2026-rff_mp/ShapovalovKA/docs/data/2Task/res2.py

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Настройка русских шрифтов
plt.rcParams['font.family'] = 'DejaVu Sans'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

def load_and_prepare_data(filename='experiment_results.csv'):
    """Загрузка данных из CSV и подготовка."""
    df = pd.read_csv(filename, delimiter=';')
    
    # Преобразование типов (если нужно)
    numeric_cols = ['avg_time_ms', 'std_time_ms', 'avg_visited', 'avg_path_len']
    for col in numeric_cols:
        df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce')
    
    return df

def plot_time_comparison(df):
    """График 1: Сравнение времени выполнения по лабиринтам."""
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
    
    maze_types = df['maze_type'].unique()
    strategies = df['strategy'].unique()
    
    x = np.arange(len(maze_types))
    width = 0.2
    
    colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728']
    
    for i, strategy in enumerate(strategies):
        strategy_data = df[df['strategy'] == strategy]
        times = []
        errors = []
        for maze in maze_types:
            row = strategy_data[strategy_data['maze_type'] == maze]
            if not row.empty:
                times.append(row['avg_time_ms'].values[0])
                errors.append(row['std_time_ms'].values[0])
            else:
                times.append(0)
                errors.append(0)
        
        bars = ax.bar(x + i*width, times, width, label=strategy, 
                      color=colors[i], yerr=errors, capsize=3)
    
    ax.set_xlabel('Тип лабиринта', fontsize=12)
    ax.set_ylabel('Время выполнения (мс)', fontsize=12)
    ax.set_title('Сравнение времени выполнения алгоритмов поиска пути', fontsize=14)
    ax.set_xticks(x + width * 1.5)
    ax.set_xticklabels(maze_types, rotation=45, ha='right')
    ax.legend()
    ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
    
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('time_comparison.png', dpi=150)
    plt.show()

def plot_visited_cells(df):
    """График 2: Количество посещённых клеток."""
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
    
    maze_types = df['maze_type'].unique()
    strategies = df['strategy'].unique()
    
    x = np.arange(len(maze_types))
    width = 0.2
    
    for i, strategy in enumerate(strategies):
        strategy_data = df[df['strategy'] == strategy]
        visited = []
        for maze in maze_types:
            row = strategy_data[strategy_data['maze_type'] == maze]
            if not row.empty:
                visited.append(row['avg_visited'].values[0])
            else:
                visited.append(0)
        
        ax.bar(x + i*width, visited, width, label=strategy)
    
    ax.set_xlabel('Тип лабиринта', fontsize=12)
    ax.set_ylabel('Количество посещённых клеток', fontsize=12)
    ax.set_title('Сравнение количества посещённых клеток', fontsize=14)
    ax.set_xticks(x + width * 1.5)
    ax.set_xticklabels(maze_types, rotation=45, ha='right')
    ax.legend()
    ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
    
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('visited_cells.png', dpi=150)
    plt.show()

def plot_path_length(df):
    """График 3: Длина найденного пути."""
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
    
    # Исключаем лабиринты без выхода (где путь = 0)
    df_filtered = df[df['avg_path_len'] > 0]
    
    maze_types = df_filtered['maze_type'].unique()
    strategies = df_filtered['strategy'].unique()
    
    x = np.arange(len(maze_types))
    width = 0.2
    
    for i, strategy in enumerate(strategies):
        strategy_data = df_filtered[df_filtered['strategy'] == strategy]
        path_lengths = []
        for maze in maze_types:
            row = strategy_data[strategy_data['maze_type'] == maze]
            if not row.empty:
                path_lengths.append(row['avg_path_len'].values[0])
            else:
                path_lengths.append(0)
        
        ax.bar(x + i*width, path_lengths, width, label=strategy)
    
    ax.set_xlabel('Тип лабиринта', fontsize=12)
    ax.set_ylabel('Длина пути (количество клеток)', fontsize=12)
    ax.set_title('Сравнение длины найденного пути', fontsize=14)
    ax.set_xticks(x + width * 1.5)
    ax.set_xticklabels(maze_types, rotation=45, ha='right')
    ax.legend()
    ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
    
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('path_length.png', dpi=150)
    plt.show()

def plot_time_per_maze(df):
    """График 4: Для каждого лабиринта - сравнение стратегий."""
    maze_types = df['maze_type'].unique()
    strategies = df['strategy'].unique()
    
    for maze in maze_types:
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
        
        maze_data = df[df['maze_type'] == maze]
        
        times = maze_data['avg_time_ms'].values
        errors = maze_data['std_time_ms'].values
        strategy_names = maze_data['strategy'].values
        
        bars = ax.bar(strategy_names, times, yerr=errors, capsize=5, 
                      color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728'])
        
        ax.set_xlabel('Алгоритм', fontsize=12)
        ax.set_ylabel('Время выполнения (мс)', fontsize=12)
        ax.set_title(f'Сравнение алгоритмов на лабиринте: {maze}', fontsize=14)
        ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
        
        # Добавление значений на столбцы
        for bar, time_val in zip(bars, times):
            height = bar.get_height()
            ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height + max(errors)/2,
                    f'{time_val:.1f}', ha='center', va='bottom', fontsize=10)
        
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(f'time_{maze}.png', dpi=150)
        plt.show()

def plot_visited_per_maze(df):
    """График 5: Для каждого лабиринта - посещённые клетки."""
    maze_types = df['maze_type'].unique()
    
    for maze in maze_types:
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
        
        maze_data = df[df['maze_type'] == maze]
        
        visited = maze_data['avg_visited'].values
        strategy_names = maze_data['strategy'].values
        
        bars = ax.bar(strategy_names, visited, 
                      color=['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728'])
        
        ax.set_xlabel('Алгоритм', fontsize=12)
        ax.set_ylabel('Количество посещённых клеток', fontsize=12)
        ax.set_title(f'Посещённые клетки на лабиринте: {maze}', fontsize=14)
        ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
        
        # Добавление значений на столбцы
        for bar, val in zip(bars, visited):
            height = bar.get_height()
            ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
                    f'{int(val)}', ha='center', va='bottom', fontsize=10)
        
        plt.tight_layout()
        plt.savefig(f'visited_{maze}.png', dpi=150)
        plt.show()

def plot_efficiency_ratio(df):
    """График 6: Эффективность (время на клетку пути)."""
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
    
    # Исключаем лабиринты без пути
    df_filtered = df[(df['avg_path_len'] > 0) & (df['avg_time_ms'] > 0)].copy()
    df_filtered['efficiency'] = df_filtered['avg_time_ms'] / df_filtered['avg_path_len']
    
    maze_types = df_filtered['maze_type'].unique()
    strategies = df_filtered['strategy'].unique()
    
    x = np.arange(len(maze_types))
    width = 0.2
    
    for i, strategy in enumerate(strategies):
        strategy_data = df_filtered[df_filtered['strategy'] == strategy]
        efficiency = []
        for maze in maze_types:
            row = strategy_data[strategy_data['maze_type'] == maze]
            if not row.empty:
                efficiency.append(row['efficiency'].values[0])
            else:
                efficiency.append(0)
        
        ax.bar(x + i*width, efficiency, width, label=strategy)
    
    ax.set_xlabel('Тип лабиринта', fontsize=12)
    ax.set_ylabel('Время на клетку пути (мс/клетку)', fontsize=12)
    ax.set_title('Эффективность алгоритмов (время на единицу длины пути)', fontsize=14)
    ax.set_xticks(x + width * 1.5)
    ax.set_xticklabels(maze_types, rotation=45, ha='right')
    ax.legend()
    ax.grid(True, alpha=0.3, axis='y')
    
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('efficiency_ratio.png', dpi=150)
    plt.show()

def main():
    """Основная функция: загрузка данных и построение всех графиков."""
    try:
        df = load_and_prepare_data('experiment_results.csv')
        print("Данные успешно загружены")
        print(f"Найдено {len(df)} записей")
        print("\nСтруктура данных:")
        print(df.head())
        
        print("\nПостроение графиков...")
        
        # Базовые графики
        plot_time_comparison(df)
        plot_visited_cells(df)
        plot_path_length(df)
        
        # Детальные графики по каждому лабиринту
        plot_time_per_maze(df)
        plot_visited_per_maze(df)
        
        # Аналитические графики
        plot_efficiency_ratio(df)
        
        print("\nВсе графики сохранены в текущей директории:")
        print("  - time_comparison.png")
        print("  - visited_cells.png")
        print("  - path_length.png")
        print("  - time_{maze}.png (для каждого лабиринта)")
        print("  - visited_{maze}.png (для каждого лабиринта)")
        print("  - efficiency_ratio.png")
        print("  - summary_heatmap.png")
        
    except FileNotFoundError:
        print("Ошибка: файл experiment_results.csv не найден")
        print("Сначала запустите основной скрипт для генерации результатов")
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка: {e}")
        import traceback
        traceback.print_exc()

if __name__ == "__main__":
    main()