, set titles
171   c <- ncol(dset.plot) - 1
172   for (l in 0:7) {
173     t <- intToUtf8(utf8ToInt("a") + l)
174     for (a in 1.5 + l + 9 * 0:c)
175       mtext(t, side=1, at=a)
176   }
177   a=5
178   for (s in sub("^[^.]*\\.", "", colnames(dset.plot))) {
179     mtext(s, side=1, line=1.5, at=a)
180     a <- a + 9
181   }
182   t <- paste0(dset$Mode[1], dset$Distrib[1], " / ",
183               dset$Ratio[1], " / ",
184               dset$Platform[1], " / ", dset$Topo[1])
185   t <- sub("hcube", "hypercube", t)
186   title(xlab="Platform size",
187         ylab="Simulated time (s)",
188         main=t)
189
190 }
191
192 if (FALSE) {
193
194   if (TRUE) {
195     draw2(draw_distrib="1")
196     draw2(draw_distrib="N")
197   } else {
198     msg <- function(text, wait = TRUE) {
199       if (wait)
200         readline("Press <Enter> to continue\n")
201       message(text)
202     }
203
204     msg("First test, with algorithms \"plain\"...", wait = FALSE);
205     draw(subset(ds, grepl("[lt]_plain", Algo)), draw_distrib="N")
206
207     msg("... with draw2()...")
208     draw2(subset(ds, grepl("[lt]_plain", Algo)), draw_distrib="N")
209
210     msg("Second test, with algorithms \"bookkeeping\"...");
211     draw(subset(ds, grepl("[lt]_bookkeeping", Algo)), draw_distrib="N")
212
213     msg("... with draw2()...")
214     draw2(subset(ds, grepl("[lt]_bookkeeping", Algo)), draw_distrib="N")
215
216     msg("Third test, with all algorithms...");
217     draw(draw_distrib="N")
218
219     msg("... with draw2()...")
220     draw2(draw_distrib="N")
221   }
222
223 } else {
224
225   pdf.options(colormodel="grey")
226   system("mkdir -pv graphs")
227   for (m in c("R", "I")) {
228     for (d in c("1", "N")) {
229       for (r in c("10:1", "1:1", "1:10")) {
230         for (t in c("line", "torus", "hcube")) {
231           for (p in c("grid", "cluster")) {
232             message(sprintf(">>> Drawing: %s%s / %s / %s / %s", m, d, r, p, t))
233           filename <- sprintf("graphs/%s%s-%s-%s-%s.pdf", m, d, r, p, t)
234             pdf(file=filename)
235             draw2(#subset(ds, grepl("[lt]_plain", Algo)),
236                   draw_mode=m, draw_distrib=d, draw_ratio=r,
237                   draw_topo=t, draw_platform=p)
238             dev.off()
239             embedFonts(file=filename, options="-dPDFSETTINGS=/prepress")
240           }
241         }
242       }
243     }
244   }
245
246   ## restore default options
247   options(scipen=osp)
248 }