From e9d7407f4c5e8fe3aba27d613cb4fee38245615a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: akUSC0101 Date: Tue, 2 Jul 2019 14:39:17 -0700 Subject: [PATCH 1/5] add initial commit --- data_loaders/data_loader.py | 6 + data_loaders/ecomapper_loader.py | 9 + data_loaders/init.py | 0 data_loaders/json_loader.py | 16 + driver.py | 201 + lawnmower_file | 6594 ++++++++++++++++++++++++++++++ lm.py | 302 ++ models/gpr.py | 84 + models/init.py | 0 models/model.py | 8 + models/model_manager.py | 78 + models/svr.py | 75 + parsearg_test.py | 14 + processors/distance.py | 27 + processors/drop_close.py | 32 + processors/init.py | 0 processors/outlier_removal.py | 20 + processors/processor.py | 5 + processors/step_range.py | 19 + visualizers/init.py | 0 visualizers/three_d_vis.py | 31 + visualizers/two_d_vis.py | 25 + visualizers/visualization.py | 5 + 23 files changed, 7551 insertions(+) create mode 100644 data_loaders/data_loader.py create mode 100644 data_loaders/ecomapper_loader.py create mode 100644 data_loaders/init.py create mode 100644 data_loaders/json_loader.py create mode 100644 driver.py create mode 100644 lawnmower_file create mode 100644 lm.py create mode 100644 models/gpr.py create mode 100644 models/init.py create mode 100644 models/model.py create mode 100644 models/model_manager.py create mode 100644 models/svr.py create mode 100644 parsearg_test.py create mode 100644 processors/distance.py create mode 100644 processors/drop_close.py create mode 100644 processors/init.py create mode 100644 processors/outlier_removal.py create mode 100644 processors/processor.py create mode 100644 processors/step_range.py create mode 100644 visualizers/init.py create mode 100644 visualizers/three_d_vis.py create mode 100644 visualizers/two_d_vis.py create mode 100644 visualizers/visualization.py diff --git a/data_loaders/data_loader.py b/data_loaders/data_loader.py new file mode 100644 index 0000000..85de311 --- /dev/null +++ b/data_loaders/data_loader.py @@ -0,0 +1,6 @@ +#Data Loader +from abc import ABC, abstractmethod + +class DataLoader(ABC): + def load(self): + pass diff --git a/data_loaders/ecomapper_loader.py b/data_loaders/ecomapper_loader.py new file mode 100644 index 0000000..6472f8e --- /dev/null +++ b/data_loaders/ecomapper_loader.py @@ -0,0 +1,9 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +import pandas as pd +from data_loaders.data_loader import DataLoader +class EcomapperLoader(DataLoader): + def __init__(self, name, delimiter): + self.nm = name#str + self.dl = delimiter#str + def load(self): + return (pd.read_csv(self.nm, self.dl)) diff --git a/data_loaders/init.py b/data_loaders/init.py new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/data_loaders/json_loader.py b/data_loaders/json_loader.py new file mode 100644 index 0000000..1c2a35d --- /dev/null +++ b/data_loaders/json_loader.py @@ -0,0 +1,16 @@ +from abc import ABC +from data_loaders.data_loader import DataLoader +import json + +class JsonLoader(DataLoader): + def __init__(self, file_name): + self.file = file_name + def load(self): + with open(self.file) as f: + data = json.load(f) + r = [] + for key, value in data.items(): + r.append([key, value]) + return r + + diff --git a/driver.py b/driver.py new file mode 100644 index 0000000..6e49452 --- /dev/null +++ b/driver.py @@ -0,0 +1,201 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +from processors.drop_close import DropClose +from processors.outlier_removal import GaussOutlierRemoval +from processors.distance import Distance +from processors.step_range import StepRange +from processors.processor import Processor +from data_loaders.ecomapper_loader import EcomapperLoader +from data_loaders.data_loader import DataLoader +from data_loaders.json_loader import JsonLoader +from models.gpr import GPR +from models.svr import SV +from models.model_manager import ModelManager +from models.model import Model +from visualizers.visualization import Visualization +from visualizers.two_d_vis import TwoDVis +from visualizers.three_d_vis import ThreeDVis +import matplotlib as mpl +from matplotlib import pyplot as plt +import argparse + + + +parser = argparse.ArgumentParser() +parser.add_argument('--json', '-j', help = "name of json file") +parser.add_argument('--file', '-f', required = True, help = "name of csv file") +parser.add_argument('--extra_data', '-e', required = True, help = "name of column of user-selected data") +parser.add_argument('--delimiter', '-d', help = "delimiter separating the column names in the file (make this first in json file)") +parser.add_argument('--latitude', '-l', help = "name of latitude column") +parser.add_argument('--longitude', '-lo', help = "name of longitude column") +parser.add_argument('--depth', '-de', help = "name of depth column") +parser.add_argument('--current_step', '-c', help = "name of current step column") +parser.add_argument('--dist_tol', '-dt', help = "tolerance for points being too close together on chart") +parser.add_argument('--outlier_tol', '-o', help = "tolerance for outliers (unit same as selected data type)") +parser.add_argument('--first', '-fi', help = "first step in range being examined") +parser.add_argument('--last', '-la', help = "last step in range being examined") +parser.add_argument('--predictor', '-p', help = "whether or not to use a predictor model to interpolate (y/n)") +parser.add_argument('--mse_tol', '-t', help = "tolerance for MSE") +parser.add_argument('--model', '-m', help = "type of model to preferably use(1(GPR)/2(SVR))") +parser.add_argument('--size', '-s', help = "number of points per row/column in the square/cubic grid that represents the model") +parser.add_argument('--dimension', '-di', help = "dimensions of model") +parser.add_argument('--plot', '-pl', help = "dimensions of hard data plot") + + + +args = parser.parse_args() +file_name = args.file +user = args.extra_data +#file_name = input("What is the name of the file (make sure file is csv and is downloaded)? ") +#user = input("What is the name of the column of the additional data that you would like to examine? ") + +delimiter = "," +lat = "Latitude" +lon = "Longitude" +dep = "Depth" +rg_n = "Current Step" +tol = 0.0001 +outlier_tol = 7 +rg_min = 0 +rg_max = 1 +ans = "y" +tol_mse = 0.01 +ans1 = 1 +length = 20 +ans2 = 2 +ans3 = 2 + +if args.json != None: + json_f = JsonLoader(file_name = args.json) + json_file = json_f.process + for i in range(len(json_file)): + if jason_file[i][0] == "delimiter": + delimiter = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "latitude": + lat = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "longitude": + lon = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "depth": + dep = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "current_step": + rg_n = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "dist_tol": + tol = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "outlier_tol": + outlier_tol = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "first": + rg_min = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "last": + rg_max = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "predictor": + ans = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "mse_tol": + tol_mse = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "model": + ans1 = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "size": + length = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "dimension": + ans2 = json_file[i][1] + else: + ans3 = json_file[i][1] + +if args.delimiter != None: + delimiter = args.delimiter +if args.latitude != None: + lat = args.latitude +if args.depth != None: + dep = args.depth +if args.current_step != None: + rg_n = args.current_step +if args.dist_tol != None: + tol = args.dist_tol +if args.outlier_tol != None: + outlier_tol = args.outlier_tol +if args.first != None: + rg_min = args.first +if args.last != None: + rg_max = args.last +if args.predictor != None: + ans = args.predictor +if args.mse_tol != None: + tol_mse = args.mse_tol +if args.model != None: + ans1 = args.model +if args.size != None: + length = args.size +if args.dimension != None: + ans2 = args.dimension +if args.plot != None: + ans3 = args.plot + + +file = EcomapperLoader(name = file_name, delimiter = delimiter) +read_file = file.load() + +distance = Distance(lat_name = lat, long_name = lon, file = read_file) +distance_arr = distance.process() + +file_ranger = StepRange(step_name = rg_n, step_min = rg_min, step_max = rg_max, file = read_file) +file_ranged = file_ranger.process() + +close_dropper = DropClose(dep_name = dep, d = distance_arr, tolerance = tol, file = file_ranged) +close_dropped = close_dropper.process() + +outlier_remover = GaussOutlierRemoval(tolerance = outlier_tol, user_name = user, file = close_dropped) +outlier_removed = outlier_remover.process() + +distance = Distance(lat_name = lat, long_name = lon, file = outlier_removed) +distance_arr = distance.process() + +if ans == "y": + + Gauss = GPR(dist_array = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon) + svr_mod = SV(dist_arr = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon) + if ans1 == 1: + model_manager = ModelManager(primary = Gauss, secondary = svr_mod, tolerance = tol_mse, dimension = ans2) + x = model_manager.fit() + else: + model_manager = ModelManager(primary = svr_mod, secondary = Gauss, tolerance = tol_mse, dimension = ans2) + x = model_manager.fit() + if ans2 == 2: + gridpoints = model_manager.predict() + plt.figure() + cmap = mpl.cm.jet; + plt.xlabel("Distance (m)") + plt.ylabel(dep) + cb = plt.colorbar(plt.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], c = gridpoints[2], cmap = cmap)) + cb.set_label(user) + if len(gridpoints) == 4: + plt.figure() + plt.xlabel("Distance (m)") + plt.ylabel(dep) + cb1 = plt.colorbar(plt.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], c = gridpoints[3], cmap = cmap)) + cb1.set_label("Variance (" + str(user) + ")") + + + plt.show() + else: + cmap = mpl.cm.jet + gridpoints = model_manager.predict() + fig = plt.figure() + ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') + ax.set_xlabel(lat) + ax.set_ylabel(lon) + ax.set_zlabel(dep) + cb = plt.colorbar(ax.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], gridpoints[2], c = gridpoints[3], cmap = cmap)) + cb.set_label(user) + if len(gridpoints) == 5: + fig1 = plt.figure() + axis = fig1.add_subplot(111, projection = '3d') + axis.set_xlabel(lat) + axis.set_ylabel(lon) + axis.set_zlabel(dep) + cb1 = plt.colorbar(axis.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], gridpoints[2], c = gridpoints[4], cmap = cmap)) + cb1.set_label("Variance (" + str(user) + ")") + plt.show() +if ans3 == 2: + graph = TwoDVis(dep_name = dep, dist_arr = distance_arr, user_name = user, file = outlier_removed) + graph.plot() +else: + graph = ThreeDVis(dep_name = dep, dist_arr = distance_arr, user_name = user, lat_name = lat, lon_name = lon, file = outlier_removed, ) + graph.plot() diff --git a/lawnmower_file b/lawnmower_file new file mode 100644 index 0000000..1e79651 --- /dev/null +++ b/lawnmower_file @@ -0,0 +1,6594 @@ +Latitude;Longitude;Time;Date;Number of Sats;GPS Speed (Kn);GPS True Heading;GPS Magnetic Variation;HDOP;C Magnetic Heading;C True Heading;Pitch Angle;Roll Angle;C Inside Temp (c);DFS Depth (m);DTB Height (m);Total Water Column (m);Batt Percent;Power Watts;Watt-Hours;Batt Volts;Batt Ampers;Batt State;Time to Empty;Current Step;Dist To Next (m);Next Speed (kn);Vehicle Speed (kn);Motor Speed CMD;Next Heading;Next Long;Next Lat;Next Depth (m);Depth Goal (m);Vehicle State;Error State;Distance to Track (m);Fin Pitch R;Fin Pitch L;Pitch Goal;Fin Yaw T;Fin Yaw B;Yaw Goal;Fin Roll;DVL-Depth (m);DVL -Altitude (m);DVL -Water Column (m);DVL-FixType;DVL-FixQuality;DVL-Temperature;Conductivity (mmhos/cm);CTD-Temperature (c);Salinity (ppt);Sound Speed (m/s);YSI-Date m/d/y ;YSI-Time hh:mm:ss;YSI-Temp C;YSI-SpCond mS/cm;YSI-Sal ppt;YSI-Depth feet;YSI-pH;YSI-Chl ug/L;YSI-Chl RFU;YSI-BGA-PC cells/mL;YSI-BGA-PC RFU;YSI-ODOsat %;YSI-ODO mg/L;YSI-Battery volts; +34.086983;-117.810049333333;20:05:21.19;3/12/2018;9;0.103;163.44;11.892073294907;0.91;272.8;290.21;2.5;-9.5;21.7;.02;7.29;7.30;87;25;400.3;16;-1.5;D;1045.3;0;8.825;1.9455;0.09;128;129.37;-117.80997541;34.08693254;0;0;1;N;4.413258;72;72;11;5;5;130.5612;0;9999.99;7.31;7.437;2;9;18.3;0;17.36;0.24;1474.21563;03/12/18;15:01:31;17.36;0.505;0.24;-0.807;9.33;31.4;7.5;232972;110.8;133.8;12.81;14.1; +34.086983;-117.810048666667;20:05:21.70;3/12/2018;9;0.116;163.44;11.892073294907;0.91;273;290.4;2.5;-9.4;21.7;.02;7.29;7.30;87;25;400.3;16;-1.5;D;1045.3;0;8.777;1.9455;0.09;128;129.62;-117.80997541;34.08693254;0;0;1;N;4.423263;72;72;11;5;5;130.5964;0;9999.99;7.31;7.437;2;9;18.3;0;17.36;0.25;1474.22672;03/12/18;15:01:32;17.36;0.506;0.25;-0.810;9.33;27.3;6.5;189765;90.3;133.8;12.81;14.1; +34.086983;-117.810048666667;20:05:22.20;3/12/2018;9;0.116;163.44;11.892073294907;0.91;273;290.4;2.5;-9.3;21.7;.02;7.29;7.31;87;25;400.3;16;-1.5;D;1045.3;0;8.777;1.9455;0.09;128;129.62;-117.80997541;34.08693254;0;0;1;N;4.423263;72;72;11;5;5;130.5964;0;9999.99;7.31;7.437;2;9;18.3;0;17.37;0.25;1474.25987;03/12/18;15:01:33;17.37;0.506;0.25;-0.810;9.33;32.2;7.7;217929;103.7;133.7;12.81;14.1; 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+34.0868989686446;-117.809934737692;21:00:48.08;3/12/2018;10;0.149;164.38;11.892073294907;0.9;294.9;310.96;3;-8.2;18.1;.03;1.92;1.94;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.081;1.9455;0.16;162;280.27;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;74;74;11;5;5;280.2855;0;9999.99;1.94;2.067;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44562;03/12/18;15:56:58;17.43;0.503;0.24;-0.859;9.29;314.7;74.9;177758;84.6;143.9;13.76;14.1; +34.086899208311;-117.809934271812;21:00:48.59;3/12/2018;10;0.205;164.38;11.892073294907;0.9;296.4;312.34;3.6;-3;18.1;.02;1.92;1.93;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.119;1.9455;0.16;162;280.08;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;79;79;11;5;5;280.0925;0;9999.99;1.94;2.067;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44562;03/12/18;15:56:58;17.43;0.503;0.24;-0.859;9.29;314.7;74.9;177758;84.6;143.9;13.76;14.1; +34.0868993193265;-117.809933882953;21:00:49.11;3/12/2018;10;0.205;164.38;11.892073294907;0.9;294.2;310.32;3.2;-3.4;18.1;.02;1.85;1.87;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.152;1.9455;0.13;162;279.97;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;76;76;11;6;6;280.0215;0;9999.99;1.88;2.007;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44671;03/12/18;15:56:59;17.43;0.502;0.24;-0.821;9.29;313.7;74.6;158271;75.3;143.8;13.76;14.2; +34.0869001640188;-117.809935213795;21:00:49.61;3/12/2018;10;0.353;164.38;11.892073294907;0.9;293.5;309.67;2.7;-8.5;18.1;.02;1.85;1.87;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.015;1.9455;0.13;162;279.57;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;73;73;11;6;6;279.6156;0;9999.99;1.88;2.007;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44671;03/12/18;15:56:59;17.43;0.502;0.24;-0.821;9.29;313.7;74.6;158271;75.3;143.8;13.76;14.2; +34.0869006018596;-117.809935257232;21:00:50.16;3/12/2018;10;0.353;164.38;11.892073294907;0.9;291.1;307.46;2;-8.9;18.1;.02;1.93;1.95;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.003;1.9455;0.24;162;279.3;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;69;69;11;11;11;279.3801;0;9999.99;1.95;2.077;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44548;03/12/18;15:57:00;17.43;0.503;0.24;-0.824;9.30;305.9;72.8;167401;79.6;143.9;13.77;14.1; diff --git a/lm.py b/lm.py new file mode 100644 index 0000000..7f5642c --- /dev/null +++ b/lm.py @@ -0,0 +1,302 @@ +import numpy as np +import pandas as pd +import utm +import matplotlib as mpl +from matplotlib import pyplot as plt +import math +from mpl_toolkits import mplot3d +import sklearn.gaussian_process +from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel, Matern +from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor +import statistics +import random +from sklearn import svm + +file = pd.read_csv('lawnmower_file', delimiter = ';') + +n_rows = 6593 +lat = (file["Latitude"]).values +longi = (file["Longitude"]).values + +UTM_arr = [] + +for i in range(n_rows): + UTM_arr.insert(i, utm.from_latlon(lat[i], longi[i])) + +ans = input("""Select a column: +0: Sal ppt +1: pH +2: Chl ug/L +3: Chl RFU +4: BGA - PC cells/mL +5: BGA - PC RFU +6: ODOsat % +7: ODO mg/L +8: Temp C +9: SpCond ms/cm +10: Battery volts +""") +cstep = [] +for i in range(n_rows): + cstep.append((file["Current Step"].values)[i]) +ans1 = input("Select step range (0 - 67)(use format 'AB - XY'): ") +start = cstep.index(int(ans1[0:2])) +if ans1[5:7] == "67": + end = 6592 +else: + end = cstep.index(int(ans1[5:7]) + 1) - 1 +n_rows = (end - start + 1) +ans = int(ans) + +if ans == 1: + user = ((file["YSI-pH"]).values) + name = 'pH' +elif ans == 2: + user = ((file["YSI-Chl ug/L"]).values) + name = 'Chl ug/L' +elif ans == 3: + user = ((file["YSI-Chl RFU"]).values) + name = 'Chl RFU' +elif ans == 4: + user = ((file["YSI-BGA-PC cells/mL"]).values) + name = 'BGA-PC cells/mL' +elif ans == 5: + user = ((file["YSI-BGA-PC RFU"]).values) + name = 'BGA-PC RFU' +elif ans == 6: + user = ((file["YSI-ODOsat %"]).values) + name = 'ODOsat %' +elif ans == 7: + user = ((file["YSI-ODO mg/L"]).values) + name = 'ODO mg/L' + newZ = [] +elif ans == 8: + user = ((file["YSI-Temp C"]).values) + name = 'Temp C' +elif ans == 9: + user = ((file["YSI-SpCond mS/cm"]).values) + name = 'SpCond mS/cm' +elif ans == 0: + user = ((file["YSI-Sal ppt"]).values) + name = 'Sal ppt' +else: + user = ((file["YSI-Battery volts"]).values) + name = 'Battery volts' + +dep = (file["YSI-Depth feet"]).values +OGE = (UTM_arr[0])[0] +OGN = (UTM_arr[0])[1] +z = [] +for i in range(start, end + 1): + z.append(user[i]) +x_coor = [] + +for i in range(start, end + 1): + Change_E = (UTM_arr[i])[0] - OGE + Change_N = (UTM_arr[i])[1] - OGN + x_coor.append(float(abs(math.sqrt((Change_E ** 2) + (Change_N ** 2))))) +all_x = [] +for i in range(6593): + Change_E = (UTM_arr[i])[0] - OGE + Change_N = (UTM_arr[i])[1] - OGN + all_x.append(float(abs(math.sqrt((Change_E ** 2) + (Change_N ** 2))))) +#print (len(all_x)) +for i in range (n_rows): + + if dep[i] < 0: + dep[i] = 0 +y = [] +for i in range (start, end + 1): + y.append(dep[i] * -1) + +x_set = [] +y_set = [] +for i in range (start, end + 1): + x_set.append(((file["Latitude"]).values)[i]) + y_set.append(((file["Longitude"]).values)[i]) +ans2 = input("Would you like a 2d or 3d plot (2/3)? ") +if ans2 == "2": + plt.figure() + plt.xlabel("distance (m)") + plt.ylabel("depth (feet)") + plt.scatter(x_coor, y, c=z) + axis = plt.scatter(x_coor, y, c = z) + cb_title = plt.colorbar(axis) + cb_title.set_label(name) + plt.show() +else: + z_set = y + + fig = plt.figure() + ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') + ax.scatter(x_set, y_set, z_set, c=z, marker = 'o') + ax.set_xlabel("Latitude (degrees)") + ax.set_ylabel("Longitude (degrees") + ax.set_zlabel("Depth (feet)") + axis = ax.scatter(x_set, y_set, z_set, c=z, marker = 'o') + cb_title = plt.colorbar(axis) + cb_title.set_label(name) + plt.show() + +################################################################################################# +################################################################################################# + +ans3 = input("Would you like to see a GPR - based model (y/n)? ") +if ans3 == "y": + ans4 = input("Would you like a 2d or 3d model (2/3)? ") + if ans4 == "2": + x_digits = np.linspace(min(x_coor), max(x_coor), 20) + y_digits = np.linspace(min(y), max(y), 20) + + #print ("Min/Max/mean of user selected data: " + str(min(z))) + #print (max(z)) + #print (np.mean(z)) + #print (z) + + xx, yy = np.meshgrid(x_digits, y_digits) + xy_coordinates = [] + x_coordinates = [] + y_coordinates = [] + for i in range(len(xx)): + for j in range(len(xx[i])): + xy_coordinates.append([xx[i][j], yy[i][j]]) + x_coordinates.append(xx[i][j]) + y_coordinates.append(yy[i][j]) + + x_array = [] + newXY = [] + newZ = [] + for i in range(len(x_coor)): + x_array.append([x_coor[i], y[i]]) + print ("OG length: " + str(len(x_array))) + for i in range(len(x_coor)): + k = 0 + for j in range (len(x_coor)): + dif_x = float(np.abs(x_coor[i] - x_coor[j])) + dif_y = float(np.abs(y[i] - y[j]))*3.28084 + dist = float(np.abs(math.sqrt(dif_x ** 2 + dif_y ** 2))) + if i != j and dist <= 0.001: + k += 1 + if k == 0: + newXY.append(x_array[i]) + newZ.append(z[i]) + #print ("Min/Max/Mean of trimmed user selected data (XY/Z): ") + #print (str(min(newXY)) + " " + str(min(newZ))) + #print (str(max(newXY)) + " " + str(max(newZ))) + #print (str(np.mean(newXY)) + " " + str(np.mean(newZ))) + #print (newZ) + #print (newXY) + + print ("Length of trimmed array: " + str(len(newXY))) + gp = GaussianProcessRegressor(normalize_y=True, kernel=Matern()+ConstantKernel()) + gp.fit(newXY, newZ) + + z_digits = gp.predict(xy_coordinates, return_std = True) + mean = z_digits[0] + #print ("Min/max/mean of means: " + str(min(mean))) + #print (max(mean)) + #print (np.mean(mean)) + if min(mean) != max(mean): + #print (mean) + variance = z_digits[1] + for i in range(len(variance)): + variance[i] = (variance[i] ** 2) + plt.figure() + #plt.scatter(x_coor, y, c = z) + plt.xlabel ("Distance (m)") + plt.ylabel ("Depth (feet)") + + cmap = mpl.cm.jet + cb = plt.colorbar(plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates, c = mean, cmap = cmap)) + + cb.set_label("Mean " + name) + + plt.figure() + plt.xlabel("Distance (m)") + plt.ylabel("Depth (feet)") + + cb1 = plt.colorbar(plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates, c = variance, cmap = cmap)) + cb1.set_label("Variance (" + name + ")") + plt.show() + else: + print ("Problematic data set for Gaussian Process Regressor; using SVR instead (no variance grid will be provided)...") + clf = svm.SVR(kernel = 'poly', gamma = 'scale') + clf.fit(newXY, newZ) + mean = clf.predict(xy_coordinates) + cmap = mpl.cm.jet + plt.figure() + plt.xlabel("Distance (m)") + plt.ylabel("Depth (feet)") + plt.scatter (x_coor, y, c = z, cmap = cmap) + cb = plt.colorbar(plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates, c = mean, cmap = cmap)) + cb.set_label ("Mean " + name) + + + plt.show() + else: + x_digits = np.linspace(min(x_set), max(x_set), 10) + y_digits = np.linspace(min(y_set), max(y_set), 10) + z_digits = np.linspace(min(y), max(y), 10) + + xx, yy, zz = np.meshgrid(x_digits, y_digits, z_digits) + xyz_coordinates = [] + x_coordinates = [] + y_coordinates = [] + z_coordinates = [] + for i in range(len(xx)): + for j in range(len(xx[i])): + for k in range (len(xx[i][j])): + xyz_coordinates.append([xx[i][j][k], yy[i][j][k], zz[i][j][k]]) + x_coordinates.append(xx[i][j][k]) + y_coordinates.append(yy[i][j][k]) + z_coordinates.append(zz[i][j][k]) + #print (xyz_coordinates) + #test_arr = [] + #for i in range(len(xyz_coordinates)): + #test_arr.append(xyz_coordinates[i]) + #print (test_arr) + x_array = [] + for i in range (len(x_set)): + x_array.append([x_set[i], y_set[i], y[i]]) + gp = GaussianProcessRegressor(normalize_y=True, kernel=Matern()+ConstantKernel(), alpha = 0.0001) + gp.fit(x_array, z) + + + + z_nums = gp.predict(xyz_coordinates, return_std = True) + + mean = z_nums[0] + #print (mean) + #test_mean = [] + #for i in range(len(mean)): + #test_mean.append(mean[i]) + #print (test_mean) + variance = z_nums[1] + for i in range(len(variance)): + variance[i] = variance[i] ** 2 + cmap = mpl.cm.jet + fig1 = plt.figure() + axis = fig1.add_subplot(111, projection = '3d') + axis.set_xlabel ("Latitude (degrees)") + axis.set_ylabel ("Longitude (degrees)") + axis.set_zlabel ("Depth (feet)") + + cb = plt.colorbar(axis.scatter(x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, c = mean, cmap = cmap)) + cb.set_label("Mean " + name) + plt.show() + fig2 = plt.figure() + ax2 = fig2.add_subplot (111, projection = '3d') + ax2.set_xlabel("Latitude (degrees)") + ax2.set_ylabel("Longitude (degrees)") + ax2.set_zlabel("Depth (feet)") + cb1 = plt.colorbar(ax2.scatter(x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, c = variance, cmap = cmap)) + cb1.set_label("Variance (" + name + ")") + plt.show() + +#xx and yy have the set 20 x 20 dimensions, so z_digits is not compatible, since it is based on +#the length of the user selected data - z_digits roots from the length of +#2nd graph - mean (predicted value) determines color +#3rd graph - variants determine color +#maybe calculate mean of each of 400 arrays, and variant of each of 400 values - variance is just +#sqrt of standard deviation but there might just be a method for it built into python, +#numpy, or scikit-learn#numpy, or scikit-learn \ No newline at end of file diff --git a/models/gpr.py b/models/gpr.py new file mode 100644 index 0000000..c5408d0 --- /dev/null +++ b/models/gpr.py @@ -0,0 +1,84 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +from sklearn.metrics import mean_squared_error +from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel, Matern +from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor +import pandas as pd +import numpy as np +import matplotlib as mpl +from matplotlib import pyplot as plt +from models.model import Model +class GPR(Model): + def __init__(self, dist_array, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n): + self.dist = dist_array#array-like + self.user = file[user_name].values#array-like + self.dep = file[dep_name].values#array-like + self.depth = [] + for i in range(len(self.dep)): + self.depth.append(self.dep[i] * -1) + self.leng = length#int + self.gp = GaussianProcessRegressor(normalize_y=True, kernel=Matern()+ConstantKernel(), alpha = 0.0001) + self.x_coor = np.linspace(min(self.dist), max(self.dist), self.leng) + self.y_coor = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.leng) + self.xx, self.yy = np.meshgrid(self.x_coor, self.y_coor) + self.x = [] + self.y = [] + self.xy = [] + for i in range(len(self.xx)): + for j in range(len(self.xx[i])): + self.xy.append([self.xx[i][j], self.yy[i][j]]) + self.x.append(self.xx[i][j]) + self.y.append(self.yy[i][j]) + self.x_arr = [] + for i in range(len(self.depth)): + self.x_arr.append([self.dist[i], self.depth[i]]) + self.gp = self.gp.fit(self.x_arr, self.user) + self.lat = file[lat_n].values + self.lon = file[lon_n].values + + self.gp1 = GaussianProcessRegressor(normalize_y = True, kernel = Matern() + ConstantKernel(), alpha = 0.0001) + self.fit_array = [] + for i in range(len(self.lat)): + self.fit_array.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) + self.gp1.fit(self.fit_array, self.user) + self.x_set = np.linspace(min(self.lat), max(self.lat), self.leng) + self.y_set = np.linspace(min(self.lon), max(self.lon), self.leng) + self.z_set = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.leng) + self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) + def fit(self): + return (self.gp) + def predict(self): + return ([self.x, self.y, self.gp.predict(self.xy, return_std = True)[0], self.gp.predict(self.xy, return_std = True)[1]]) + def mse(self): + xy_array = [] + for i in range(len(self.dist)): + xy_array.append([self.dist[i], self.depth[i]]) + predicted = (self.gp.predict(xy_array)) + if min(predicted) == max(predicted): + return 9999999999999999999 + else: + return mean_squared_error(self.user, predicted) + def fit3d(self): + return self.gp1 + def predict3d(self): + x_coordinates = [] + y_coordinates = [] + z_coordinates = [] + xyz_coordinates = [] + for i in range(len(self.xxx)): + for j in range(len(self.xxx[i])): + for k in range(len(self.xxx[i][j])): + x_coordinates.append(self.xxx[i][j][k]) + y_coordinates.append(self.yyy[i][j][k]) + z_coordinates.append(self.zzz[i][j][k]) + xyz_coordinates.append([self.xxx[i][j][k], self.yyy[i][j][k], self.zzz[i][j][k]]) + return ([x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, (self.gp1.predict(xyz_coordinates, return_std = True))[0], (self.gp1.predict(xyz_coordinates, return_std = True))[1]]) + def mse3d(self): + actual = [] + for i in range(len(self.lat)): + actual.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) + predicted = self.gp1.predict(actual) + if min(predicted) == max(predicted): + return 99999999999999999999 + else: + return mean_squared_error(self.user, predicted) + diff --git a/models/init.py b/models/init.py new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/models/model.py b/models/model.py new file mode 100644 index 0000000..53df1a0 --- /dev/null +++ b/models/model.py @@ -0,0 +1,8 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +class Model(ABC): + def fit(self): + pass + def predict(self): + pass + def mse(self): + pass diff --git a/models/model_manager.py b/models/model_manager.py new file mode 100644 index 0000000..7d37e2b --- /dev/null +++ b/models/model_manager.py @@ -0,0 +1,78 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +from models.model import Model +from models.gpr import GPR +from models.svr import SV +class ModelManager(Model): + def __init__(self, primary, secondary, tolerance, dimension): + self.tol = float(tolerance) + self.pri = primary + self.sec = secondary + self.mod = 0 + self.dim = dimension + def fit(self): + if self.dim == 2: + if self.pri.mse() > self.tol: + print ("Your selected model did not fit your selected tolerance. Checking the other model...") + if self.sec.mse() > self.tol: + print ("The other model did not fit your selected tolerance either. Using the closest one...") + dif = self.pri.mse() - self.tol + dif1 = self.sec.mse() - self.tol + if dif <= dif1: + print ("Your selected model was used") + return self.pri.fit() + else: + print ("The other model was used") + self.mod += 1 + return self.sec.fit() + else: + print ("The other model fits your selected tolerance. Using the other model...") + self.mod += 1 + return self.sec.fit() + + else: + print ("Your selected model fit your selected tolerance.") + return self.pri.fit() + else: + if self.pri.mse3d() > self.tol: + print ("Your selected model did not fit your selected tolerance. Checking the other model...") + if self.sec.mse3d() > self.tol: + print ("The other model did not fit your selected tolerance either. Using the closest one...") + dif = self.pri.mse3d() - self.tol + dif1 = self.sec.mse3d() - self.tol + if dif <= dif1: + print ("Your selected model was used") + return self.pri.fit3d() + else: + print ("The other model was used") + self.mod += 1 + return self.sec.fit3d() + else: + print ("The other model fits your selected tolerance. Using the other model...") + self.mod += 1 + return self.sec.fit3d() + + else: + print ("Your selected model fit your selected tolerance.") + return self.pri.fit3d() + def predict(self): + if self.dim == 2: + if self.mod == 0: + return self.pri.predict() + else: + return self.sec.predict() + else: + if self.mod == 0: + return self.pri.predict3d() + else: + return self.sec.predict3d() + def mse(self): + if self.dim == 2: + if self.mod == 0: + return self.pri.mse() + else: + return self.sec.mse() + else: + if self.mod == 0: + return self.pri.mse3d() + else: + return self.sec.mse3d() diff --git a/models/svr.py b/models/svr.py new file mode 100644 index 0000000..c2dc746 --- /dev/null +++ b/models/svr.py @@ -0,0 +1,75 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +from sklearn import svm +from sklearn.metrics import mean_squared_error +import pandas as pd +import numpy as np +from models.model import Model +class SV(Model): + def __init__(self, dist_arr, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n): + self.dist = dist_arr#array-like + self.user = file[user_name].values#array-like + self.dep = file[dep_name].values#array-like + self.depth = [] + for i in range(len(self.dep)): + self.depth.append(self.dep[i] * -1) + self.clf = svm.SVR(kernel = 'poly', gamma = 'scale') + self.dims = length + self.x_coor = np.linspace(min(self.dist), max(self.dist), self.dims) + self.y_coor = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.dims) + self.xx, self.yy = np.meshgrid(self.x_coor, self.y_coor) + self.x = [] + self.y = [] + self.xy = [] + for i in range(len(self.xx)): + for j in range(len(self.xx[i])): + self.xy.append([self.xx[i][j], self.yy[i][j]]) + self.x.append(self.xx[i][j]) + self.y.append(self.yy[i][j]) + self.x_arr = [] + for i in range(len(self.depth)): + self.x_arr.append([self.dist[i], self.depth[i]]) + self.clf.fit(self.x_arr, self.user) + + self.lat = file[lat_n].values + self.lon = file[lon_n].values + + self.clf1 = svm.SVR(kernel = 'poly', gamma = 'scale') + self.fit_array = [] + for i in range(len(self.lat)): + self.fit_array.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) + self.clf1.fit(self.fit_array, self.user) + self.x_set = np.linspace(min(self.lat), max(self.lat), self.dims) + self.y_set = np.linspace(min(self.lon), max(self.lon), self.dims) + self.z_set = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.dims) + self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) + def fit(self): + return (self.clf) + def predict(self): + return ([self.x, self.y, self.clf.predict(self.xy)]) + def mse(self): + xy_array = [] + for i in range(len(self.dist)): + xy_array.append([self.dist[i], self.depth[i]]) + predicted = self.clf.predict(xy_array) + return mean_squared_error(self.user, predicted) + def fit3d(self): + return self.clf1 + def predict3d(self): + x_coordinates = [] + y_coordinates = [] + z_coordinates = [] + xyz_coordinates = [] + for i in range(len(self.xxx)): + for j in range(len(self.xxx[i])): + for k in range(len(self.xxx[i][j])): + x_coordinates.append(self.xxx[i][j][k]) + y_coordinates.append(self.yyy[i][j][k]) + z_coordinates.append(self.zzz[i][j][k]) + xyz_coordinates.append([self.xxx[i][j][k], self.yyy[i][j][k], self.zzz[i][j][k]]) + return ([x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, self.clf1.predict(xyz_coordinates)]) + def mse3d(self): + actual = [] + for i in range(len(self.lat)): + actual.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) + predicted = self.clf1.predict(actual) + return mean_squared_error(self.user, predicted) diff --git a/parsearg_test.py b/parsearg_test.py new file mode 100644 index 0000000..8831152 --- /dev/null +++ b/parsearg_test.py @@ -0,0 +1,14 @@ +import json +j = { + 'json':'j' + 'file':'lawnmower_file' + 'extra_data':'YSI-pH' + 'delimiter':';' + 'depth':'YSI-Depth feet' + 'first':10 + 'last':13 + 'model':1 + 'size':10 + 'dimension':3 + 'plot':3 +} diff --git a/processors/distance.py b/processors/distance.py new file mode 100644 index 0000000..7aaa3ba --- /dev/null +++ b/processors/distance.py @@ -0,0 +1,27 @@ +from abc import ABC +import utm +import numpy as np +from processors.processor import Processor +class Distance(Processor): + def __init__(self, lat_name, long_name, file): + self.lat_list = file[lat_name].values#str + self.lon_list = file[long_name].values#str + + def process(self): + utm_arr = [] + for i in range(len(self.lat_list)): + utm_arr.append(utm.from_latlon(self.lat_list[i], self.lon_list[i])) + NEdist = [] + for i in range(len(utm_arr)): + NEdist.append([(utm_arr[i])[0], (utm_arr[i])[1]]) + OE = NEdist[0][0] + ON = NEdist[0][1] + dist = [] + for i in range(len(NEdist)): + CE = np.abs(NEdist[i][0] - OE) + CN = np.abs(NEdist[i][1] - ON) + dist.append(float(np.abs(np.sqrt((CE ** 2) + (CN ** 2))))) + return dist + + + diff --git a/processors/drop_close.py b/processors/drop_close.py new file mode 100644 index 0000000..8fa13c4 --- /dev/null +++ b/processors/drop_close.py @@ -0,0 +1,32 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +import numpy as np +import pandas as pd +from processors.processor import Processor +class DropClose(Processor): + def __init__(self, dep_name, d, tolerance, file): + self.dep = file[dep_name].values#array-like + self.depth = [] + for i in range(len(self.dep)): + self.depth.append(self.dep[i] * -1)#str + self.distance = d#array-like + self.tol = float(tolerance)#float + self.trimmed = file.copy()#pandas DataFrame + def process(self): + dropped = 0 + for i in range(len(self.depth)): + k = 0 + OD = self.distance[i] + ODP = self.depth[i] + for j in range(len(self.depth)): + CD = self.distance[j] - OD + CDP = self.depth[j] - ODP + dt = float(np.abs(np.sqrt((CD ** 2) + (CDP ** 2)))) + if i != j and dt < self.tol: + k += 1 + if k != 0: + self.trimmed.drop([self.trimmed.index[i - dropped]]) + dropped += 1 + return self.trimmed + + + diff --git a/processors/init.py b/processors/init.py new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/processors/outlier_removal.py b/processors/outlier_removal.py new file mode 100644 index 0000000..de1fa6f --- /dev/null +++ b/processors/outlier_removal.py @@ -0,0 +1,20 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +import numpy as np +import pandas as pd +from processors.processor import Processor +class GaussOutlierRemoval(Processor): + def __init__(self, tolerance, user_name, file): + self.tol = float(tolerance)#float + self.user = file[user_name].values#array-like + self.new_file = file.copy() + self.extra_copy = file.copy() + def process(self): + mean = np.mean(self.user) + dropped = 0 + for i in range(len(self.user)): + if np.abs(self.user[i] - mean) > self.tol: + self.new_file.drop([self.extra_copy.index[i - dropped]]) + dropped += 1 + return self.new_file + + diff --git a/processors/processor.py b/processors/processor.py new file mode 100644 index 0000000..acbf675 --- /dev/null +++ b/processors/processor.py @@ -0,0 +1,5 @@ +from abc import ABC, abstractmethod + +class Processor(ABC): + def process(self): + pass \ No newline at end of file diff --git a/processors/step_range.py b/processors/step_range.py new file mode 100644 index 0000000..a985ced --- /dev/null +++ b/processors/step_range.py @@ -0,0 +1,19 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +from processors.processor import Processor + +class StepRange: + def __init__(self, step_name, step_min, step_max, file): + self.step = [] + for i in range(len(file[step_name].values)): + self.step.append((file[step_name].values)[i])#array-like + step_min = int(step_min) + step_max = int(step_max) + self.start = self.step.index(step_min) + if (step_max == max(self.step)): + self.end = len(self.step) - 1 + else: + self.end = self.step.index(step_max + 1) - 1 + self.cop = file.copy() + def process(self): + return (self.cop[self.start:self.end + 1]) + diff --git a/visualizers/init.py b/visualizers/init.py new file mode 100644 index 0000000..e69de29 diff --git a/visualizers/three_d_vis.py b/visualizers/three_d_vis.py new file mode 100644 index 0000000..aa5bfc9 --- /dev/null +++ b/visualizers/three_d_vis.py @@ -0,0 +1,31 @@ +import matplotlib as mpl +from matplotlib import pyplot as plt +from mpl_toolkits import mplot3d +from abc import ABC, abstractmethod +import pandas as pd +from visualizers.visualization import Visualization +class ThreeDVis(Visualization): + def __init__(self, dep_name, dist_arr, user_name, lat_name, lon_name, file): + self.dep = file[dep_name].values#array-like + self.depth = [] + for i in range(len(self.dep)): + self.depth.append(self.dep[i] * -1)#*-1#array-like + self.user = file[user_name].values#array-like + self.dist = dist_arr#array-like + self.lat = file[lat_name].values#array-like + self.lon = file[lon_name].values#array-like + self.lat_n = lat_name#str + self.lon_n = lon_name#str + self.user_n = user_name#str + self.dep_n = dep_name#str + def plot(self): + fig = plt.figure() + cmap = mpl.cm.jet + ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') + axis = ax.scatter(self.lat, self.lon, (self.depth), c = self.user, cmap = cmap) + ax.set_xlabel(self.lat_n) + ax.set_ylabel(self.lon_n) + ax.set_zlabel(self.dep_n) + cb = plt.colorbar(axis) + cb.set_label(self.user_n) + plt.show() diff --git a/visualizers/two_d_vis.py b/visualizers/two_d_vis.py new file mode 100644 index 0000000..ce7d82a --- /dev/null +++ b/visualizers/two_d_vis.py @@ -0,0 +1,25 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +import matplotlib as mpl +from matplotlib import pyplot as plt +import pandas as pd +from visualizers.visualization import Visualization +class TwoDVis (Visualization): + def __init__(self, dep_name, dist_arr, user_name, file): + self.dep = file[dep_name].values#array-like + self.depth = [] + for i in range(len(self.dep)): + self.depth.append(self.dep[i] * -1)#*-1#array-like + self.user = file[user_name].values#array-like + self.dist = dist_arr#array-like + self.dep_n = dep_name#str + self.user_n = user_name#str + def plot (self): + plt.figure() + plt.xlabel("Distance") + plt.ylabel(self.dep_n) + cmap = mpl.cm.jet + axis = plt.scatter(self.dist, (self.depth), c=self.user, cmap = cmap) + cb_title = plt.colorbar(axis) + cb_title.set_label(self.user_n) + plt.show() + diff --git a/visualizers/visualization.py b/visualizers/visualization.py new file mode 100644 index 0000000..999dd87 --- /dev/null +++ b/visualizers/visualization.py @@ -0,0 +1,5 @@ +from abc import ABC, abstractmethod + +class Visualization(ABC): + def plot(self): + pass \ No newline at end of file From aa7723696f7e80fa6fab76f2030c23619e0cf737 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: akUSC0101 Date: Mon, 22 Jul 2019 16:08:24 -0700 Subject: [PATCH 2/5] Made a lot of the requested changes --- README.md | 2 +- data_loaders/csv_loader.py | 12 ++++ data_loaders/data_loader.py | 1 + driver.py | 94 +++++++++++++------------- models/gpr.py | 109 ++++++++++++++++-------------- models/model.py | 4 ++ models/model_manager.py | 101 ++++++++++++++------------- models/svr.py | 99 ++++++++++++++------------- processors/distance_calculator.py | 29 ++++++++ processors/drop_close.py | 13 ++-- processors/outlier_removal.py | 12 ++-- processors/processor.py | 3 +- processors/step_range.py | 6 +- visualizers/three_d_vis.py | 23 ++++--- visualizers/two_d_vis.py | 15 ++-- visualizers/visualization.py | 1 + 16 files changed, 299 insertions(+), 225 deletions(-) create mode 100644 data_loaders/csv_loader.py create mode 100644 processors/distance_calculator.py diff --git a/README.md b/README.md index 8b3001b..3469573 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1 +1 @@ -# aquavis \ No newline at end of file +# This program takes a csv file and displays the data in a useful way. \ No newline at end of file diff --git a/data_loaders/csv_loader.py b/data_loaders/csv_loader.py new file mode 100644 index 0000000..64b3837 --- /dev/null +++ b/data_loaders/csv_loader.py @@ -0,0 +1,12 @@ +from abc import ABC, abstractmethod +import pandas as pd +from data_loaders.data_loader import DataLoader + + +class CsvLoader(DataLoader): + def __init__(self, name, delimiter): + self.name1 = name + self.delim = delimiter + + def load(self): + return (pd.read_csv(self.name1, self.delim)) diff --git a/data_loaders/data_loader.py b/data_loaders/data_loader.py index 85de311..b207494 100644 --- a/data_loaders/data_loader.py +++ b/data_loaders/data_loader.py @@ -1,6 +1,7 @@ #Data Loader from abc import ABC, abstractmethod + class DataLoader(ABC): def load(self): pass diff --git a/driver.py b/driver.py index 6e49452..03d47c6 100644 --- a/driver.py +++ b/driver.py @@ -1,12 +1,11 @@ from abc import ABC, abstractmethod from processors.drop_close import DropClose from processors.outlier_removal import GaussOutlierRemoval -from processors.distance import Distance +from processors.distance_calculator import DistanceCalculator from processors.step_range import StepRange from processors.processor import Processor -from data_loaders.ecomapper_loader import EcomapperLoader +from data_loaders.csv_loader import CsvLoader from data_loaders.data_loader import DataLoader -from data_loaders.json_loader import JsonLoader from models.gpr import GPR from models.svr import SV from models.model_manager import ModelManager @@ -17,47 +16,44 @@ import matplotlib as mpl from matplotlib import pyplot as plt import argparse +import json - -parser = argparse.ArgumentParser() -parser.add_argument('--json', '-j', help = "name of json file") +parser = argparse.ArgumentParser(description = "This program takes a csv file and displays the data in a useful way.") +parser.add_argument('--json', '-j', help = "name of json file (default = no file)") parser.add_argument('--file', '-f', required = True, help = "name of csv file") parser.add_argument('--extra_data', '-e', required = True, help = "name of column of user-selected data") -parser.add_argument('--delimiter', '-d', help = "delimiter separating the column names in the file (make this first in json file)") -parser.add_argument('--latitude', '-l', help = "name of latitude column") -parser.add_argument('--longitude', '-lo', help = "name of longitude column") -parser.add_argument('--depth', '-de', help = "name of depth column") -parser.add_argument('--current_step', '-c', help = "name of current step column") -parser.add_argument('--dist_tol', '-dt', help = "tolerance for points being too close together on chart") -parser.add_argument('--outlier_tol', '-o', help = "tolerance for outliers (unit same as selected data type)") -parser.add_argument('--first', '-fi', help = "first step in range being examined") -parser.add_argument('--last', '-la', help = "last step in range being examined") -parser.add_argument('--predictor', '-p', help = "whether or not to use a predictor model to interpolate (y/n)") -parser.add_argument('--mse_tol', '-t', help = "tolerance for MSE") -parser.add_argument('--model', '-m', help = "type of model to preferably use(1(GPR)/2(SVR))") -parser.add_argument('--size', '-s', help = "number of points per row/column in the square/cubic grid that represents the model") -parser.add_argument('--dimension', '-di', help = "dimensions of model") -parser.add_argument('--plot', '-pl', help = "dimensions of hard data plot") - +parser.add_argument('--delimiter', '-d', help = "delimiter separating the column names in the file (make this first in json file) (default = ',')") +parser.add_argument('--latitude', '-l', help = "name of latitude column (default = 'Latitude')") +parser.add_argument('--longitude', '-lo', help = "name of longitude column (default = 'Longitude')") +parser.add_argument('--depth', '-de', help = "name of depth column (default = 'Depth')") +parser.add_argument('--current_step', '-c', help = "name of current step column (default = 'Current Step')") +parser.add_argument('--dist_tol', '-dt', help = "tolerance for points being too close together on chart (default = 0.0001)") +parser.add_argument('--outlier_tol', '-o', help = "tolerance for outliers (in standard deviations) (default = 3)") +parser.add_argument('--first', '-fi', help = "first step in range being examined (default = 0)") +parser.add_argument('--last', '-la', help = "last step in range being examined (default = 1)") +parser.add_argument('--predictor', '-p', help = "whether or not to use a predictor model to interpolate (default = no)", action = 'store_true') +parser.add_argument('--mse_tol', '-t', help = "tolerance for MSE (default = 0.01)") +parser.add_argument('--model', '-m', help = "type of model to preferably use(1(GPR)/2(SVR)) (default = 1)") +parser.add_argument('--size', '-s', help = "number of points per row/column in the square/cubic grid that represents the model (default = 20)") +parser.add_argument('--dimension', '-di', help = "dimensions of model (default = 2)") +parser.add_argument('--plot', '-pl', help = "dimensions of hard data plot (default = 2)") args = parser.parse_args() file_name = args.file user = args.extra_data -#file_name = input("What is the name of the file (make sure file is csv and is downloaded)? ") -#user = input("What is the name of the column of the additional data that you would like to examine? ") delimiter = "," lat = "Latitude" lon = "Longitude" dep = "Depth" -rg_n = "Current Step" +range_name = "Current Step" tol = 0.0001 -outlier_tol = 7 -rg_min = 0 -rg_max = 1 -ans = "y" +outlier_tol = 3 +range_min = 0 +range_max = 1 +ans = 'n' tol_mse = 0.01 ans1 = 1 length = 20 @@ -65,8 +61,11 @@ ans3 = 2 if args.json != None: - json_f = JsonLoader(file_name = args.json) - json_file = json_f.process + with open(arg.json) as f: + data = json.load(f) + json_file = [] + for key, value in data.items(): + json_file.append([key, value]) for i in range(len(json_file)): if jason_file[i][0] == "delimiter": delimiter = json_file[i][1] @@ -77,17 +76,18 @@ elif jason_file[i][0] == "depth": dep = json_file[i][1] elif jason_file[i][0] == "current_step": - rg_n = json_file[i][1] + range_name = json_file[i][1] elif jason_file[i][0] == "dist_tol": tol = json_file[i][1] elif jason_file[i][0] == "outlier_tol": outlier_tol = json_file[i][1] elif jason_file[i][0] == "first": - rg_min = json_file[i][1] + range_min = json_file[i][1] elif jason_file[i][0] == "last": - rg_max = json_file[i][1] + range_max = json_file[i][1] elif jason_file[i][0] == "predictor": - ans = json_file[i][1] + if jason_file[i][1] == "True": + ans = 'y' elif jason_file[i][0] == "mse_tol": tol_mse = json_file[i][1] elif jason_file[i][0] == "model": @@ -106,17 +106,17 @@ if args.depth != None: dep = args.depth if args.current_step != None: - rg_n = args.current_step + range_name = args.current_step if args.dist_tol != None: tol = args.dist_tol if args.outlier_tol != None: outlier_tol = args.outlier_tol if args.first != None: - rg_min = args.first + range_min = args.first if args.last != None: - rg_max = args.last -if args.predictor != None: - ans = args.predictor + range_max = args.last +if args.predictor == True: + ans = 'y' if args.mse_tol != None: tol_mse = args.mse_tol if args.model != None: @@ -129,13 +129,13 @@ ans3 = args.plot -file = EcomapperLoader(name = file_name, delimiter = delimiter) +file = CsvLoader(name = file_name, delimiter = delimiter) read_file = file.load() -distance = Distance(lat_name = lat, long_name = lon, file = read_file) +distance = DistanceCalculator(lat_name = lat, long_name = lon, file = read_file) distance_arr = distance.process() -file_ranger = StepRange(step_name = rg_n, step_min = rg_min, step_max = rg_max, file = read_file) +file_ranger = StepRange(step_name = range_name, step_min = range_min, step_max = range_max, file = read_file) file_ranged = file_ranger.process() close_dropper = DropClose(dep_name = dep, d = distance_arr, tolerance = tol, file = file_ranged) @@ -144,13 +144,13 @@ outlier_remover = GaussOutlierRemoval(tolerance = outlier_tol, user_name = user, file = close_dropped) outlier_removed = outlier_remover.process() -distance = Distance(lat_name = lat, long_name = lon, file = outlier_removed) +distance = DistanceCalculator(lat_name = lat, long_name = lon, file = outlier_removed) distance_arr = distance.process() if ans == "y": - Gauss = GPR(dist_array = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon) - svr_mod = SV(dist_arr = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon) + Gauss = GPR(dist_array = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon, dims = ans2) + svr_mod = SV(dist_arr = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon, dims = ans2) if ans1 == 1: model_manager = ModelManager(primary = Gauss, secondary = svr_mod, tolerance = tol_mse, dimension = ans2) x = model_manager.fit() @@ -171,8 +171,6 @@ plt.ylabel(dep) cb1 = plt.colorbar(plt.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], c = gridpoints[3], cmap = cmap)) cb1.set_label("Variance (" + str(user) + ")") - - plt.show() else: cmap = mpl.cm.jet diff --git a/models/gpr.py b/models/gpr.py index c5408d0..11400c0 100644 --- a/models/gpr.py +++ b/models/gpr.py @@ -7,58 +7,69 @@ import matplotlib as mpl from matplotlib import pyplot as plt from models.model import Model + + class GPR(Model): - def __init__(self, dist_array, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n): - self.dist = dist_array#array-like - self.user = file[user_name].values#array-like - self.dep = file[dep_name].values#array-like + def __init__(self, dist_array, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, dims): + self.dist = dist_array + self.user = file[user_name].values + self.dep = file[dep_name].values + self.dimensions = int(dims) + #self.depth = file[dep_name].values.to_list() self.depth = [] for i in range(len(self.dep)): self.depth.append(self.dep[i] * -1) - self.leng = length#int + self.leng = length self.gp = GaussianProcessRegressor(normalize_y=True, kernel=Matern()+ConstantKernel(), alpha = 0.0001) - self.x_coor = np.linspace(min(self.dist), max(self.dist), self.leng) - self.y_coor = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.leng) - self.xx, self.yy = np.meshgrid(self.x_coor, self.y_coor) - self.x = [] - self.y = [] - self.xy = [] - for i in range(len(self.xx)): - for j in range(len(self.xx[i])): - self.xy.append([self.xx[i][j], self.yy[i][j]]) - self.x.append(self.xx[i][j]) - self.y.append(self.yy[i][j]) - self.x_arr = [] - for i in range(len(self.depth)): - self.x_arr.append([self.dist[i], self.depth[i]]) - self.gp = self.gp.fit(self.x_arr, self.user) - self.lat = file[lat_n].values - self.lon = file[lon_n].values + + if self.dimensions == 2: + self.x_coor = np.linspace(min(self.dist), max(self.dist), self.leng) + self.y_coor = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.leng) + self.xx, self.yy = np.meshgrid(self.x_coor, self.y_coor) + self.x = [] + self.y = [] + self.xy = [] + for i in range(len(self.xx)): + for j in range(len(self.xx[i])): + self.xy.append([self.xx[i][j], self.yy[i][j]]) + self.x.append(self.xx[i][j]) + self.y.append(self.yy[i][j]) + self.x_arr = [] + for i in range(len(self.depth)): + self.x_arr.append([self.dist[i], self.depth[i]]) + self.gp.fit(self.x_arr, self.user) + + else: + self.lat = file[lat_n].values + self.lon = file[lon_n].values + self.fit_array = [] + for i in range(len(self.lat)): + self.fit_array.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) + self.gp.fit(self.fit_array, self.user) + self.x_set = np.linspace(min(self.lat), max(self.lat), self.leng) + self.y_set = np.linspace(min(self.lon), max(self.lon), self.leng) + self.z_set = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.leng) + self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) - self.gp1 = GaussianProcessRegressor(normalize_y = True, kernel = Matern() + ConstantKernel(), alpha = 0.0001) - self.fit_array = [] - for i in range(len(self.lat)): - self.fit_array.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) - self.gp1.fit(self.fit_array, self.user) - self.x_set = np.linspace(min(self.lat), max(self.lat), self.leng) - self.y_set = np.linspace(min(self.lon), max(self.lon), self.leng) - self.z_set = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.leng) - self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) def fit(self): - return (self.gp) + return self.gp + def predict(self): - return ([self.x, self.y, self.gp.predict(self.xy, return_std = True)[0], self.gp.predict(self.xy, return_std = True)[1]]) + pred = self.gp.predict(self.xy, return_std = True) + return ([self.x, self.y, pred[0], pred[1]]) + def mse(self): - xy_array = [] - for i in range(len(self.dist)): - xy_array.append([self.dist[i], self.depth[i]]) - predicted = (self.gp.predict(xy_array)) - if min(predicted) == max(predicted): - return 9999999999999999999 + actual = [] + if self.dimensions == 2: + for i in range(len(self.dist)): + actual.append([self.dist[i], self.depth[i]]) + predicted = (self.gp.predict(actual)) else: - return mean_squared_error(self.user, predicted) - def fit3d(self): - return self.gp1 + for i in range(len(self.lat)): + actual.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) + predicted = self.gp.predict(actual) + return mean_squared_error(self.user, predicted) + def predict3d(self): x_coordinates = [] y_coordinates = [] @@ -71,14 +82,8 @@ def predict3d(self): y_coordinates.append(self.yyy[i][j][k]) z_coordinates.append(self.zzz[i][j][k]) xyz_coordinates.append([self.xxx[i][j][k], self.yyy[i][j][k], self.zzz[i][j][k]]) - return ([x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, (self.gp1.predict(xyz_coordinates, return_std = True))[0], (self.gp1.predict(xyz_coordinates, return_std = True))[1]]) - def mse3d(self): - actual = [] - for i in range(len(self.lat)): - actual.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) - predicted = self.gp1.predict(actual) - if min(predicted) == max(predicted): - return 99999999999999999999 - else: - return mean_squared_error(self.user, predicted) + pred = self.gp.predict(xyz_coordinates, return_std = True) + return ([x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, pred[0], pred[1]]) + + diff --git a/models/model.py b/models/model.py index 53df1a0..e2daeb3 100644 --- a/models/model.py +++ b/models/model.py @@ -1,8 +1,12 @@ from abc import ABC, abstractmethod + + class Model(ABC): def fit(self): pass + def predict(self): pass + def mse(self): pass diff --git a/models/model_manager.py b/models/model_manager.py index 7d37e2b..65dedc6 100644 --- a/models/model_manager.py +++ b/models/model_manager.py @@ -2,59 +2,62 @@ from models.model import Model from models.gpr import GPR from models.svr import SV + + class ModelManager(Model): def __init__(self, primary, secondary, tolerance, dimension): + ''' + Manages which model is more fit to graph based on MSE, user preference, and user-selected MSE tolerance + + @param primary: the user's preferred type of model + @param secondary: the user's non-preferred type of model + @param tolerance: the user's tolerance for MSE + @param dimension: the user's selected dimensions for the visualization of the model (2D/3D) + + ''' self.tol = float(tolerance) self.pri = primary self.sec = secondary self.mod = 0 self.dim = dimension + def fit(self): - if self.dim == 2: - if self.pri.mse() > self.tol: - print ("Your selected model did not fit your selected tolerance. Checking the other model...") - if self.sec.mse() > self.tol: - print ("The other model did not fit your selected tolerance either. Using the closest one...") - dif = self.pri.mse() - self.tol - dif1 = self.sec.mse() - self.tol - if dif <= dif1: - print ("Your selected model was used") - return self.pri.fit() - else: - print ("The other model was used") - self.mod += 1 - return self.sec.fit() + ''' + + Picks the model based on MSE, user preference, and user-selected MSE tolerance + + @return the GPR or SVR object fit to the known data + + ''' + if self.pri.mse() > self.tol: + print ("Your selected model did not fit your selected tolerance. Checking the other model...") + if self.sec.mse() > self.tol: + print ("The other model did not fit your selected tolerance either. Using the closest one...") + dif = self.pri.mse() - self.tol + dif1 = self.sec.mse() - self.tol + if dif <= dif1: + print ("Your selected model was used") + return self.pri.fit() else: - print ("The other model fits your selected tolerance. Using the other model...") + print ("The other model was used") self.mod += 1 - return self.sec.fit() - + return self.sec.fit() else: - print ("Your selected model fit your selected tolerance.") - return self.pri.fit() + print ("The other model fits your selected tolerance. Using the other model...") + self.mod += 1 + return self.sec.fit() else: - if self.pri.mse3d() > self.tol: - print ("Your selected model did not fit your selected tolerance. Checking the other model...") - if self.sec.mse3d() > self.tol: - print ("The other model did not fit your selected tolerance either. Using the closest one...") - dif = self.pri.mse3d() - self.tol - dif1 = self.sec.mse3d() - self.tol - if dif <= dif1: - print ("Your selected model was used") - return self.pri.fit3d() - else: - print ("The other model was used") - self.mod += 1 - return self.sec.fit3d() - else: - print ("The other model fits your selected tolerance. Using the other model...") - self.mod += 1 - return self.sec.fit3d() + print ("Your selected model fit your selected tolerance.") + return self.pri.fit() - else: - print ("Your selected model fit your selected tolerance.") - return self.pri.fit3d() def predict(self): + ''' + + Predicts the interpolated data based on the pre-selected model and dimensions + + @return a list that contains all the data needed to graph + + ''' if self.dim == 2: if self.mod == 0: return self.pri.predict() @@ -66,13 +69,15 @@ def predict(self): else: return self.sec.predict3d() def mse(self): - if self.dim == 2: - if self.mod == 0: - return self.pri.mse() - else: - return self.sec.mse() + ''' + + Calculates the mean squared error of the predicted data set vs. the actual data set + + @return the float value of mse + + ''' + if self.mod == 0: + return self.pri.mse() else: - if self.mod == 0: - return self.pri.mse3d() - else: - return self.sec.mse3d() + return self.sec.mse() + diff --git a/models/svr.py b/models/svr.py index c2dc746..75bc9ce 100644 --- a/models/svr.py +++ b/models/svr.py @@ -4,56 +4,68 @@ import pandas as pd import numpy as np from models.model import Model + + class SV(Model): - def __init__(self, dist_arr, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n): - self.dist = dist_arr#array-like - self.user = file[user_name].values#array-like - self.dep = file[dep_name].values#array-like + def __init__(self, dist_arr, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, dims): + self.dist = dist_arr + self.user = file[user_name].values + self.dep = file[dep_name].values + self.dimensions = int(dims) self.depth = [] for i in range(len(self.dep)): self.depth.append(self.dep[i] * -1) self.clf = svm.SVR(kernel = 'poly', gamma = 'scale') - self.dims = length - self.x_coor = np.linspace(min(self.dist), max(self.dist), self.dims) - self.y_coor = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.dims) - self.xx, self.yy = np.meshgrid(self.x_coor, self.y_coor) - self.x = [] - self.y = [] - self.xy = [] - for i in range(len(self.xx)): - for j in range(len(self.xx[i])): - self.xy.append([self.xx[i][j], self.yy[i][j]]) - self.x.append(self.xx[i][j]) - self.y.append(self.yy[i][j]) - self.x_arr = [] - for i in range(len(self.depth)): - self.x_arr.append([self.dist[i], self.depth[i]]) - self.clf.fit(self.x_arr, self.user) - - self.lat = file[lat_n].values - self.lon = file[lon_n].values + self.dimns = length - self.clf1 = svm.SVR(kernel = 'poly', gamma = 'scale') - self.fit_array = [] - for i in range(len(self.lat)): - self.fit_array.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) - self.clf1.fit(self.fit_array, self.user) - self.x_set = np.linspace(min(self.lat), max(self.lat), self.dims) - self.y_set = np.linspace(min(self.lon), max(self.lon), self.dims) - self.z_set = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.dims) - self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) + if self.dimensions == 2: + self.x_coor = np.linspace(min(self.dist), max(self.dist), self.dimns) + self.y_coor = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.dimns) + self.xx, self.yy = np.meshgrid(self.x_coor, self.y_coor) + self.x = [] + self.y = [] + self.xy = [] + for i in range(len(self.xx)): + for j in range(len(self.xx[i])): + self.xy.append([self.xx[i][j], self.yy[i][j]]) + self.x.append(self.xx[i][j]) + self.y.append(self.yy[i][j]) + self.x_arr = [] + for i in range(len(self.depth)): + self.x_arr.append([self.dist[i], self.depth[i]]) + self.clf.fit(self.x_arr, self.user) + + else: + self.lat = file[lat_n].values + self.lon = file[lon_n].values + self.fit_array = [] + for i in range(len(self.lat)): + self.fit_array.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) + self.clf.fit(self.fit_array, self.user) + self.x_set = np.linspace(min(self.lat), max(self.lat), self.dimns) + self.y_set = np.linspace(min(self.lon), max(self.lon), self.dimns) + self.z_set = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.dimns) + self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) + def fit(self): - return (self.clf) + return self.clf + def predict(self): return ([self.x, self.y, self.clf.predict(self.xy)]) + def mse(self): - xy_array = [] - for i in range(len(self.dist)): - xy_array.append([self.dist[i], self.depth[i]]) - predicted = self.clf.predict(xy_array) + actual = [] + if self.dimensions == 2: + for i in range(len(self.dist)): + actual.append([self.dist[i], self.depth[i]]) + predicted = self.clf.predict(actual) + else: + for i in range(len(self.lat)): + actual.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) + predicted = self.clf1.predict(actual) + return mean_squared_error(self.user, predicted) - def fit3d(self): - return self.clf1 + def predict3d(self): x_coordinates = [] y_coordinates = [] @@ -66,10 +78,5 @@ def predict3d(self): y_coordinates.append(self.yyy[i][j][k]) z_coordinates.append(self.zzz[i][j][k]) xyz_coordinates.append([self.xxx[i][j][k], self.yyy[i][j][k], self.zzz[i][j][k]]) - return ([x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, self.clf1.predict(xyz_coordinates)]) - def mse3d(self): - actual = [] - for i in range(len(self.lat)): - actual.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) - predicted = self.clf1.predict(actual) - return mean_squared_error(self.user, predicted) + return ([x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, self.clf.predict(xyz_coordinates)]) + diff --git a/processors/distance_calculator.py b/processors/distance_calculator.py new file mode 100644 index 0000000..bcda95c --- /dev/null +++ b/processors/distance_calculator.py @@ -0,0 +1,29 @@ +from abc import ABC +import utm +import numpy as np +from processors.processor import Processor + + +class DistanceCalculator(Processor): + def __init__(self, lat_name, long_name, file): + self.lat_list = file[lat_name].values + self.lon_list = file[long_name].values + + def process(self): + utm_arr = [] + for i in range(len(self.lat_list)): + utm_arr.append(utm.from_latlon(self.lat_list[i], self.lon_list[i])) + NEdist = [] + for i in range(len(utm_arr)): + NEdist.append([(utm_arr[i])[0], (utm_arr[i])[1]]) + OE = NEdist[0][0] + ON = NEdist[0][1] + dist = [] + for i in range(len(NEdist)): + CE = np.abs(NEdist[i][0] - OE) + CN = np.abs(NEdist[i][1] - ON) + dist.append(float(np.abs(np.sqrt((CE ** 2) + (CN ** 2))))) + return dist + + + diff --git a/processors/drop_close.py b/processors/drop_close.py index 8fa13c4..a711925 100644 --- a/processors/drop_close.py +++ b/processors/drop_close.py @@ -2,15 +2,18 @@ import numpy as np import pandas as pd from processors.processor import Processor + + class DropClose(Processor): def __init__(self, dep_name, d, tolerance, file): - self.dep = file[dep_name].values#array-like + self.dep = file[dep_name].values self.depth = [] for i in range(len(self.dep)): - self.depth.append(self.dep[i] * -1)#str - self.distance = d#array-like - self.tol = float(tolerance)#float - self.trimmed = file.copy()#pandas DataFrame + self.depth.append(self.dep[i] * -1) + self.distance = d + self.tol = float(tolerance) + self.trimmed = file.copy() + def process(self): dropped = 0 for i in range(len(self.depth)): diff --git a/processors/outlier_removal.py b/processors/outlier_removal.py index de1fa6f..7a9bb05 100644 --- a/processors/outlier_removal.py +++ b/processors/outlier_removal.py @@ -2,18 +2,20 @@ import numpy as np import pandas as pd from processors.processor import Processor + + class GaussOutlierRemoval(Processor): def __init__(self, tolerance, user_name, file): - self.tol = float(tolerance)#float - self.user = file[user_name].values#array-like + self.tol = float(tolerance) + self.user = file[user_name].values self.new_file = file.copy() - self.extra_copy = file.copy() def process(self): mean = np.mean(self.user) + std = np.std(self.user) dropped = 0 for i in range(len(self.user)): - if np.abs(self.user[i] - mean) > self.tol: - self.new_file.drop([self.extra_copy.index[i - dropped]]) + if np.abs(self.user[i] - mean) > (std*self.tol): + self.new_file.drop([file.index[i - dropped]]) dropped += 1 return self.new_file diff --git a/processors/processor.py b/processors/processor.py index acbf675..ecf7997 100644 --- a/processors/processor.py +++ b/processors/processor.py @@ -1,4 +1,5 @@ -from abc import ABC, abstractmethod +from abc import ABC, abstractmethod + class Processor(ABC): def process(self): diff --git a/processors/step_range.py b/processors/step_range.py index a985ced..469c01b 100644 --- a/processors/step_range.py +++ b/processors/step_range.py @@ -1,11 +1,10 @@ from abc import ABC, abstractmethod from processors.processor import Processor + class StepRange: def __init__(self, step_name, step_min, step_max, file): - self.step = [] - for i in range(len(file[step_name].values)): - self.step.append((file[step_name].values)[i])#array-like + self.step = file[step_name].values.tolist() step_min = int(step_min) step_max = int(step_max) self.start = self.step.index(step_min) @@ -14,6 +13,7 @@ def __init__(self, step_name, step_min, step_max, file): else: self.end = self.step.index(step_max + 1) - 1 self.cop = file.copy() + def process(self): return (self.cop[self.start:self.end + 1]) diff --git a/visualizers/three_d_vis.py b/visualizers/three_d_vis.py index aa5bfc9..5f4890c 100644 --- a/visualizers/three_d_vis.py +++ b/visualizers/three_d_vis.py @@ -4,20 +4,23 @@ from abc import ABC, abstractmethod import pandas as pd from visualizers.visualization import Visualization + + class ThreeDVis(Visualization): def __init__(self, dep_name, dist_arr, user_name, lat_name, lon_name, file): - self.dep = file[dep_name].values#array-like + self.dep = file[dep_name].values self.depth = [] for i in range(len(self.dep)): - self.depth.append(self.dep[i] * -1)#*-1#array-like - self.user = file[user_name].values#array-like - self.dist = dist_arr#array-like - self.lat = file[lat_name].values#array-like - self.lon = file[lon_name].values#array-like - self.lat_n = lat_name#str - self.lon_n = lon_name#str - self.user_n = user_name#str - self.dep_n = dep_name#str + self.depth.append(self.dep[i] * -1) + self.user = file[user_name].values + self.dist = dist_arr + self.lat = file[lat_name].values + self.lon = file[lon_name].values + self.lat_n = lat_name + self.lon_n = lon_name + self.user_n = user_name + self.dep_n = dep_name + def plot(self): fig = plt.figure() cmap = mpl.cm.jet diff --git a/visualizers/two_d_vis.py b/visualizers/two_d_vis.py index ce7d82a..81ca9cb 100644 --- a/visualizers/two_d_vis.py +++ b/visualizers/two_d_vis.py @@ -3,16 +3,19 @@ from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd from visualizers.visualization import Visualization + + class TwoDVis (Visualization): def __init__(self, dep_name, dist_arr, user_name, file): - self.dep = file[dep_name].values#array-like + self.dep = file[dep_name].values self.depth = [] for i in range(len(self.dep)): - self.depth.append(self.dep[i] * -1)#*-1#array-like - self.user = file[user_name].values#array-like - self.dist = dist_arr#array-like - self.dep_n = dep_name#str - self.user_n = user_name#str + self.depth.append(self.dep[i] * -1) + self.user = file[user_name].values + self.dist = dist_arr + self.dep_n = dep_name + self.user_n = user_name + def plot (self): plt.figure() plt.xlabel("Distance") diff --git a/visualizers/visualization.py b/visualizers/visualization.py index 999dd87..226991c 100644 --- a/visualizers/visualization.py +++ b/visualizers/visualization.py @@ -1,5 +1,6 @@ from abc import ABC, abstractmethod + class Visualization(ABC): def plot(self): pass \ No newline at end of file From 2966b4c125b3ab2c383e3bac028151edcef12d0a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: akUSC0101 Date: Mon, 22 Jul 2019 16:16:07 -0700 Subject: [PATCH 3/5] Removed lawnmower_file (csv) --- lawnmower_file | 6594 ------------------------------------------------ 1 file changed, 6594 deletions(-) delete mode 100644 lawnmower_file diff --git a/lawnmower_file b/lawnmower_file deleted file mode 100644 index 1e79651..0000000 --- a/lawnmower_file +++ /dev/null @@ -1,6594 +0,0 @@ -Latitude;Longitude;Time;Date;Number of Sats;GPS Speed (Kn);GPS True Heading;GPS Magnetic Variation;HDOP;C Magnetic Heading;C True Heading;Pitch Angle;Roll Angle;C Inside Temp (c);DFS Depth (m);DTB Height (m);Total Water Column (m);Batt Percent;Power Watts;Watt-Hours;Batt Volts;Batt Ampers;Batt State;Time to Empty;Current Step;Dist To Next (m);Next Speed (kn);Vehicle Speed (kn);Motor Speed CMD;Next Heading;Next Long;Next Lat;Next Depth (m);Depth Goal (m);Vehicle State;Error State;Distance to Track (m);Fin Pitch R;Fin Pitch L;Pitch Goal;Fin Yaw T;Fin Yaw B;Yaw Goal;Fin Roll;DVL-Depth (m);DVL -Altitude (m);DVL -Water Column (m);DVL-FixType;DVL-FixQuality;DVL-Temperature;Conductivity (mmhos/cm);CTD-Temperature (c);Salinity (ppt);Sound Speed (m/s);YSI-Date m/d/y ;YSI-Time hh:mm:ss;YSI-Temp C;YSI-SpCond mS/cm;YSI-Sal ppt;YSI-Depth feet;YSI-pH;YSI-Chl ug/L;YSI-Chl RFU;YSI-BGA-PC cells/mL;YSI-BGA-PC RFU;YSI-ODOsat %;YSI-ODO mg/L;YSI-Battery volts; -34.086983;-117.810049333333;20:05:21.19;3/12/2018;9;0.103;163.44;11.892073294907;0.91;272.8;290.21;2.5;-9.5;21.7;.02;7.29;7.30;87;25;400.3;16;-1.5;D;1045.3;0;8.825;1.9455;0.09;128;129.37;-117.80997541;34.08693254;0;0;1;N;4.413258;72;72;11;5;5;130.5612;0;9999.99;7.31;7.437;2;9;18.3;0;17.36;0.24;1474.21563;03/12/18;15:01:31;17.36;0.505;0.24;-0.807;9.33;31.4;7.5;232972;110.8;133.8;12.81;14.1; -34.086983;-117.810048666667;20:05:21.70;3/12/2018;9;0.116;163.44;11.892073294907;0.91;273;290.4;2.5;-9.4;21.7;.02;7.29;7.30;87;25;400.3;16;-1.5;D;1045.3;0;8.777;1.9455;0.09;128;129.62;-117.80997541;34.08693254;0;0;1;N;4.423263;72;72;11;5;5;130.5964;0;9999.99;7.31;7.437;2;9;18.3;0;17.36;0.25;1474.22672;03/12/18;15:01:32;17.36;0.506;0.25;-0.810;9.33;27.3;6.5;189765;90.3;133.8;12.81;14.1; -34.086983;-117.810048666667;20:05:22.20;3/12/2018;9;0.116;163.44;11.892073294907;0.91;273;290.4;2.5;-9.3;21.7;.02;7.29;7.31;87;25;400.3;16;-1.5;D;1045.3;0;8.777;1.9455;0.09;128;129.62;-117.80997541;34.08693254;0;0;1;N;4.423263;72;72;11;5;5;130.5964;0;9999.99;7.31;7.437;2;9;18.3;0;17.37;0.25;1474.25987;03/12/18;15:01:33;17.37;0.506;0.25;-0.810;9.33;32.2;7.7;217929;103.7;133.7;12.81;14.1; -34.0869833968741;-117.810047937207;20:05:22.70;3/12/2018;9;0.119;163.44;11.892073294907;0.91;272.6;290.02;2.4;-9.7;21.7;.02;7.29;7.31;87;25;400.3;16;-1.5;D;1045.3;0;8.754;1.9455;0.1;170;130.12;-117.80997541;34.08693254;0;0;1;N;4.423263;72;72;11;5;5;130.0867;0;9999.99;7.31;7.437;2;9;18.3;0;17.37;0.25;1474.25987;03/12/18;15:01:33;17.37;0.506;0.25;-0.810;9.33;32.2;7.7;217929;103.7;133.7;12.81;14.1; 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-34.0868989686446;-117.809934737692;21:00:48.08;3/12/2018;10;0.149;164.38;11.892073294907;0.9;294.9;310.96;3;-8.2;18.1;.03;1.92;1.94;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.081;1.9455;0.16;162;280.27;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;74;74;11;5;5;280.2855;0;9999.99;1.94;2.067;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44562;03/12/18;15:56:58;17.43;0.503;0.24;-0.859;9.29;314.7;74.9;177758;84.6;143.9;13.76;14.1; -34.086899208311;-117.809934271812;21:00:48.59;3/12/2018;10;0.205;164.38;11.892073294907;0.9;296.4;312.34;3.6;-3;18.1;.02;1.92;1.93;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.119;1.9455;0.16;162;280.08;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;79;79;11;5;5;280.0925;0;9999.99;1.94;2.067;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44562;03/12/18;15:56:58;17.43;0.503;0.24;-0.859;9.29;314.7;74.9;177758;84.6;143.9;13.76;14.1; -34.0868993193265;-117.809933882953;21:00:49.11;3/12/2018;10;0.205;164.38;11.892073294907;0.9;294.2;310.32;3.2;-3.4;18.1;.02;1.85;1.87;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.152;1.9455;0.13;162;279.97;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;76;76;11;6;6;280.0215;0;9999.99;1.88;2.007;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44671;03/12/18;15:56:59;17.43;0.502;0.24;-0.821;9.29;313.7;74.6;158271;75.3;143.8;13.76;14.2; -34.0869001640188;-117.809935213795;21:00:49.61;3/12/2018;10;0.353;164.38;11.892073294907;0.9;293.5;309.67;2.7;-8.5;18.1;.02;1.85;1.87;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.015;1.9455;0.13;162;279.57;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;73;73;11;6;6;279.6156;0;9999.99;1.88;2.007;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44671;03/12/18;15:56:59;17.43;0.502;0.24;-0.821;9.29;313.7;74.6;158271;75.3;143.8;13.76;14.2; -34.0869006018596;-117.809935257232;21:00:50.16;3/12/2018;10;0.353;164.38;11.892073294907;0.9;291.1;307.46;2;-8.9;18.1;.02;1.93;1.95;75;24;349.1;15.7;-1.5;D;940.9;67;10.003;1.9455;0.24;162;279.3;-117.81004222;34.08691517;0;0;6;N;1.134733;69;69;11;11;11;279.3801;0;9999.99;1.95;2.077;2;9;17.4;0;17.43;0.24;1474.44548;03/12/18;15:57:00;17.43;0.503;0.24;-0.824;9.30;305.9;72.8;167401;79.6;143.9;13.77;14.1; From 0dcc1f4e81c69aaf5609907591b51b48010bfebd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: akUSC0101 Date: Tue, 23 Jul 2019 14:00:53 -0700 Subject: [PATCH 4/5] Made more minor changes and documented code --- data_loaders/csv_loader.py | 16 ++ driver.py | 6 +- lm.py | 302 ------------------------------ models/gpr.py | 55 +++++- models/model_manager.py | 32 ++-- models/svr.py | 56 +++++- parsearg_test.py | 14 -- processors/distance_calculator.py | 18 ++ processors/drop_close.py | 29 ++- processors/outlier_removal.py | 18 +- processors/step_range.py | 20 ++ visualizers/three_d_vis.py | 28 ++- visualizers/two_d_vis.py | 26 ++- 13 files changed, 261 insertions(+), 359 deletions(-) delete mode 100644 lm.py delete mode 100644 parsearg_test.py diff --git a/data_loaders/csv_loader.py b/data_loaders/csv_loader.py index 64b3837..9c08528 100644 --- a/data_loaders/csv_loader.py +++ b/data_loaders/csv_loader.py @@ -5,8 +5,24 @@ class CsvLoader(DataLoader): def __init__(self, name, delimiter): + """ + Reads the given csv file + + @type name: str + @param name: the name of the csv file + @type delimiter: str + @param delimiter: the delimiter separating the column names in the csv file + """ + self.name1 = name self.delim = delimiter def load(self): + """ + Reads the csv file into a dataframe + + @rtype: Pandas DataFrame + @returns: the pandas dataframe containing the read data from the csv file + """ + return (pd.read_csv(self.name1, self.delim)) diff --git a/driver.py b/driver.py index 03d47c6..714e72d 100644 --- a/driver.py +++ b/driver.py @@ -1,6 +1,6 @@ from abc import ABC, abstractmethod from processors.drop_close import DropClose -from processors.outlier_removal import GaussOutlierRemoval +from processors.outlier_removal import OutlierRemoval from processors.distance_calculator import DistanceCalculator from processors.step_range import StepRange from processors.processor import Processor @@ -138,10 +138,10 @@ file_ranger = StepRange(step_name = range_name, step_min = range_min, step_max = range_max, file = read_file) file_ranged = file_ranger.process() -close_dropper = DropClose(dep_name = dep, d = distance_arr, tolerance = tol, file = file_ranged) +close_dropper = DropClose(dep_name = dep, dist_arr = distance_arr, tolerance = tol, file = file_ranged) close_dropped = close_dropper.process() -outlier_remover = GaussOutlierRemoval(tolerance = outlier_tol, user_name = user, file = close_dropped) +outlier_remover = OutlierRemoval(tolerance = outlier_tol, user_name = user, file = close_dropped) outlier_removed = outlier_remover.process() distance = DistanceCalculator(lat_name = lat, long_name = lon, file = outlier_removed) diff --git a/lm.py b/lm.py deleted file mode 100644 index 7f5642c..0000000 --- a/lm.py +++ /dev/null @@ -1,302 +0,0 @@ -import numpy as np -import pandas as pd -import utm -import matplotlib as mpl -from matplotlib import pyplot as plt -import math -from mpl_toolkits import mplot3d -import sklearn.gaussian_process -from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF, ConstantKernel, Matern -from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor -import statistics -import random -from sklearn import svm - -file = pd.read_csv('lawnmower_file', delimiter = ';') - -n_rows = 6593 -lat = (file["Latitude"]).values -longi = (file["Longitude"]).values - -UTM_arr = [] - -for i in range(n_rows): - UTM_arr.insert(i, utm.from_latlon(lat[i], longi[i])) - -ans = input("""Select a column: -0: Sal ppt -1: pH -2: Chl ug/L -3: Chl RFU -4: BGA - PC cells/mL -5: BGA - PC RFU -6: ODOsat % -7: ODO mg/L -8: Temp C -9: SpCond ms/cm -10: Battery volts -""") -cstep = [] -for i in range(n_rows): - cstep.append((file["Current Step"].values)[i]) -ans1 = input("Select step range (0 - 67)(use format 'AB - XY'): ") -start = cstep.index(int(ans1[0:2])) -if ans1[5:7] == "67": - end = 6592 -else: - end = cstep.index(int(ans1[5:7]) + 1) - 1 -n_rows = (end - start + 1) -ans = int(ans) - -if ans == 1: - user = ((file["YSI-pH"]).values) - name = 'pH' -elif ans == 2: - user = ((file["YSI-Chl ug/L"]).values) - name = 'Chl ug/L' -elif ans == 3: - user = ((file["YSI-Chl RFU"]).values) - name = 'Chl RFU' -elif ans == 4: - user = ((file["YSI-BGA-PC cells/mL"]).values) - name = 'BGA-PC cells/mL' -elif ans == 5: - user = ((file["YSI-BGA-PC RFU"]).values) - name = 'BGA-PC RFU' -elif ans == 6: - user = ((file["YSI-ODOsat %"]).values) - name = 'ODOsat %' -elif ans == 7: - user = ((file["YSI-ODO mg/L"]).values) - name = 'ODO mg/L' - newZ = [] -elif ans == 8: - user = ((file["YSI-Temp C"]).values) - name = 'Temp C' -elif ans == 9: - user = ((file["YSI-SpCond mS/cm"]).values) - name = 'SpCond mS/cm' -elif ans == 0: - user = ((file["YSI-Sal ppt"]).values) - name = 'Sal ppt' -else: - user = ((file["YSI-Battery volts"]).values) - name = 'Battery volts' - -dep = (file["YSI-Depth feet"]).values -OGE = (UTM_arr[0])[0] -OGN = (UTM_arr[0])[1] -z = [] -for i in range(start, end + 1): - z.append(user[i]) -x_coor = [] - -for i in range(start, end + 1): - Change_E = (UTM_arr[i])[0] - OGE - Change_N = (UTM_arr[i])[1] - OGN - x_coor.append(float(abs(math.sqrt((Change_E ** 2) + (Change_N ** 2))))) -all_x = [] -for i in range(6593): - Change_E = (UTM_arr[i])[0] - OGE - Change_N = (UTM_arr[i])[1] - OGN - all_x.append(float(abs(math.sqrt((Change_E ** 2) + (Change_N ** 2))))) -#print (len(all_x)) -for i in range (n_rows): - - if dep[i] < 0: - dep[i] = 0 -y = [] -for i in range (start, end + 1): - y.append(dep[i] * -1) - -x_set = [] -y_set = [] -for i in range (start, end + 1): - x_set.append(((file["Latitude"]).values)[i]) - y_set.append(((file["Longitude"]).values)[i]) -ans2 = input("Would you like a 2d or 3d plot (2/3)? ") -if ans2 == "2": - plt.figure() - plt.xlabel("distance (m)") - plt.ylabel("depth (feet)") - plt.scatter(x_coor, y, c=z) - axis = plt.scatter(x_coor, y, c = z) - cb_title = plt.colorbar(axis) - cb_title.set_label(name) - plt.show() -else: - z_set = y - - fig = plt.figure() - ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') - ax.scatter(x_set, y_set, z_set, c=z, marker = 'o') - ax.set_xlabel("Latitude (degrees)") - ax.set_ylabel("Longitude (degrees") - ax.set_zlabel("Depth (feet)") - axis = ax.scatter(x_set, y_set, z_set, c=z, marker = 'o') - cb_title = plt.colorbar(axis) - cb_title.set_label(name) - plt.show() - -################################################################################################# -################################################################################################# - -ans3 = input("Would you like to see a GPR - based model (y/n)? ") -if ans3 == "y": - ans4 = input("Would you like a 2d or 3d model (2/3)? ") - if ans4 == "2": - x_digits = np.linspace(min(x_coor), max(x_coor), 20) - y_digits = np.linspace(min(y), max(y), 20) - - #print ("Min/Max/mean of user selected data: " + str(min(z))) - #print (max(z)) - #print (np.mean(z)) - #print (z) - - xx, yy = np.meshgrid(x_digits, y_digits) - xy_coordinates = [] - x_coordinates = [] - y_coordinates = [] - for i in range(len(xx)): - for j in range(len(xx[i])): - xy_coordinates.append([xx[i][j], yy[i][j]]) - x_coordinates.append(xx[i][j]) - y_coordinates.append(yy[i][j]) - - x_array = [] - newXY = [] - newZ = [] - for i in range(len(x_coor)): - x_array.append([x_coor[i], y[i]]) - print ("OG length: " + str(len(x_array))) - for i in range(len(x_coor)): - k = 0 - for j in range (len(x_coor)): - dif_x = float(np.abs(x_coor[i] - x_coor[j])) - dif_y = float(np.abs(y[i] - y[j]))*3.28084 - dist = float(np.abs(math.sqrt(dif_x ** 2 + dif_y ** 2))) - if i != j and dist <= 0.001: - k += 1 - if k == 0: - newXY.append(x_array[i]) - newZ.append(z[i]) - #print ("Min/Max/Mean of trimmed user selected data (XY/Z): ") - #print (str(min(newXY)) + " " + str(min(newZ))) - #print (str(max(newXY)) + " " + str(max(newZ))) - #print (str(np.mean(newXY)) + " " + str(np.mean(newZ))) - #print (newZ) - #print (newXY) - - print ("Length of trimmed array: " + str(len(newXY))) - gp = GaussianProcessRegressor(normalize_y=True, kernel=Matern()+ConstantKernel()) - gp.fit(newXY, newZ) - - z_digits = gp.predict(xy_coordinates, return_std = True) - mean = z_digits[0] - #print ("Min/max/mean of means: " + str(min(mean))) - #print (max(mean)) - #print (np.mean(mean)) - if min(mean) != max(mean): - #print (mean) - variance = z_digits[1] - for i in range(len(variance)): - variance[i] = (variance[i] ** 2) - plt.figure() - #plt.scatter(x_coor, y, c = z) - plt.xlabel ("Distance (m)") - plt.ylabel ("Depth (feet)") - - cmap = mpl.cm.jet - cb = plt.colorbar(plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates, c = mean, cmap = cmap)) - - cb.set_label("Mean " + name) - - plt.figure() - plt.xlabel("Distance (m)") - plt.ylabel("Depth (feet)") - - cb1 = plt.colorbar(plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates, c = variance, cmap = cmap)) - cb1.set_label("Variance (" + name + ")") - plt.show() - else: - print ("Problematic data set for Gaussian Process Regressor; using SVR instead (no variance grid will be provided)...") - clf = svm.SVR(kernel = 'poly', gamma = 'scale') - clf.fit(newXY, newZ) - mean = clf.predict(xy_coordinates) - cmap = mpl.cm.jet - plt.figure() - plt.xlabel("Distance (m)") - plt.ylabel("Depth (feet)") - plt.scatter (x_coor, y, c = z, cmap = cmap) - cb = plt.colorbar(plt.scatter(x_coordinates, y_coordinates, c = mean, cmap = cmap)) - cb.set_label ("Mean " + name) - - - plt.show() - else: - x_digits = np.linspace(min(x_set), max(x_set), 10) - y_digits = np.linspace(min(y_set), max(y_set), 10) - z_digits = np.linspace(min(y), max(y), 10) - - xx, yy, zz = np.meshgrid(x_digits, y_digits, z_digits) - xyz_coordinates = [] - x_coordinates = [] - y_coordinates = [] - z_coordinates = [] - for i in range(len(xx)): - for j in range(len(xx[i])): - for k in range (len(xx[i][j])): - xyz_coordinates.append([xx[i][j][k], yy[i][j][k], zz[i][j][k]]) - x_coordinates.append(xx[i][j][k]) - y_coordinates.append(yy[i][j][k]) - z_coordinates.append(zz[i][j][k]) - #print (xyz_coordinates) - #test_arr = [] - #for i in range(len(xyz_coordinates)): - #test_arr.append(xyz_coordinates[i]) - #print (test_arr) - x_array = [] - for i in range (len(x_set)): - x_array.append([x_set[i], y_set[i], y[i]]) - gp = GaussianProcessRegressor(normalize_y=True, kernel=Matern()+ConstantKernel(), alpha = 0.0001) - gp.fit(x_array, z) - - - - z_nums = gp.predict(xyz_coordinates, return_std = True) - - mean = z_nums[0] - #print (mean) - #test_mean = [] - #for i in range(len(mean)): - #test_mean.append(mean[i]) - #print (test_mean) - variance = z_nums[1] - for i in range(len(variance)): - variance[i] = variance[i] ** 2 - cmap = mpl.cm.jet - fig1 = plt.figure() - axis = fig1.add_subplot(111, projection = '3d') - axis.set_xlabel ("Latitude (degrees)") - axis.set_ylabel ("Longitude (degrees)") - axis.set_zlabel ("Depth (feet)") - - cb = plt.colorbar(axis.scatter(x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, c = mean, cmap = cmap)) - cb.set_label("Mean " + name) - plt.show() - fig2 = plt.figure() - ax2 = fig2.add_subplot (111, projection = '3d') - ax2.set_xlabel("Latitude (degrees)") - ax2.set_ylabel("Longitude (degrees)") - ax2.set_zlabel("Depth (feet)") - cb1 = plt.colorbar(ax2.scatter(x_coordinates, y_coordinates, z_coordinates, c = variance, cmap = cmap)) - cb1.set_label("Variance (" + name + ")") - plt.show() - -#xx and yy have the set 20 x 20 dimensions, so z_digits is not compatible, since it is based on -#the length of the user selected data - z_digits roots from the length of -#2nd graph - mean (predicted value) determines color -#3rd graph - variants determine color -#maybe calculate mean of each of 400 arrays, and variant of each of 400 values - variance is just -#sqrt of standard deviation but there might just be a method for it built into python, -#numpy, or scikit-learn#numpy, or scikit-learn \ No newline at end of file diff --git a/models/gpr.py b/models/gpr.py index 11400c0..549de76 100644 --- a/models/gpr.py +++ b/models/gpr.py @@ -11,14 +11,31 @@ class GPR(Model): def __init__(self, dist_array, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, dims): + """ + Creates a Gaussian Process Regression-based model to interpolate data + + @type dist_array: array-like + @param dist_array: the array that contains each point's distance from the original point + @type user_name: str + @param user_name: the name of column of the additional data set selected by the user + @type dep_name: str + @param dep_name: the name of the depth column in the csv file + @type length: int + @param length: the number of points per row/column that will be displayed on the graph + @type file: Pandas DataFrame + @param file: the pandas dataframe containing all of the read data from the csv file + @type lat_n: str + @param lat_n: the name of the latitude column in the csv file + @type lon_n: str + @param lon_n: the name of the longitude column in the csv file + @type dims: int + @param dims: the desired dimensions of the graph representing the interpolations of the GPR + """ + self.dist = dist_array self.user = file[user_name].values - self.dep = file[dep_name].values self.dimensions = int(dims) - #self.depth = file[dep_name].values.to_list() - self.depth = [] - for i in range(len(self.dep)): - self.depth.append(self.dep[i] * -1) + self.depth = file[dep_name].values.tolist() self.leng = length self.gp = GaussianProcessRegressor(normalize_y=True, kernel=Matern()+ConstantKernel(), alpha = 0.0001) @@ -52,13 +69,34 @@ def __init__(self, dist_array, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) def fit(self): + """ + Gives access to the fit SVR model + + @rtype: SVR + @returns: the fit SVR model + """ + return self.gp def predict(self): + """ + Makes a prediction for interpolated datapoints + + @rtype: array-like + @returns: a list containing the xy coordinates and the predicted values at the interpolation points + """ + pred = self.gp.predict(self.xy, return_std = True) return ([self.x, self.y, pred[0], pred[1]]) def mse(self): + """ + Calculates the mean squared error of the predicted vs actual data at known datapoints + + @rtype: float + @returns: the mean squared error between the predicted vs actual data at known datapoints + """ + actual = [] if self.dimensions == 2: for i in range(len(self.dist)): @@ -71,6 +109,13 @@ def mse(self): return mean_squared_error(self.user, predicted) def predict3d(self): + """ + Makes a prediction for interpolated datapoints fit to a 3D visualization + + @rtype: array-like + @returns: an array containing the xyz coordinates, the predicted values, and the variance at the interpolation points + """ + x_coordinates = [] y_coordinates = [] z_coordinates = [] diff --git a/models/model_manager.py b/models/model_manager.py index 65dedc6..290ded9 100644 --- a/models/model_manager.py +++ b/models/model_manager.py @@ -6,15 +6,19 @@ class ModelManager(Model): def __init__(self, primary, secondary, tolerance, dimension): - ''' + """ Manages which model is more fit to graph based on MSE, user preference, and user-selected MSE tolerance + @type primary: Gaussian Process Regressor/SVR @param primary: the user's preferred type of model + @type secondary: Gaussian Process Regressor/SVR @param secondary: the user's non-preferred type of model + @type tolerance: float @param tolerance: the user's tolerance for MSE + @type dimension: int @param dimension: the user's selected dimensions for the visualization of the model (2D/3D) + """ - ''' self.tol = float(tolerance) self.pri = primary self.sec = secondary @@ -22,13 +26,13 @@ def __init__(self, primary, secondary, tolerance, dimension): self.dim = dimension def fit(self): - ''' - + """ Picks the model based on MSE, user preference, and user-selected MSE tolerance - @return the GPR or SVR object fit to the known data + @rtype: Gaussian Process Regressor/SVR + @returns: the GPR or SVR object fit to the known data + """ - ''' if self.pri.mse() > self.tol: print ("Your selected model did not fit your selected tolerance. Checking the other model...") if self.sec.mse() > self.tol: @@ -51,13 +55,13 @@ def fit(self): return self.pri.fit() def predict(self): - ''' - + """ Predicts the interpolated data based on the pre-selected model and dimensions - @return a list that contains all the data needed to graph + @rtype: array-like + @returns: a list that contains all the data needed to graph + """ - ''' if self.dim == 2: if self.mod == 0: return self.pri.predict() @@ -69,13 +73,13 @@ def predict(self): else: return self.sec.predict3d() def mse(self): - ''' - + """ Calculates the mean squared error of the predicted data set vs. the actual data set - @return the float value of mse + @rtype: float + @returns: the float value of mse + """ - ''' if self.mod == 0: return self.pri.mse() else: diff --git a/models/svr.py b/models/svr.py index 75bc9ce..097dc69 100644 --- a/models/svr.py +++ b/models/svr.py @@ -8,13 +8,31 @@ class SV(Model): def __init__(self, dist_arr, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, dims): + """ + Creates a Support Vector Regression-based model to interpolate data + + @type dist_arr: array-like + @param dist_arr: the array that contains each point's distance from the original point + @type user_name: str + @param user_name: the name of column of the additional data set selected by the user + @type dep_name: str + @param dep_name: the name of the depth column in the csv file + @type length: int + @param length: the number of points per row/column that will be displayed on the graph + @type file: Pandas DataFrame + @param file: the pandas dataframe containing all of the read data from the csv file + @type lat_n: str + @param lat_n: the name of the latitude column in the csv file + @type lon_n: str + @param lon_n: the name of the longitude column in the csv file + @type dims: int + @param dims: the desired dimensions of the graph representing the interpolations of the GPR + """ + self.dist = dist_arr self.user = file[user_name].values - self.dep = file[dep_name].values self.dimensions = int(dims) - self.depth = [] - for i in range(len(self.dep)): - self.depth.append(self.dep[i] * -1) + self.depth = file[dep_name].values.tolist() self.clf = svm.SVR(kernel = 'poly', gamma = 'scale') self.dimns = length @@ -48,12 +66,33 @@ def __init__(self, dist_arr, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, di self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) def fit(self): + """ + Gives access to the fit SVR model + + @rtype: SVR + @returns: the fit SVR model + """ + return self.clf def predict(self): + """ + Makes a prediction for interpolated datapoints + + @rtype: array-like + @returns: a list containing the xy coordinates and the predicted values at the interpolation points + """ + return ([self.x, self.y, self.clf.predict(self.xy)]) def mse(self): + """ + Calculates the mean squared error of the predicted vs actual data at known datapoints + + @rtype: float + @returns: the mean squared error between the predicted vs actual data at known datapoints + """ + actual = [] if self.dimensions == 2: for i in range(len(self.dist)): @@ -62,11 +101,18 @@ def mse(self): else: for i in range(len(self.lat)): actual.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) - predicted = self.clf1.predict(actual) + predicted = self.clf.predict(actual) return mean_squared_error(self.user, predicted) def predict3d(self): + """ + Makes a prediction for interpolated datapoints fit to a 3D visualization + + @rtype: array-like + @returns: an array containing the xyz coordinates, the predicted values, and the variance at the interpolation points + """ + x_coordinates = [] y_coordinates = [] z_coordinates = [] diff --git a/parsearg_test.py b/parsearg_test.py deleted file mode 100644 index 8831152..0000000 --- a/parsearg_test.py +++ /dev/null @@ -1,14 +0,0 @@ -import json -j = { - 'json':'j' - 'file':'lawnmower_file' - 'extra_data':'YSI-pH' - 'delimiter':';' - 'depth':'YSI-Depth feet' - 'first':10 - 'last':13 - 'model':1 - 'size':10 - 'dimension':3 - 'plot':3 -} diff --git a/processors/distance_calculator.py b/processors/distance_calculator.py index bcda95c..91a65d6 100644 --- a/processors/distance_calculator.py +++ b/processors/distance_calculator.py @@ -6,10 +6,28 @@ class DistanceCalculator(Processor): def __init__(self, lat_name, long_name, file): + """ + Calculates the distance from the original point to each of the other points based on longitude and latitude + + @type lat_name: str + @param lat_name: the name of the latitude column in the csv file + @type long_name: str + @param long_name: the name of the longitude column in the csv file + @type Pandas DataFrame + @param file: the pandas dataframe that holds all of the read data from the csv file + """ + self.lat_list = file[lat_name].values self.lon_list = file[long_name].values def process(self): + """ + Uses latitude and longitude data to calculate the distance from the first point to the others + + @rtype: array_like + @returns: the array containing each point's distance from the first point, to be used for graphing + """ + utm_arr = [] for i in range(len(self.lat_list)): utm_arr.append(utm.from_latlon(self.lat_list[i], self.lon_list[i])) diff --git a/processors/drop_close.py b/processors/drop_close.py index a711925..7e784e5 100644 --- a/processors/drop_close.py +++ b/processors/drop_close.py @@ -5,16 +5,33 @@ class DropClose(Processor): - def __init__(self, dep_name, d, tolerance, file): - self.dep = file[dep_name].values - self.depth = [] - for i in range(len(self.dep)): - self.depth.append(self.dep[i] * -1) - self.distance = d + def __init__(self, dep_name, dist_arr, tolerance, file): + """ + Drops points from the data set that are problematically close together on the graph + + @type dep_name: str + @param dep_name: the name of the column that represents depth in the csv file + @type dist_arr: array-like + @param dist_arr: the array that contains each point's distance from the original point + @type tolerance: float + @param tolerance: the user's tolerance for how close points are allowed to be on the graph + @type file: Pandas DataFrame + @param file: the read pandas dataframe that holds all of the data from the csv file + """ + + self.depth = file[dep_name].values.tolist() + self.distance = dist_arr self.tol = float(tolerance) self.trimmed = file.copy() def process(self): + """ + Removes points from the dataframe that are too close together (based on the user's tolerance) + + @rtype: Pandas DataFrame + @returns: the new dataframe ridden of problematic data + """ + dropped = 0 for i in range(len(self.depth)): k = 0 diff --git a/processors/outlier_removal.py b/processors/outlier_removal.py index 7a9bb05..d245cfb 100644 --- a/processors/outlier_removal.py +++ b/processors/outlier_removal.py @@ -4,12 +4,28 @@ from processors.processor import Processor -class GaussOutlierRemoval(Processor): +class OutlierRemoval(Processor): def __init__(self, tolerance, user_name, file): + """ + Removes outliers from the data set with a user-selected tolerance + + @type tolerance: + @param tolerance: the user's tolerance for outliers + @param user_name: the name of the column of the user-selected data in the csv file + @param file: the pandas dataframe that holds all the data from the csv file + """ + self.tol = float(tolerance) self.user = file[user_name].values self.new_file = file.copy() def process(self): + """ + Calculates and removes the oulying points + + @rtype Pandas DataFrame + @returns: a new pandas dataframes ridden of outliers + """ + mean = np.mean(self.user) std = np.std(self.user) dropped = 0 diff --git a/processors/step_range.py b/processors/step_range.py index 469c01b..39cdfdd 100644 --- a/processors/step_range.py +++ b/processors/step_range.py @@ -4,6 +4,19 @@ class StepRange: def __init__(self, step_name, step_min, step_max, file): + """ + Trims the data set to only contain data within the user's desired step range + + @type step_name: str + @param step_name: the name of the column in the csv file that holds current step data + @type step_min: int + @param step_min: the first step in the range to be examined + @type step_max: int + @param step_max: the last step in the range to be examined + @type file: Pandas DataFrame + @param file: the pandas dataframe containing the read data from the csv file + """ + self.step = file[step_name].values.tolist() step_min = int(step_min) step_max = int(step_max) @@ -15,5 +28,12 @@ def __init__(self, step_name, step_min, step_max, file): self.cop = file.copy() def process(self): + """ + Removes all data that is not within the selected step range + + @rtype: Pandas DataFrame + @returns: the dataframe containing only the data from the selected step range + """ + return (self.cop[self.start:self.end + 1]) diff --git a/visualizers/three_d_vis.py b/visualizers/three_d_vis.py index 5f4890c..970816d 100644 --- a/visualizers/three_d_vis.py +++ b/visualizers/three_d_vis.py @@ -8,10 +8,24 @@ class ThreeDVis(Visualization): def __init__(self, dep_name, dist_arr, user_name, lat_name, lon_name, file): - self.dep = file[dep_name].values - self.depth = [] - for i in range(len(self.dep)): - self.depth.append(self.dep[i] * -1) + """ + Creates and plots a 3D visualization of the hard data + + @type dept_name: str + @param dep_name: the name of the depth column in the csv file + @type dist_arr: array-like + @param dist_arr: the array that contains each point's distance from the original point + @type user_name: str + @param user_name: the name of the column of the user-selected data in the csv file + @type lat_name: str + @param lat_name: the name of the latitude column in the csv file + @type lon_name: str + @param lon_name: the name of the longitude column in the csv file + @type file: Pandas DataFrame + @param file: the pandas dataframe containing the read data from the csv file + """ + + self.depth = file[dep_name].values.tolist() self.user = file[user_name].values self.dist = dist_arr self.lat = file[lat_name].values @@ -22,9 +36,15 @@ def __init__(self, dep_name, dist_arr, user_name, lat_name, lon_name, file): self.dep_n = dep_name def plot(self): + """ + Plots and shows a 3D graph of the hard data + """ + fig = plt.figure() cmap = mpl.cm.jet ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') + for i in range(len(self.depth)): + self.depth[i] = (self.depth[i] * -1) axis = ax.scatter(self.lat, self.lon, (self.depth), c = self.user, cmap = cmap) ax.set_xlabel(self.lat_n) ax.set_ylabel(self.lon_n) diff --git a/visualizers/two_d_vis.py b/visualizers/two_d_vis.py index 81ca9cb..d0346c8 100644 --- a/visualizers/two_d_vis.py +++ b/visualizers/two_d_vis.py @@ -7,21 +7,37 @@ class TwoDVis (Visualization): def __init__(self, dep_name, dist_arr, user_name, file): - self.dep = file[dep_name].values - self.depth = [] - for i in range(len(self.dep)): - self.depth.append(self.dep[i] * -1) + """ + Creates and plots a 2D visualization of the hard data + + @type dep_name: str + @param dep_name: the name of the depth column in the csv file + @type dist_arr: array-like + @param dist_arr: the array that contains each point's distance from the original point + @type user_name: str + @param user_name: the name of the column of the user-selected data in the csv file + @type file: Pandas DataFrame + @param file: the pandas dataframe containing the read data from the csv file + """ + + self.depth = file[dep_name].values.tolist() self.user = file[user_name].values self.dist = dist_arr self.dep_n = dep_name self.user_n = user_name def plot (self): + """ + Plots and shows a 2D graph of the hard data + """ + plt.figure() plt.xlabel("Distance") plt.ylabel(self.dep_n) cmap = mpl.cm.jet - axis = plt.scatter(self.dist, (self.depth), c=self.user, cmap = cmap) + for i in range(len(self.depth)): + self.depth[i] = (self.depth[i] * -1) + axis = plt.scatter(self.dist, self.depth, c=self.user, cmap = cmap) cb_title = plt.colorbar(axis) cb_title.set_label(self.user_n) plt.show() From 9bcf29bec043db271f8a36c4b55b0506a83a62b5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: akUSC0101 Date: Wed, 24 Jul 2019 11:57:09 -0700 Subject: [PATCH 5/5] Divided driver into methods, made other requested changes --- data_loaders/data_loader.py | 1 - data_loaders/ecomapper_loader.py | 9 - data_loaders/json_loader.py | 16 -- driver.py | 468 +++++++++++++++++++------------ models/gpr.py | 29 +- models/svr.py | 28 +- processors/distance.py | 27 -- 7 files changed, 338 insertions(+), 240 deletions(-) delete mode 100644 data_loaders/ecomapper_loader.py delete mode 100644 data_loaders/json_loader.py delete mode 100644 processors/distance.py diff --git a/data_loaders/data_loader.py b/data_loaders/data_loader.py index b207494..2da709b 100644 --- a/data_loaders/data_loader.py +++ b/data_loaders/data_loader.py @@ -1,4 +1,3 @@ -#Data Loader from abc import ABC, abstractmethod diff --git a/data_loaders/ecomapper_loader.py b/data_loaders/ecomapper_loader.py deleted file mode 100644 index 6472f8e..0000000 --- a/data_loaders/ecomapper_loader.py +++ /dev/null @@ -1,9 +0,0 @@ -from abc import ABC, abstractmethod -import pandas as pd -from data_loaders.data_loader import DataLoader -class EcomapperLoader(DataLoader): - def __init__(self, name, delimiter): - self.nm = name#str - self.dl = delimiter#str - def load(self): - return (pd.read_csv(self.nm, self.dl)) diff --git a/data_loaders/json_loader.py b/data_loaders/json_loader.py deleted file mode 100644 index 1c2a35d..0000000 --- a/data_loaders/json_loader.py +++ /dev/null @@ -1,16 +0,0 @@ -from abc import ABC -from data_loaders.data_loader import DataLoader -import json - -class JsonLoader(DataLoader): - def __init__(self, file_name): - self.file = file_name - def load(self): - with open(self.file) as f: - data = json.load(f) - r = [] - for key, value in data.items(): - r.append([key, value]) - return r - - diff --git a/driver.py b/driver.py index 714e72d..dd958ff 100644 --- a/driver.py +++ b/driver.py @@ -19,181 +19,303 @@ import json -parser = argparse.ArgumentParser(description = "This program takes a csv file and displays the data in a useful way.") -parser.add_argument('--json', '-j', help = "name of json file (default = no file)") -parser.add_argument('--file', '-f', required = True, help = "name of csv file") -parser.add_argument('--extra_data', '-e', required = True, help = "name of column of user-selected data") -parser.add_argument('--delimiter', '-d', help = "delimiter separating the column names in the file (make this first in json file) (default = ',')") -parser.add_argument('--latitude', '-l', help = "name of latitude column (default = 'Latitude')") -parser.add_argument('--longitude', '-lo', help = "name of longitude column (default = 'Longitude')") -parser.add_argument('--depth', '-de', help = "name of depth column (default = 'Depth')") -parser.add_argument('--current_step', '-c', help = "name of current step column (default = 'Current Step')") -parser.add_argument('--dist_tol', '-dt', help = "tolerance for points being too close together on chart (default = 0.0001)") -parser.add_argument('--outlier_tol', '-o', help = "tolerance for outliers (in standard deviations) (default = 3)") -parser.add_argument('--first', '-fi', help = "first step in range being examined (default = 0)") -parser.add_argument('--last', '-la', help = "last step in range being examined (default = 1)") -parser.add_argument('--predictor', '-p', help = "whether or not to use a predictor model to interpolate (default = no)", action = 'store_true') -parser.add_argument('--mse_tol', '-t', help = "tolerance for MSE (default = 0.01)") -parser.add_argument('--model', '-m', help = "type of model to preferably use(1(GPR)/2(SVR)) (default = 1)") -parser.add_argument('--size', '-s', help = "number of points per row/column in the square/cubic grid that represents the model (default = 20)") -parser.add_argument('--dimension', '-di', help = "dimensions of model (default = 2)") -parser.add_argument('--plot', '-pl', help = "dimensions of hard data plot (default = 2)") - - -args = parser.parse_args() -file_name = args.file -user = args.extra_data - -delimiter = "," -lat = "Latitude" -lon = "Longitude" -dep = "Depth" -range_name = "Current Step" -tol = 0.0001 -outlier_tol = 3 -range_min = 0 -range_max = 1 -ans = 'n' -tol_mse = 0.01 -ans1 = 1 -length = 20 -ans2 = 2 -ans3 = 2 - -if args.json != None: - with open(arg.json) as f: - data = json.load(f) - json_file = [] - for key, value in data.items(): - json_file.append([key, value]) - for i in range(len(json_file)): - if jason_file[i][0] == "delimiter": - delimiter = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "latitude": - lat = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "longitude": - lon = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "depth": - dep = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "current_step": - range_name = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "dist_tol": - tol = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "outlier_tol": - outlier_tol = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "first": - range_min = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "last": - range_max = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "predictor": - if jason_file[i][1] == "True": - ans = 'y' - elif jason_file[i][0] == "mse_tol": - tol_mse = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "model": - ans1 = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "size": - length = json_file[i][1] - elif jason_file[i][0] == "dimension": - ans2 = json_file[i][1] +def set_defaults(): + """ + Gives variables default values + + @rtype: tuple + @returns: a tuple containing key variables for future methods + """ + + delimiter = "," + lat = "Latitude" + lon = "Longitude" + dep = "Depth" + range_name = "Current Step" + tol = 0.0001 + outlier_tol = 3 + range_min = 0 + range_max = 1 + ans = 'n' + tol_mse = 0.01 + ans1 = 1 + length = 20 + ans2 = 2 + ans3 = 2 + return (delimiter, lat, lon, dep, range_name, tol, outlier_tol, range_min, range_max, ans, tol_mse, ans1, length, ans2, ans3) + +def arg_parse_and_json(tup): + """ + Parses user-inputted arguments and reads possible json file + + @type tup: tuple + @param tup: the necessary variables for the functions of this method + @rtype: tuple + @returns: a tuple containing key variables for future methods + """ + + parser = argparse.ArgumentParser(description = "This program takes a csv file and displays the data in a useful way.") + parser.add_argument('--json', '-j', help = "name of json file (default = no file)") + parser.add_argument('--file', '-f', required = True, help = "name of csv file") + parser.add_argument('--extra_data', '-e', required = True, help = "name of column of user-selected data") + parser.add_argument('--delimiter', '-d', help = "delimiter separating the column names in the file (make this first in json file) (default = ',')") + parser.add_argument('--latitude', '-l', help = "name of latitude column (default = 'Latitude')") + parser.add_argument('--longitude', '-lo', help = "name of longitude column (default = 'Longitude')") + parser.add_argument('--depth', '-de', help = "name of depth column (default = 'Depth')") + parser.add_argument('--current_step', '-c', help = "name of current step column (default = 'Current Step')") + parser.add_argument('--dist_tol', '-dt', help = "tolerance for points being too close together on chart (default = 0.0001)") + parser.add_argument('--outlier_tol', '-o', help = "tolerance for outliers (in standard deviations) (default = 3)") + parser.add_argument('--first', '-fi', help = "first step in range being examined (default = 0)") + parser.add_argument('--last', '-la', help = "last step in range being examined (default = 1)") + parser.add_argument('--predictor', '-p', help = "whether or not to use a predictor model to interpolate (default = no)", action = 'store_true') + parser.add_argument('--mse_tol', '-t', help = "tolerance for MSE (default = 0.01)") + parser.add_argument('--model', '-m', help = "type of model to preferably use(1(GPR)/2(SVR)) (default = 1)") + parser.add_argument('--size', '-s', help = "number of points per row/column in the square/cubic grid that represents the model (default = 20)") + parser.add_argument('--dimension', '-di', help = "dimensions of model (default = 2)") + parser.add_argument('--plot', '-pl', help = "dimensions of hard data plot (default = 2)") + args = parser.parse_args() + + file_name = args.file + user = args.extra_data + + delimiter = tup[0] + lat = tup[1] + lon = tup[2] + dep = tup[3] + range_name = tup[4] + tol = tup[5] + outlier_tol = tup[6] + range_min = tup[7] + range_max = tup[8] + ans = tup[9] + tol_mse = tup[10] + ans1 = tup[11] + length = tup[12] + ans2 = tup[13] + ans3 = tup[14] + + if args.json != None: + with open(arg.json) as f: + data = json.load(f) + json_file = [] + for key, value in data.items(): + json_file.append([key, value]) + for i in range(len(json_file)): + if jason_file[i][0] == "delimiter": + delimiter = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "latitude": + lat = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "longitude": + lon = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "depth": + dep = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "current_step": + range_name = json_file[i][1] + elif jason_file[i][0] == "dist_tol": + tol = float(json_file[i][1]) + elif jason_file[i][0] == "outlier_tol": + outlier_tol = float(json_file[i][1]) + elif jason_file[i][0] == "first": + range_min = int(json_file[i][1]) + elif jason_file[i][0] == "last": + range_max = int(json_file[i][1]) + elif jason_file[i][0] == "predictor": + if bool(jason_file[i][1]) == True: + ans = 'y' + elif jason_file[i][0] == "mse_tol": + tol_mse = float(json_file[i][1]) + elif jason_file[i][0] == "model": + ans1 = int(json_file[i][1]) + elif jason_file[i][0] == "size": + length = int(json_file[i][1]) + elif jason_file[i][0] == "dimension": + ans2 = int(json_file[i][1]) + else: + ans3 = int(json_file[i][1]) + + if args.delimiter != None: + delimiter = args.delimiter + if args.latitude != None: + lat = args.latitude + if args.depth != None: + dep = args.depth + if args.current_step != None: + range_name = args.current_step + if args.dist_tol != None: + tol = float(args.dist_tol) + if args.outlier_tol != None: + outlier_tol = float(args.outlier_tol) + if args.first != None: + range_min = int(args.first) + if args.last != None: + range_max = int(args.last) + if bool(args.predictor) == True: + ans = 'y' + if args.mse_tol != None: + tol_mse = float(args.mse_tol) + if args.model != None: + ans1 = int(args.model) + if args.size != None: + length = int(args.size) + if args.dimension != None: + ans2 = int(args.dimension) + if args.plot != None: + ans3 = int(args.plot) + + return (delimiter, lat, lon, dep, range_name, tol, outlier_tol, range_min, range_max, ans, tol_mse, ans1, length, ans2, ans3, user, file_name) + +def set_up(tup): + """ + Processes and sets up data for models/graphing + + @type tup: tuple + @param tup: the necessary variables for the functions of this method + @rtype: tuple + @returns: a tuple containing key variables for future methods + """ + + delimiter = tup[0] + lat = tup[1] + lon = tup[2] + dep = tup[3] + range_name = tup[4] + tol = tup[5] + outlier_tol = tup[6] + range_min = tup[7] + range_max = tup[8] + ans = tup[9] + tol_mse = tup[10] + ans1 = tup[11] + length = tup[12] + ans2 = tup[13] + ans3 = tup[14] + user = tup[15] + file_name = tup[16] + + file = CsvLoader(name = file_name, delimiter = delimiter) + read_file = file.load() + + distance = DistanceCalculator(lat_name = lat, long_name = lon, file = read_file) + distance_arr = distance.process() + + file_ranger = StepRange(step_name = range_name, step_min = range_min, step_max = range_max, file = read_file) + file_ranged = file_ranger.process() + + close_dropper = DropClose(dep_name = dep, dist_arr = distance_arr, tolerance = tol, file = file_ranged) + close_dropped = close_dropper.process() + + outlier_remover = OutlierRemoval(tolerance = outlier_tol, user_name = user, file = close_dropped) + outlier_removed = outlier_remover.process() + + distance = DistanceCalculator(lat_name = lat, long_name = lon, file = outlier_removed) + distance_arr = distance.process() + + return (lat, lon, dep, ans, tol_mse, ans1, length, ans2, ans3, distance_arr, outlier_removed, user) + +def execute_model(tup): + """ + Creates a fit model and graphs predicted interpolation data + + @type tup: tuple + @param tup: the necessary variables for the functions of this method + @rtype: tuple + @returns: a tuple containing key variables for future methods + """ + + lat = tup[0] + lon = tup[1] + dep = tup[2] + ans = tup[3] + tol_mse = tup[4] + ans1 = tup[5] + length = tup[6] + ans2 = tup[7] + ans3 = tup[8] + distance_arr = tup[9] + outlier_removed = tup[10] + user = tup[11] + + + if ans == "y": + + Gauss = GPR(dist_array = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon, dims = ans2) + svr_mod = SV(dist_arr = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon, dims = ans2) + if ans1 == 1: + model_manager = ModelManager(primary = Gauss, secondary = svr_mod, tolerance = tol_mse, dimension = ans2) + x = model_manager.fit() else: - ans3 = json_file[i][1] - -if args.delimiter != None: - delimiter = args.delimiter -if args.latitude != None: - lat = args.latitude -if args.depth != None: - dep = args.depth -if args.current_step != None: - range_name = args.current_step -if args.dist_tol != None: - tol = args.dist_tol -if args.outlier_tol != None: - outlier_tol = args.outlier_tol -if args.first != None: - range_min = args.first -if args.last != None: - range_max = args.last -if args.predictor == True: - ans = 'y' -if args.mse_tol != None: - tol_mse = args.mse_tol -if args.model != None: - ans1 = args.model -if args.size != None: - length = args.size -if args.dimension != None: - ans2 = args.dimension -if args.plot != None: - ans3 = args.plot - - -file = CsvLoader(name = file_name, delimiter = delimiter) -read_file = file.load() - -distance = DistanceCalculator(lat_name = lat, long_name = lon, file = read_file) -distance_arr = distance.process() - -file_ranger = StepRange(step_name = range_name, step_min = range_min, step_max = range_max, file = read_file) -file_ranged = file_ranger.process() - -close_dropper = DropClose(dep_name = dep, dist_arr = distance_arr, tolerance = tol, file = file_ranged) -close_dropped = close_dropper.process() - -outlier_remover = OutlierRemoval(tolerance = outlier_tol, user_name = user, file = close_dropped) -outlier_removed = outlier_remover.process() - -distance = DistanceCalculator(lat_name = lat, long_name = lon, file = outlier_removed) -distance_arr = distance.process() - -if ans == "y": - - Gauss = GPR(dist_array = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon, dims = ans2) - svr_mod = SV(dist_arr = distance_arr, user_name = user, dep_name = dep, length = length, file = outlier_removed, lat_n = lat, lon_n = lon, dims = ans2) - if ans1 == 1: - model_manager = ModelManager(primary = Gauss, secondary = svr_mod, tolerance = tol_mse, dimension = ans2) - x = model_manager.fit() - else: - model_manager = ModelManager(primary = svr_mod, secondary = Gauss, tolerance = tol_mse, dimension = ans2) - x = model_manager.fit() - if ans2 == 2: - gridpoints = model_manager.predict() - plt.figure() - cmap = mpl.cm.jet; - plt.xlabel("Distance (m)") - plt.ylabel(dep) - cb = plt.colorbar(plt.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], c = gridpoints[2], cmap = cmap)) - cb.set_label(user) - if len(gridpoints) == 4: + model_manager = ModelManager(primary = svr_mod, secondary = Gauss, tolerance = tol_mse, dimension = ans2) + x = model_manager.fit() + if ans2 == 2: + gridpoints = model_manager.predict() plt.figure() + cmap = mpl.cm.jet; plt.xlabel("Distance (m)") plt.ylabel(dep) - cb1 = plt.colorbar(plt.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], c = gridpoints[3], cmap = cmap)) - cb1.set_label("Variance (" + str(user) + ")") - plt.show() + for i in range(len(gridpoints[1])): + gridpoints[1][i] = gridpoints[1][i] * -1 + cb = plt.colorbar(plt.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], c = gridpoints[2], cmap = cmap)) + cb.set_label(user) + if len(gridpoints) == 4: + plt.figure() + plt.xlabel("Distance (m)") + plt.ylabel(dep) + cb1 = plt.colorbar(plt.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], c = gridpoints[3], cmap = cmap)) + cb1.set_label("Variance (" + str(user) + ")") + plt.show() + else: + cmap = mpl.cm.jet + gridpoints = model_manager.predict() + fig = plt.figure() + ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') + ax.set_xlabel(lat) + ax.set_ylabel(lon) + ax.set_zlabel(dep) + for i in range(len(gridpoints[2])): + gridpoints[2][i] = gridpoints[2][i] * -1 + cb = plt.colorbar(ax.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], gridpoints[2], c = gridpoints[3], cmap = cmap)) + cb.set_label(user) + if len(gridpoints) == 5: + fig1 = plt.figure() + axis = fig1.add_subplot(111, projection = '3d') + axis.set_xlabel(lat) + axis.set_ylabel(lon) + axis.set_zlabel(dep) + cb1 = plt.colorbar(axis.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], gridpoints[2], c = gridpoints[4], cmap = cmap)) + cb1.set_label("Variance (" + str(user) + ")") + plt.show() + return (lat, lon, dep, ans3, distance_arr, outlier_removed, user) +def plot_data(tup): + """ + Plots and shows the hard data + + @type tup: tuple + @param tup: the necessary variables for the functions of this method + """ + + lat = tup[0] + lon = tup[1] + dep = tup[2] + ans3 = tup[3] + distance_arr = tup[4] + outlier_removed = tup[5] + user = tup[6] + if ans3 == 2: + graph = TwoDVis(dep_name = dep, dist_arr = distance_arr, user_name = user, file = outlier_removed) + graph.plot() else: - cmap = mpl.cm.jet - gridpoints = model_manager.predict() - fig = plt.figure() - ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') - ax.set_xlabel(lat) - ax.set_ylabel(lon) - ax.set_zlabel(dep) - cb = plt.colorbar(ax.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], gridpoints[2], c = gridpoints[3], cmap = cmap)) - cb.set_label(user) - if len(gridpoints) == 5: - fig1 = plt.figure() - axis = fig1.add_subplot(111, projection = '3d') - axis.set_xlabel(lat) - axis.set_ylabel(lon) - axis.set_zlabel(dep) - cb1 = plt.colorbar(axis.scatter(gridpoints[0], gridpoints[1], gridpoints[2], c = gridpoints[4], cmap = cmap)) - cb1.set_label("Variance (" + str(user) + ")") - plt.show() -if ans3 == 2: - graph = TwoDVis(dep_name = dep, dist_arr = distance_arr, user_name = user, file = outlier_removed) - graph.plot() -else: - graph = ThreeDVis(dep_name = dep, dist_arr = distance_arr, user_name = user, lat_name = lat, lon_name = lon, file = outlier_removed, ) - graph.plot() + graph = ThreeDVis(dep_name = dep, dist_arr = distance_arr, user_name = user, lat_name = lat, lon_name = lon, file = outlier_removed) + graph.plot() + +def main(): + """ + Executes all methods in the class + """ + + a = set_defaults() + b = arg_parse_and_json(a) + c = set_up(b) + d = execute_model(c) + plot_data(d) + +main() \ No newline at end of file diff --git a/models/gpr.py b/models/gpr.py index 549de76..21817c0 100644 --- a/models/gpr.py +++ b/models/gpr.py @@ -37,8 +37,8 @@ def __init__(self, dist_array, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, self.dimensions = int(dims) self.depth = file[dep_name].values.tolist() self.leng = length - self.gp = GaussianProcessRegressor(normalize_y=True, kernel=Matern()+ConstantKernel(), alpha = 0.0001) - + self._gp = GaussianProcessRegressor(normalize_y=True, kernel=Matern()+ConstantKernel(), alpha = 0.0001) + self.is_fit = False if self.dimensions == 2: self.x_coor = np.linspace(min(self.dist), max(self.dist), self.leng) self.y_coor = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.leng) @@ -54,26 +54,39 @@ def __init__(self, dist_array, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, self.x_arr = [] for i in range(len(self.depth)): self.x_arr.append([self.dist[i], self.depth[i]]) - self.gp.fit(self.x_arr, self.user) - else: self.lat = file[lat_n].values self.lon = file[lon_n].values self.fit_array = [] for i in range(len(self.lat)): self.fit_array.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) - self.gp.fit(self.fit_array, self.user) self.x_set = np.linspace(min(self.lat), max(self.lat), self.leng) self.y_set = np.linspace(min(self.lon), max(self.lon), self.leng) self.z_set = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.leng) self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) + @property + def gp(self): + """ + Checks to see if the model is fit whenever referenced, and, if not, fits the model + + @rtype: Gaussian Process Regressor + @returns: the fit model + """ + + if self.is_fit == False: + if self.dimensions == 2: + self._gp.fit(self.x_arr, self.user) + else: + self._gp.fit(self.fit_array, self.user) + return self._gp + def fit(self): """ - Gives access to the fit SVR model + Gives access to the fit GPR model (used in model_manager class) @rtype: SVR - @returns: the fit SVR model + @returns: the fit GPR model """ return self.gp @@ -113,7 +126,7 @@ def predict3d(self): Makes a prediction for interpolated datapoints fit to a 3D visualization @rtype: array-like - @returns: an array containing the xyz coordinates, the predicted values, and the variance at the interpolation points + @returns: a list containing the xyz coordinates, the predicted values, and the variance at the interpolation points """ x_coordinates = [] diff --git a/models/svr.py b/models/svr.py index 097dc69..c57d207 100644 --- a/models/svr.py +++ b/models/svr.py @@ -33,7 +33,8 @@ def __init__(self, dist_arr, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, di self.user = file[user_name].values self.dimensions = int(dims) self.depth = file[dep_name].values.tolist() - self.clf = svm.SVR(kernel = 'poly', gamma = 'scale') + self.is_fit = False + self._clf = svm.SVR(kernel = 'poly', gamma = 'scale') self.dimns = length if self.dimensions == 2: @@ -51,23 +52,38 @@ def __init__(self, dist_arr, user_name, dep_name, length, file, lat_n, lon_n, di self.x_arr = [] for i in range(len(self.depth)): self.x_arr.append([self.dist[i], self.depth[i]]) - self.clf.fit(self.x_arr, self.user) + else: self.lat = file[lat_n].values self.lon = file[lon_n].values self.fit_array = [] for i in range(len(self.lat)): - self.fit_array.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) - self.clf.fit(self.fit_array, self.user) + self.fit_array.append([self.lat[i], self.lon[i], self.depth[i]]) self.x_set = np.linspace(min(self.lat), max(self.lat), self.dimns) self.y_set = np.linspace(min(self.lon), max(self.lon), self.dimns) self.z_set = np.linspace(min(self.depth), max(self.depth), self.dimns) self.xxx, self.yyy, self.zzz = np.meshgrid(self.x_set, self.y_set, self.z_set) + @property + def clf(self): + """ + Checks to see if the model is fit whenever referenced, and, if not, fits the model + + @rtype: SVR + @returns: the fit model + """ + + if self.is_fit == False: + if self.dimensions == 2: + self._clf.fit(self.x_arr, self.user) + else: + self._clf.fit(self.fit_array, self.user) + return self._clf + def fit(self): """ - Gives access to the fit SVR model + Gives access to the fit SVR model (used in model_manager class) @rtype: SVR @returns: the fit SVR model @@ -110,7 +126,7 @@ def predict3d(self): Makes a prediction for interpolated datapoints fit to a 3D visualization @rtype: array-like - @returns: an array containing the xyz coordinates, the predicted values, and the variance at the interpolation points + @returns: a list containing the xyz coordinates and the predicted values at the interpolation points """ x_coordinates = [] diff --git a/processors/distance.py b/processors/distance.py deleted file mode 100644 index 7aaa3ba..0000000 --- a/processors/distance.py +++ /dev/null @@ -1,27 +0,0 @@ -from abc import ABC -import utm -import numpy as np -from processors.processor import Processor -class Distance(Processor): - def __init__(self, lat_name, long_name, file): - self.lat_list = file[lat_name].values#str - self.lon_list = file[long_name].values#str - - def process(self): - utm_arr = [] - for i in range(len(self.lat_list)): - utm_arr.append(utm.from_latlon(self.lat_list[i], self.lon_list[i])) - NEdist = [] - for i in range(len(utm_arr)): - NEdist.append([(utm_arr[i])[0], (utm_arr[i])[1]]) - OE = NEdist[0][0] - ON = NEdist[0][1] - dist = [] - for i in range(len(NEdist)): - CE = np.abs(NEdist[i][0] - OE) - CN = np.abs(NEdist[i][1] - ON) - dist.append(float(np.abs(np.sqrt((CE ** 2) + (CN ** 2))))) - return dist - - -