-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathtest.py
106 lines (101 loc) · 5.87 KB
/
test.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import linregress
data_multi_front_language = {'JavaScript': 3892, 'TypeScript': 2460, 'Vue-Ruby': 690, 'HTML-CSS': 914,
'Java': 131, 'PHP': 65, 'Python': 38, 'C': 30}
data_multi_back_language = {'JavaScript': 3194, 'TypeScript': 1602, 'Vue-Ruby': 355, 'HTML-CSS': 350,
'Java': 1431, 'PHP': 339, 'Python': 862, 'C': 75}
data_mono_language = {'JavaScript': 16398, 'TypeScript': 4562, 'HTML-CSS': 6399, 'Java': 2330,
'Python': 1739, 'PHP': 941, 'Vue-Ruby': 1108, 'C': 50}
""" *****************************************************************************************************************"""
# languages = set(data_multi_front_language.keys()).union(data_multi_back_language.keys()).union(data_mono_language.keys())
# languages = list(languages)
#
# mono_percentages = np.array([(data_mono_language.get(lang, 0) / sum(data_mono_language.values())) * 100 for lang in languages])
# front_end_percentages = np.array([(data_multi_front_language.get(lang, 0) / sum(data_multi_front_language.values())) * 100 for lang in languages])
# back_end_percentages = np.array([(data_multi_back_language.get(lang, 0) / sum(data_multi_back_language.values())) * 100 for lang in languages])
#
# fig, ax = plt.subplots()
# bar_width = 0.3
# index = np.arange(len(languages))
#
# bar1 = ax.bar(index, mono_percentages, bar_width, label='Mono')
# bar2 = ax.bar(index + bar_width, front_end_percentages, bar_width, label='Front-End', color='orange')
# bar3 = ax.bar(index + 2*bar_width, back_end_percentages, bar_width, label='Back-End', color='green')
#
# ax.set_ylabel('Percentage')
# ax.set_title('Language Usage')
# ax.set_xticks(index + bar_width)
# ax.set_xticklabels(languages, rotation=45)
# ax.legend()
#
# plt.tight_layout()
# plt.show()
""" *****************************************************************************************************************"""
# languages = set(data_multi_front_language.keys()).union(data_multi_back_language.keys()).union(data_mono_language.keys())
# languages = list(languages)
#
# mono_percentages = np.array([(data_mono_language.get(lang, 0) / sum(data_mono_language.values())) * 100 for lang in languages])
# front_end_percentages = np.array([(data_multi_front_language.get(lang, 0) / sum(data_multi_front_language.values())) * 100 for lang in languages])
# back_end_percentages = np.array([(data_multi_back_language.get(lang, 0) / sum(data_multi_back_language.values())) * 100 for lang in languages])
#
# fig, ax = plt.subplots()
# bar_width = 0.3
# index = np.arange(len(languages))
#
# bar1 = ax.bar(index, mono_percentages, bar_width, label='Mono')
# bar2 = ax.bar(index + bar_width, front_end_percentages, bar_width, label='Front-End', color='red')
# bar3 = ax.bar(index + 2*bar_width, back_end_percentages, bar_width, label='Back-End', color='green')
#
# ax.set_ylabel('Percentage')
# ax.set_title('Language Usage')
# ax.set_xticks(index + bar_width)
# ax.set_xticklabels(languages, rotation=45)
# ax.legend()
#
# # Add percentage labels on top of each bar
# for bar in bar1 + bar2 + bar3:
# height = bar.get_height()
# ax.annotate(f'{height:.2f}%', xy=(bar.get_x() + bar.get_width() / 2, height),
# xytext=(0, 2), textcoords='offset points', ha='center', va='bottom')
#
# plt.tight_layout()
# plt.show()
""" ************************************** Linear Regression ********************************************************"""
# # Given data
# y = [1.0, 0.1666666667, 0.3333333333, 0.3333333333, 2.6666666667, 7.1666666667, 7.1666666667, 0.5, 0.8333333333, 1.1666666667,
# 2.8333333333, 4.0, 2.1666666667, 1.5, 2.1666666667, 0.6666666667, 5.8333333333, 3.0, 2.1666666667, 1.3333333333, 1.6666666667,
# 0.6666666667, 0.6666666667, 7.0, 10.3333333333, 3.0, 2.6666666667, 4.1666666667, 2.6666666667, 1.5, 4.0, 4.5, 0.5,
# 0.1666666667, 0.1666666667, 0.6666666667, 0.6666666667, 0.1666666667, 4.8333333333, 0.8333333333, 0.8333333333, 1.8333333333,
# 1.6666666667, 0.1666666667, 3.6666666667, 1.6666666667, 1.0, 1.1666666667, 4.3333333333, 0.3333333333, 0.6666666667,
# 2.3333333333, 2.1666666667, 1.6666666667, 0.5, 0.3333333333, 0.3333333333, 1.3333333333, 0.8333333333, 0.8333333333, 1.5,
# 1.0, 0.8333333333, 0.5, 1.3333333333, 0.8333333333, 1.1666666667, 0.5, 0.8333333333, 0.5, 7.1666666667, 5.8333333333, 4.0,
# 3.6666666667, 0.5, 0.5, 0.5, 0.8333333333, 0.3333333333, 0.3333333333, 0.1666666667, 1.5, 1.5, 0.5, 0.3333333333, 0.1666666667,
# 0.6666666667, 0.1666666667, 2.0, 0.5, 2.0, 5.5, 1.1666666667, 1.1666666667, 0.8333333333, 0.8333333333, 0.5, 1.0, 1.3333333333,
# 0.8333333333, 0.8333333333, 1.1666666667, 0.3333333333, 0.3333333333, 0.6666666667, 0.3333333333, 0.6666666667, 0.3333333333,
# 0.1666666667, 0.1666666667, 0.1666666667, 0.1666666667, 0.5, 0.5, 1.0, 2.0, 0.5, 0.5, 0.1666666667, 0.3333333333,
# 0.1666666667, 0.6666666667, 0.3333333333, 0.5, 0.3333333333, 0.5, 0.6666666667, 0.3333333333, 0.3333333333, 0.3333333333,
# 0.1666666667, 0.1666666667, 0.1666666667, 0.1666666667, 0.3333333333, 0.1666666667, 0.1666666667, 0.3333333333, 0.6666666667,
# 0.6666666667, 0.1666666667, 0.1666666667, 0.6666666667, 0.3333333333, 0.3333333333, 0.3333333333, 0.1666666667, 0.1666666667,
# 0.1666666667, 0.1666666667, 0.1666666667, 0.3333333333, 0.3333333333, 0.1666666667, 1.1666666667]
#
# # Generate x values ranging from 0 to the length of y
# x = np.arange(len(y))
#
# # Set the figure size
# plt.figure(figsize=(10, 6))
#
# # Plot the data
# plt.plot(x, y, marker='o')
#
# # Customize the chart
# plt.xlabel('Development period')
# plt.ylabel('Mean value of activity')
# # plt.title('Chart Example')
# plt.xticks(np.arange(0, len(y), 10)) # Set x-axis ticks every 10 units
# plt.yticks(np.arange(0, 16, 2)) # Set y-axis ticks every 2 units
#
# # Display the chart
# plt.tight_layout()
# plt.show()