Скрипт для генерации tex таблиц по результатам экспериментов

lab2/csv_to_tex.py

@@ -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()