univer-7th-semester/genetic-algorithms
Code Actions Releases 7

Скрипт для генерации tex таблиц по результатам экспериментов

Browse Source
This commit is contained in:
Артём Тищенко
2025-10-08 17:32:41 +03:00
parent c15867f027
commit 7c54d08b71
2 changed files with 279 additions and 31 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

243
lab2/csv_to_tex.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,243 @@
"""
Скрипт для конвертации результатов экспериментов из CSV в LaTeX таблицы.
Этот скрипт автоматически сканирует папку experiments/, находит все подпапки
с файлами results.csv, парсит данные экспериментов и генерирует LaTeX код
таблиц в формате, готовом для вставки в отчёт.
Структура входных данных:
- experiments/N/results.csv, где N - размер популяции
- CSV содержит результаты экспериментов с различными параметрами Pc и Pm
- Значения в формате "X.Y (Z)" где X.Y - время выполнения, Z - количество итераций
- "—" для отсутствующих данных
Выходной файл: tables.tex с готовым LaTeX кодом всех таблиц.
Лучший результат по времени выполнения в каждой таблице выделяется жирным.
"""
import re
from pathlib import Path
def parse_csv_file(csv_path: str) -> tuple[str, list[list[str]]]:
"""
Парсит CSV файл с результатами эксперимента.
Args:
csv_path: Путь к CSV файлу
Returns:
Tuple с заголовком и данными таблицы
"""
with open(csv_path, "r", encoding="utf-8") as file:
lines = file.readlines()
# Удаляем пустые строки и берём только строки с данными
clean_lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()]
# Первая строка - заголовки
header = clean_lines[0]
# Остальные строки - данные
data_lines = clean_lines[1:]
# Парсим данные
data_rows = []
for line in data_lines:
parts = line.split(",")
if len(parts) >= 6: # Pc + 5 значений Pm
data_rows.append(parts)
return header, data_rows
def extract_time_value(value: str) -> float | None:
"""
Извлекает значение времени из строки формата "X.Y (Z)".
Args:
value: Строка с результатом
Returns:
Время выполнения как float или None если значение пустое
"""
value = value.strip()
if value == "—" or value == "" or value == "–":
return None
# Ищем паттерн "число.число (число)"
match = re.match(r"(\d+\.?\d*)\s*\(", value)
if match:
return float(match.group(1))
return None
def find_best_time(data_rows: list[list[str]]) -> float | None:
"""
Находит минимальное время выполнения среди всех значений в таблице.
Args:
data_rows: Строки данных таблицы
Returns:
Минимальное время или None если нет валидных значений
"""
min_time = None
for row in data_rows:
for i in range(1, min(6, len(row))): # Пропускаем первую колонку (Pc)
time_value = extract_time_value(row[i])
if time_value is not None:
if min_time is None or time_value < min_time:
min_time = time_value
return min_time
def format_value(value: str, best_time: float | None = None) -> str:
"""
Форматирует значение для LaTeX таблицы, выделяя лучший результат жирным.
Args:
value: Строковое значение из CSV
best_time: Лучшее время в таблице для сравнения
Returns:
Отформатированное значение для LaTeX
"""
value = value.strip()
if value == "—" or value == "" or value == "–":
return "—"
# Проверяем, является ли это лучшим результатом
current_time = extract_time_value(value)
if (
current_time is not None
and best_time is not None
and abs(current_time - best_time) < 0.001
):
return f"\\textbf{{{value}}}"
return value
def generate_latex_table(n: str, header: str, data_rows: list[list[str]]) -> str:
"""
Генерирует LaTeX код таблицы.
Args:
n: Размер популяции
header: Заголовок таблицы
data_rows: Строки данных
Returns:
LaTeX код таблицы
"""
# Находим лучшее время в таблице
best_time = find_best_time(data_rows)
# Извлекаем заголовки колонок из header
header_parts = header.split(",")
pm_values = header_parts[1:] # Пропускаем "Pc \ Pm"
latex_code = f""" \\begin{{table}}[h!]
\\centering
\\small
\\caption{{Результаты для $N = {n}$}}
\\begin{{tabularx}}{{\\linewidth}}{{l *{{5}}{{Y}}}}
\\toprule
$\\mathbf{{P_c \\;\\backslash\\; P_m}}$"""
# Добавляем заголовки Pm
for pm in pm_values:
latex_code += f" & \\textbf{{{pm.strip()}}}"
latex_code += " \\\\\n \\midrule\n"
# Добавляем строки данных
for row in data_rows:
pc_value = row[0].strip()
latex_code += f" \\textbf{{{pc_value}}}"
# Добавляем значения для каждого Pm
for i in range(1, min(6, len(row))): # Максимум 5 колонок Pm
value = format_value(row[i], best_time)
latex_code += f" & {value}"
# Заполняем недостающие колонки если их меньше 5
for i in range(len(row) - 1, 5):
latex_code += " & —"
latex_code += " \\\\\n"
latex_code += f""" \\bottomrule
\\end{{tabularx}}
\\label{{tab:pc_pm_results_{n}}}
\\end{{table}}"""
return latex_code
def main():
"""Основная функция скрипта."""
experiments_path = Path("experiments")
if not experiments_path.exists():
print("Папка experiments не найдена!")
return
tables = []
# Сканируем все подпапки в experiments, сортируем по числовому значению N
subdirs = [
subdir
for subdir in experiments_path.iterdir()
if subdir.is_dir() and subdir.name.isdigit()
]
subdirs.sort(key=lambda x: int(x.name))
for subdir in subdirs:
n = subdir.name
csv_file = subdir / "results.csv"
if csv_file.exists():
print(f"Обрабатываем {csv_file}...")
try:
header, data_rows = parse_csv_file(str(csv_file))
best_time = find_best_time(data_rows)
latex_table = generate_latex_table(n, header, data_rows)
tables.append(latex_table)
print(f"✓ Таблица для N={n} готова (лучшее время: {best_time})")
except Exception as e:
print(f"✗ Ошибка при обработке {csv_file}: {e}")
else:
print(f"✗ Файл {csv_file} не найден")
# Сохраняем все таблицы в файл
if tables:
with open("tables.tex", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("% Автоматически сгенерированные LaTeX таблицы\n")
f.write(
"% Лучший результат по времени выполнения в каждой таблице выделен жирным\n"
)
f.write("% Убедитесь, что подключен \\usepackage{tabularx}\n")
f.write(
"% Используйте \\newcolumntype{Y}{>{\\centering\\arraybackslash}X} перед таблицами\n\n"
)
for i, table in enumerate(tables):
if i > 0:
f.write("\n \n")
f.write(table + "\n")
print(f"\n✓ Все таблицы сохранены в файл 'tables.tex'")
print(f"Сгенерировано таблиц: {len(tables)}")
else:
print("Не найдено данных для генерации таблиц!")
if __name__ == "__main__":
main()

67
lab2/report/report.tex
View File

@@ -467,7 +467,7 @@
\item $p_m = 0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2$ -- вероятность мутации. \item $p_m = 0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2$ -- вероятность мутации.
\end{itemize} \end{itemize}
Результаты измерений представлены в таблицах \ref{tab:pc_pm_results}--\ref{tab:pc_pm_results4}. В ячейках указано усредненное время в миллисекундах нахождения минимума функции. В скобках указано усредненное количество поколений, за которое было найдено решение. Каждый эксперимент запускался 30 раз. Если в ячейке стоит прочерк, то это означает, что решение не было найдено за 200 поколений. Лучшее значение по времени выполнения для каждого размера популяции выделено жирным шрифтом. Результаты измерений представлены в таблицах \ref{tab:pc_pm_results_10}--\ref{tab:pc_pm_results_50}. В ячейках указано усредненное время в миллисекундах нахождения минимума функции. В скобках указано усредненное количество поколений, за которое было найдено решение. Каждый эксперимент запускался 30 раз. Если в ячейке стоит прочерк, то это означает, что решение не было найдено за 200 поколений. Лучшее значение по времени выполнения для каждого размера популяции выделено жирным шрифтом.
\newcolumntype{Y}{>{\centering\arraybackslash}X} \newcolumntype{Y}{>{\centering\arraybackslash}X}
@@ -479,17 +479,18 @@
\toprule \toprule
$\mathbf{P_c \;\backslash\; P_m}$ & \textbf{0.001} & \textbf{0.010} & \textbf{0.050} & \textbf{0.100} & \textbf{0.200} \\ $\mathbf{P_c \;\backslash\; P_m}$ & \textbf{0.001} & \textbf{0.010} & \textbf{0.050} & \textbf{0.100} & \textbf{0.200} \\
\midrule \midrule
\textbf{0.3} & 11.5 (167) & 8.4 (123) & 5.4 (78) & 4.9 (71) & 3.3 (48) \\ \textbf{0.3} & — & — & 8.9 (87) & 5.3 (46) & — \\
\textbf{0.4} & 10.1 (144) & 7.1 (104) & 6.3 (92) & 4.7 (67) & 4.7 (67) \\ \textbf{0.4} & — & — & 19.1 (127) & 14.2 (111) & 2.9 (24) \\
\textbf{0.5} & 11.4 (168) & 7.7 (112) & 5.4 (79) & 6.1 (83) & \textbf{3.1 (44)} \\ \textbf{0.5} & — & — & 13.3 (117) & 13.7 (123) & 10.1 (74) \\
\textbf{0.6} & 11.0 (160) & 6.7 (97) & 4.9 (70) & 4.7 (67) & 5.3 (74) \\ \textbf{0.6} & — & — & 7.8 (68) & 14.4 (100) & 7.5 (57) \\
\textbf{0.7} & 12.1 (174) & 9.3 (135) & 3.7 (52) & 4.7 (67) & 6.5 (92) \\ \textbf{0.7} & — & 6.9 (59) & — & \textbf{1.1 (9)} & — \\
\textbf{0.8} & 8.7 (126) & 8.3 (119) & 3.9 (57) & 7.9 (113)& 4.4 (61) \\ \textbf{0.8} & — & — & — & 5.4 (41) & — \\
\bottomrule \bottomrule
\end{tabularx} \end{tabularx}
\label{tab:pc_pm_results} \label{tab:pc_pm_results_10}
\end{table} \end{table}
\begin{table}[h!] \begin{table}[h!]
\centering \centering
\small \small
@@ -498,17 +499,18 @@
\toprule \toprule
$\mathbf{P_c \;\backslash\; P_m}$ & \textbf{0.001} & \textbf{0.010} & \textbf{0.050} & \textbf{0.100} & \textbf{0.200} \\ $\mathbf{P_c \;\backslash\; P_m}$ & \textbf{0.001} & \textbf{0.010} & \textbf{0.050} & \textbf{0.100} & \textbf{0.200} \\
\midrule \midrule
\textbf{0.3} & 14.7 (111) & 8.2 (62) & 4.9 (37) & 4.7 (35) & 8.7 (63) \\ \textbf{0.3} & — & 3.2 (17) & 11.8 (55) & — & — \\
\textbf{0.4} & 12.8 (95) & 7.3 (54) & 4.7 (35) & 4.3 (32) & 8.2 (61) \\ \textbf{0.4} & — & 2.6 (11) & 4.8 (22) & 17.7 (85) & — \\
\textbf{0.5} & 10.5 (78) & 5.4 (40) & \textbf{2.2 (16)} & 5.5 (40) & 12.1 (89) \\ \textbf{0.5} & \textbf{1.9 (10)} & — & 29.0 (137) & — & — \\
\textbf{0.6} & 14.0 (103) & 6.5 (48) & 3.4 (25) & 4.0 (30) & 14.0 (87) \\ \textbf{0.6} & — & 2.7 (13) & 17.6 (81) & 35.7 (157) & — \\
\textbf{0.7} & 11.5 (84) & 6.2 (46) & 3.0 (22) & 3.2 (24) & 11.6 (83) \\ \textbf{0.7} & — & 2.6 (13) & 9.1 (38) & 28.3 (119) & — \\
\textbf{0.8} & 9.2 (64) & 5.8 (41) & 2.5 (18) & 3.0 (22) & 11.2 (78) \\ \textbf{0.8} & — & 17.6 (76) & 13.7 (57) & 23.4 (95) & — \\
\bottomrule \bottomrule
\end{tabularx} \end{tabularx}
\label{tab:pc_pm_results2} \label{tab:pc_pm_results_25}
\end{table} \end{table}
\begin{table}[h!] \begin{table}[h!]
\centering \centering
\small \small
@@ -517,16 +519,18 @@
\toprule \toprule
$\mathbf{P_c \;\backslash\; P_m}$ & \textbf{0.001} & \textbf{0.010} & \textbf{0.050} & \textbf{0.100} & \textbf{0.200} \\ $\mathbf{P_c \;\backslash\; P_m}$ & \textbf{0.001} & \textbf{0.010} & \textbf{0.050} & \textbf{0.100} & \textbf{0.200} \\
\midrule \midrule
\textbf{0.3} & 6.1 (26) & 5.2 (22) & 6.3 (26) & 11.6 (48) & 40.2 (147) \\ \textbf{0.3} & 5.6 (19) & 4.7 (15) & — & — & — \\
\textbf{0.4} & 6.1 (26) & 4.5 (19) & 5.2 (22) & 9.8 (40) & 37.2 (149) \\ \textbf{0.4} & \textbf{3.3 (11)} & 48.7 (148) & — & — & — \\
\textbf{0.5} & 10.5 (44) & 4.9 (20) & 7.6 (28) & 17.1 (65) & 36.2 (144) \\ \textbf{0.5} & 4.0 (12) & 8.0 (24) & 56.5 (151) & — & — \\
\textbf{0.6} & 7.5 (31) & \textbf{4.6 (19)} & 5.6 (23) & 18.8 (76) & 42.0 (158) \\ \textbf{0.6} & 3.6 (10) & 4.9 (14) & 29.3 (77) & — & — \\
\textbf{0.7} & 7.6 (31) & 4.7 (20) & 7.6 (31) & 13.9 (55) & 34.3 (136) \\ \textbf{0.7} & 3.9 (11) & 36.5 (87) & 44.2 (107) & — & — \\
\textbf{0.8} & 10.8 (44) & 5.0 (21) & 6.1 (24) & 13.9 (56) & 36.5 (145) \\ \textbf{0.8} & — & 76.4 (189) & 17.3 (41) & — & — \\
\bottomrule \bottomrule
\end{tabularx} \end{tabularx}
\label{tab:pc_pm_results3} \label{tab:pc_pm_results_50}
\end{table} \end{table}
\begin{table}[h!] \begin{table}[h!]
\centering \centering
\small \small
@@ -535,16 +539,17 @@
\toprule \toprule
$\mathbf{P_c \;\backslash\; P_m}$ & \textbf{0.001} & \textbf{0.010} & \textbf{0.050} & \textbf{0.100} & \textbf{0.200} \\ $\mathbf{P_c \;\backslash\; P_m}$ & \textbf{0.001} & \textbf{0.010} & \textbf{0.050} & \textbf{0.100} & \textbf{0.200} \\
\midrule \midrule
\textbf{0.3} & \textbf{7.6 (16)} & 9.5 (21) & 29.0 (60) & 62.9 (128) & -- \\ \textbf{0.3} & 7.8 (14) & 12.6 (22) & — & — & — \\
\textbf{0.4} & 8.0 (17) & 9.6 (21) & 31.5 (68) & 56.6 (120) & -- \\ \textbf{0.4} & — & 14.9 (25) & — & — & — \\
\textbf{0.5} & 9.1 (20) & 9.2 (20) & 22.6 (48) & 59.4 (124) & -- \\ \textbf{0.5} & 7.3 (12) & 10.9 (17) & — & — & — \\
\textbf{0.6} & 17.8 (38) & 12.3 (26) & 30.0 (64) & 61.1 (128) & 95.3 (196) \\ \textbf{0.6} & 8.4 (13) & 12.4 (16) & — & — & — \\
\textbf{0.7} & 10.0 (22) & 14.3 (31) & 30.3 (64) & 49.1 (103) & -- \\ \textbf{0.7} & 9.9 (14) & 11.1 (15) & — & — & — \\
\textbf{0.8} & 16.4 (34) & 12.1 (25) & 31.4 (64) & 54.9 (114) & -- \\ \textbf{0.8} & \textbf{7.0 (10)} & 28.4 (38) & — & — & — \\
\bottomrule \bottomrule
\end{tabularx} \end{tabularx}
\label{tab:pc_pm_results4} \label{tab:pc_pm_results_100}
\end{table} \end{table}
\newpage \newpage
\phantom{text} \phantom{text}