1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
#!/usr/bin/env python3
 
import collections
import csv
import glob
import statistics
 
# type-aggregation-model[-epochs]
 
results = {}
 
for filename in glob.glob('aggregation_*'):
    with open(filename) as fp:
        reader = csv.reader(fp, delimiter=' ')
        for row in reader:
            assert row[0] == 'RESULT'
            
            if row[1] not in results:
                results[row[1]] = [ [], [], [] ]
            
            for i in range(3):
                results[row[1]][i].append(float(row[2+i]))
 
def key_fix(x):
    x = x[0].split('_')
    
    x[0] = {'past':0, 'flow': 1, 'fore':2, 'all':3}[x[0]]
    x[1] = int(x[1])
    if len(x) > 3:
        x[3] = int(x[3])
    return x
 
results = collections.OrderedDict(sorted(results.items(), key=key_fix))
 
last = None
for i in results:
    it = i.split('_')
    if it[0] != last:
        print()
        last = it[0]
    print('-'.join(it[0:2]), '-'.join(it[2:]), end='')
    for j in range(len(results[i])):
        print('', statistics.mean(results[i][j]), statistics.stdev(results[i][j]), end='')
    print()