import os import csv import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from itertools import zip_longest # --- 1. Première fonction (inchangée) --- def csv_to_list(chemin, nom_fichier): valeurs = [] with open(os.path.join(chemin, nom_fichier), mode='r', encoding='utf-8') as fichier: lecteur_csv = csv.reader(fichier) next(lecteur_csv, None) for ligne in lecteur_csv: if len(ligne) >= 2: valeurs.append(float(ligne[1])) return valeurs # --- 2. Seconde fonction adaptée --- def graph_trois_ratios(fichier_LP, fichier_spyros, fichier_w_haut, chemin): """ Lit trois fichiers CSV, trace leurs ratios sur un même graphe avec indicateurs de Consistance et Robustesse, et sauvegarde une synthèse CSV. """ # --- 0. Extraction des données via la première fonction --- print("Lecture des fichiers CSV...") ratio_LP = csv_to_list(chemin, fichier_LP) ratio_spyros = csv_to_list(chemin, fichier_spyros) ratio_w_haut = csv_to_list(chemin, fichier_w_haut) # --- 1. Export des données dans un fichier CSV de synthèse --- csv_filename = os.path.join(chemin, "ratios_export.csv") with open(csv_filename, mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['k', 'ratio_LP', 'ratio_spyros', 'ratio_w_haut']) # zip_longest permet de gérer le cas où les listes n'auraient pas la même taille for i, (r_lp, r_sp, r_wh) in enumerate(zip_longest(ratio_LP, ratio_spyros, ratio_w_haut, fillvalue='')): writer.writerow([i + 1, r_lp, r_sp, r_wh]) print(f"Données fusionnées et sauvegardées avec succès dans : {csv_filename}") # --- 2. Préparation du graphe --- plt.figure(figsize=(14, 8)) # Configuration des 3 séries (Nom, Données, Couleur) series = [ {"data": ratio_LP, "name": "Linear Programming (LP)", "short_name": "LP", "color": "#d62728"}, {"data": ratio_spyros, "name": "Linear Uniform (LU)", "short_name": "LU", "color": "#1f77b4"}, {"data": ratio_w_haut, "name": "Linear Uniform Continuous (LUC)", "short_name": "LUC", "color": "#2ca02c"} ] y_min_global = float('inf') y_max_global = float('-inf') # --- 3. Tracé et calculs pour chaque ratio --- for idx, serie in enumerate(series): ratios = serie["data"] if not ratios: # Sécurité si une liste est vide print(f"Attention: La série {serie['name']} est vide.") continue nom = serie["name"] nom_court = serie["short_name"] couleur = serie["color"] n_total = len(ratios) k_values = list(np.arange(1, n_total + 1)) # Maj des limites pour un affichage propre à la fin y_min_global = min(y_min_global, min(ratios)) y_max_global = max(y_max_global, max(ratios)) # --- Calcul des métriques --- robustness = max(ratios) # Sécurité au cas où le fichier a moins de 2500 lignes index_consistence = min(2499, n_total - 1) consistence = ratios[index_consistence] k_cons = index_consistence + 1 k_rob = ratios.index(robustness) + 1 # --- Tracé de la courbe principale --- plt.scatter(k_values, ratios, color=couleur, alpha=0.38, s=10, label=nom) # Décalages dynamiques pour éviter que les annotations de texte se superposent if nom_court in {"LP", "LU", "LUC"}: offset_y_cons = 0 if nom_court == "LUC": offset_x_rob = 0 offset_x_cons = 36 offset_y_rob = -63 if nom_court == "LU": offset_x_rob = 0 offset_x_cons = 36 offset_y_rob = 10 + (idx * 15) if nom_court == "LP": offset_x_rob = 20 offset_x_cons = 36 offset_y_rob = 10 + (idx * 15) # Annotations Robustesse (Max) plt.scatter(k_rob, robustness, color=couleur, s=24, linewidths=0, zorder=4) plt.annotate(f'R_{nom_court}: {robustness:.3f}', xy=(k_rob, robustness), xytext=(offset_x_rob, offset_y_rob), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle='->', color=couleur), fontsize=9, fontweight='bold', color=couleur, ha='center' if offset_x_rob == 0 else ('left' if offset_x_rob > 0 else 'right')) # Annotations Consistance (Fixée à l'index k_cons) plt.scatter(k_cons, consistence, color=couleur, s=24, linewidths=0, zorder=4) plt.annotate(f'C_{nom_court}: {consistence:.3f}', xy=(k_cons, consistence), xytext=(offset_x_cons, offset_y_cons), textcoords='offset points', arrowprops=dict(arrowstyle='->', color=couleur), fontsize=9, fontweight='bold', color=couleur, ha='left') # --- 4. Mise en page du graphique --- plt.xlabel("k facilities", fontsize=13, labelpad=28) plt.ylabel(r"Ratio $\frac{alg_k}{\tilde{opt}_k}$", fontsize=13, rotation=0, labelpad=55) plt.axvline(x=2500, color='black', linestyle='--', linewidth=1.0, alpha=0.7) plt.annotate("prediction = 2500", xy=(2500, 0), xycoords=('data', 'axes fraction'), xytext=(0, -22), textcoords='offset points', ha='center', va='top', fontsize=10) plt.grid(True, which='both', linestyle='--', alpha=0.3) legend = plt.legend(loc='upper right', frameon=True, shadow=True, markerscale=1.8) for handle in legend.legend_handles: handle.set_alpha(0.9) # Ajustement des limites pour bien voir les annotations extrêmes if y_min_global != float('inf'): plt.ylim(y_min_global - 0.05, y_max_global + 0.15) # plt.savefig(os.path.join(chemin, "graphe_ratios.pdf")) # Optionnel : sauvegarde en PDF plt.show() def load_graph(chemin): """ Charge les données des ratios depuis un fichier CSV et affiche le graphe. """ csv_filename = os.path.join(chemin, "ratios_export.csv") if not os.path.exists(csv_filename): print(f"Erreur : Le fichier {csv_filename} n'existe pas.") return ratio_LP, ratio_spyros, ratio_w_haut = [], [], [] with open(csv_filename, mode='r') as file: reader = csv.DictReader(file) for row in reader: ratio_LP.append(float(row['ratio_LP']) if row['ratio_LP'] else None) ratio_spyros.append(float(row['ratio_spyros']) if row['ratio_spyros'] else None) ratio_w_haut.append(float(row['ratio_w_haut']) if row['ratio_w_haut'] else None) graph_trois_ratios(ratio_LP, ratio_spyros, ratio_w_haut, chemin) if __name__ == "__main__": racine = "/Users/imrane/Desktop/Online bidding/online-bidding/application_new/ratios" graph_trois_ratios( fichier_LP="ratio_LP.csv", fichier_spyros="ratio_spyros.csv", fichier_w_haut="ratio_w_haut_R=4.csv", chemin=racine )