From 3f16b05db103c6ee390f2a56fcd50363a92bdd49 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Andrew Heusser Date: Fri, 31 Aug 2018 16:32:58 -0400 Subject: [PATCH] removing build from quail repo --- build/lib/quail/__init__.py | 6 - build/lib/quail/analysis.py | 830 - build/lib/quail/data/README.md | 3 - build/lib/quail/data/__init__.py | 0 build/lib/quail/data/automatic.egg | 84839 --------------------------- build/lib/quail/data/egg.pickle | 84715 -------------------------- build/lib/quail/data/manual.egg | 14311 ----- build/lib/quail/decode_speech.py | 192 - build/lib/quail/egg.py | 177 - build/lib/quail/helpers.py | 250 - build/lib/quail/load.py | 376 - build/lib/quail/plot.py | 241 - 12 files changed, 185940 deletions(-) delete mode 100644 build/lib/quail/__init__.py delete mode 100644 build/lib/quail/analysis.py delete mode 100644 build/lib/quail/data/README.md delete mode 100644 build/lib/quail/data/__init__.py delete mode 100644 build/lib/quail/data/automatic.egg delete mode 100644 build/lib/quail/data/egg.pickle delete mode 100644 build/lib/quail/data/manual.egg delete mode 100644 build/lib/quail/decode_speech.py delete mode 100644 build/lib/quail/egg.py delete mode 100644 build/lib/quail/helpers.py delete mode 100644 build/lib/quail/load.py delete mode 100644 build/lib/quail/plot.py diff --git a/build/lib/quail/__init__.py b/build/lib/quail/__init__.py deleted file mode 100644 index 3cac9d1..0000000 --- a/build/lib/quail/__init__.py +++ /dev/null @@ -1,6 +0,0 @@ -from .load import load, load_example_data -from .egg import Egg -from .analysis import analyze -from .plot import plot -from .helpers import stack_eggs, crack_egg, recmat2egg, load_egg -from decode_speech import decode_speech diff --git a/build/lib/quail/analysis.py b/build/lib/quail/analysis.py deleted file mode 100644 index b45933c..0000000 --- a/build/lib/quail/analysis.py +++ /dev/null @@ -1,830 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python -from __future__ import division -import numpy as np -import pandas as pd -import warnings -from .helpers import * - -def analyze_chunk(data, subjgroup=None, subjname='Subject', listgroup=None, listname='List', analysis=None, analysis_type=None, pass_features=False, **kwargs): - """ - Private function that groups data by subject/list number and performs analysis for a chunk of data. - - Parameters - ---------- - data : Egg data object - The data to be analyzed - - subjgroup : list of strings or ints - String/int variables indicating how to group over subjects. Must be - the length of the number of subjects - - subjname : string - Name of the subject grouping variable - - listgroup : list of strings or ints - String/int variables indicating how to group over list. Must be - the length of the number of lists - - listname : string - Name of the list grouping variable - - analysis : function - This function analyzes data and returns it. - - pass_features : bool - Logical indicating whether the analyses uses the features field of the Egg - - Returns - ---------- - analyzed_data : Pandas DataFrame - DataFrame containing the analysis results - - """ - # if no grouping, set default to iterate over each list independently - subjgroup = subjgroup if subjgroup else data.pres.index.levels[0].values - listgroup = listgroup if listgroup else data.pres.index.levels[1].values - - # create a dictionary for grouping - subjdict = {subj : data.pres.index.levels[0].values[subj==np.array(subjgroup)] for subj in set(subjgroup)} - # listdict = {lst : data.pres.index.levels[1].values[lst==np.array(listgroup)] for lst in set(listgroup)} - - # allow for lists of listgroup arguments - if all(isinstance(el, list) for el in listgroup): - listdict = [{lst : data.pres.index.levels[1].values[lst==np.array(listgrpsub)] for lst in set(listgrpsub)} for listgrpsub in listgroup] - else: - listdict = [{lst : data.pres.index.levels[1].values[lst==np.array(listgroup)] for lst in set(listgroup)} for subj in subjdict] - - # perform the analysis - def perform_analysis(subj, lst): - - # get data slice for presentation and recall - pres_slice = data.pres.loc[[(s,l) for s in subjdict[subj] for l in listdict[subj][lst] if all(~pd.isnull(data.pres.loc[(s,l)]))]] - pres_slice.list_length = data.list_length - - rec_slice = data.rec.loc[[(s,l) for s in subjdict[subj] for l in listdict[subj][lst] if all(~pd.isnull(data.pres.loc[(s,l)]))]] - - # if features are need for analysis, get the features for this slice of data - if pass_features: - feature_slice = data.features.loc[[(s,l) for s in subjdict[subj] for l in listdict[subj][lst] if all(~pd.isnull(data.pres.loc[(s,l)]))]] - - # generate indices - index = pd.MultiIndex.from_arrays([[subj],[lst]], names=[subjname, listname]) - - # perform analysis for each data chunk - if pass_features: - return pd.DataFrame([analysis(pres_slice, rec_slice, feature_slice, data.dist_funcs, **kwargs)], index=index, columns=[feature for feature in feature_slice[0].as_matrix()[0].keys()]) - else: - return pd.DataFrame([analysis(pres_slice, rec_slice, **kwargs)], index=index) - - # create list of chunks to process - a=[] - b=[] - for subj in subjdict: - for lst in listdict[0]: - a.append(subj) - b.append(lst) - - # handle parellel kwarg - parallel=kwargs['parallel'] - del kwargs['parallel'] - - # if we're running permutation tests, use multiprocessing - if parallel==True: - import multiprocessing - from pathos.multiprocessing import ProcessingPool as Pool - p = Pool(multiprocessing.cpu_count()) - analyzed_data = p.map(perform_analysis, a, b) - else: - analyzed_data = [perform_analysis(ai, bi) for ai,bi in zip(a,b)] - - # concatenate slices - analyzed_data = pd.concat(analyzed_data) - - analyzed_data.attrs = { - 'analysis_type' : analysis_type, - 'list_length' : data.list_length - } - - for key in kwargs: - analyzed_data.attrs[key] = kwargs[key] - - return analyzed_data - -# recall matrix -def recall_matrix(presented, recalled): - """ - Computes recall matrix given list of presented and list of recalled words - - Parameters - ---------- - presented : list of list of strings - presentedWords are the words presented in the experiment, in order, grouped by list - - recalled : list of list of strings - recalledWords are the words recalled by the subject, in order, grouped by list - - Returns - ---------- - recall_matrix : list of lists of ints - each integer represents the presentation position of the recalled word in a given list in order of recall - 0s represent recalled words not presented - negative ints represent words recalled from previous lists - - """ - - def recall_pos(pres_list,rec_list): - pres_list = list(pres_list) - rec_list = list(rec_list) - result = np.zeros(len(pres_list)) if len(pres_list)>=len(rec_list) else np.zeros(len(rec_list)) - result.fill(np.nan) - for idx,rec_word in enumerate(rec_list): - if rec_word in pres_list: - if type(rec_word) is str: - result[idx]=int(pres_list.index(rec_word)+1) - return result - - result = [] - for pres_list, rec_list in zip(presented.values, recalled.values): - result.append(recall_pos(pres_list, rec_list)) - return result - -def compute_distances(pres_list, feature_list, dist_funcs): - """ - Compute distances between list words along n feature dimensions - - Parameters - ---------- - pres_list : list - list of presented words - feature_list : list - list of feature dicts for presented words - dist_funcs : dict - dict of distance functions for each feature - - Returns - ---------- - distances : dict - dict of distance matrices for each feature - """ - - # initialize dist dict - distances = {} - - # for each feature in dist_funcs - for feature in dist_funcs: - - # initialize dist matrix - dists = np.zeros((len(pres_list), len(pres_list))) - - # for each word in the list - for idx1, item1 in enumerate(pres_list): - - # for each word in the list - for idx2, item2 in enumerate(pres_list): - - # compute the distance between word 1 and word 2 along some feature dimension - dists[idx1,idx2] = dist_funcs[feature](feature_list[idx1][feature],feature_list[idx2][feature]) - - # set that distance matrix to the value of a dict where the feature name is the key - distances[feature] = dists - - return distances - -def compute_feature_weights(pres_list, rec_list, feature_list, distances): - """ - Compute clustering scores along a set of feature dimensions - - Parameters - ---------- - pres_list : list - list of presented words - rec_list : list - list of recalled words - feature_list : list - list of feature dicts for presented words - distances : dict - dict of distance matrices for each feature - - Returns - ---------- - weights : list - list of clustering scores for each feature dimension - """ - - # initialize the weights object for just this list - weights = {} - for feature in feature_list[0]: - weights[feature] = [] - - # return default list if there is not enough data to compute the fingerprint - if len(rec_list) <= 2: - print('Not enough recalls to compute fingerprint, returning default fingerprint.. (everything is .5)') - for feature in feature_list[0]: - weights[feature] = .5 - return [weights[key] for key in weights] - - # initialize past word list - past_words = [] - past_idxs = [] - - # loop over words - for i in range(len(rec_list)-1): - - # grab current word - c = rec_list[i] - - # grab the next word - n = rec_list[i + 1] - - # if both recalled words are in the encoding list and haven't been recalled before - if (c in pres_list and n in pres_list) and (c not in past_words and n not in past_words): - - # for each feature - for feature in feature_list[0]: - - # get the distance vector for the current word - dists = distances[feature][pres_list.index(c),:] - - # distance between current and next word - cdist = dists[pres_list.index(n)] - - # filter dists removing the words that have already been recalled - dists_filt = np.array([dist for idx, dist in enumerate(dists) if idx not in past_idxs]) - - # get indices - avg_rank = np.mean(np.where(np.sort(dists_filt)[::-1] == cdist)[0]+1) - - # compute the weight - weights[feature].append(avg_rank / len(dists_filt)) - - # keep track of what has been recalled already - past_idxs.append(pres_list.index(c)) - past_words.append(c) - - # average over the cluster scores for a particular dimension - for feature in weights: - with warnings.catch_warnings(): - warnings.simplefilter("ignore", category=RuntimeWarning) - weights[feature] = np.nanmean(weights[feature]) - - return [weights[key] for key in weights] - -# def single_perm(p, r, f, distances): -# r_real = compute_feature_weights(p, r, f, distances) -# perm = list(np.random.permutation(r)) -# r_perm = compute_feature_weights(p, perm, f, distances) -# return [feature_perm < r_real[idx] for idx, feature_perm in enumerate(r_perm)] -# -# def permute_fingerprint_parallel(p, r, f, distances, n_perms=100): -# -# executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(10) -# futures = [executor.submit(single_perm, p, r, f, distances) for perm in range(n_perms)] -# concurrent.futures.wait(futures) -# -# results = [perm.result() for perm in futures] -# -# print(np.sum(np.array(results), axis=0) / n_perms) -# -# return np.sum(np.array(results), axis=0) / n_perms - -def permute_fingerprint_serial(p, r, f, distances, n_perms=100): - - r_perms = [] - r_real = compute_feature_weights(p, r, f, distances) - - for iperm in range(n_perms): - r_perm = list(np.random.permutation(r)) - r_perms.append(compute_feature_weights(p, r_perm, f, distances)) - - r_perms_bool = [] - for perm in r_perms: - r_perm_bool = [] - for idx, feature_perm in enumerate(perm): - r_perm_bool.append(feature_perm < r_real[idx]) - r_perms_bool.append(r_perm_bool) - - return np.sum(np.array(r_perms_bool), axis=0) / n_perms - -# accuracy analysis -def accuracy_helper(pres_slice, rec_slice): - """ - Computes proportion of words recalled - - Parameters - ---------- - pres_slice : Pandas Dataframe - chunk of presentation data to be analyzed - rec_slice : Pandas Dataframe - chunk of recall data to be analyzed - - Returns - ---------- - prop_recalled : numpy array - proportion of words recalled - - """ - - # compute recall_matrix for data slice - recall = recall_matrix(pres_slice, rec_slice) - - # simple function that returns 1 if item encoded in position n is in recall list - def compute_acc(lst): - return len([i for i in np.unique(lst) if i>0])/(pres_slice.list_length) - - # get spc for each row in recall matrix - acc_matrix = [compute_acc(lst) for lst in recall] - - # average over rows - prop_recalled = np.mean(acc_matrix,axis=0) - - return prop_recalled - -# serial position curve -def spc_helper(pres_slice, rec_slice): - """ - Computes probability of a word being recalled (in the appropriate recall list), given its presentation position - - Parameters - ---------- - pres_slice : Pandas Dataframe - chunk of presentation data to be analyzed - rec_slice : Pandas Dataframe - chunk of recall data to be analyzed - - Returns - ---------- - prop_recalled : numpy array - each number represents the probability of recall for a word presented in given position/index - - """ - - # compute recall_matrix for data slice - recall = recall_matrix(pres_slice, rec_slice) - - # get spc for each row in recall matrix - spc_matrix = [[1 if pos in lst else 0 for pos in range(1,len(lst)+1)] for lst in recall] - - # average over rows - prop_recalled = np.mean(spc_matrix, axis=0) - - return prop_recalled - -# probability of nth recall -def pnr_helper(pres_slice, rec_slice, n): - - """ - Computes probability of a word being recalled nth (in the appropriate recall - list), given its presentation position. Note: zero indexed - - Parameters - ---------- - pres_slice : Pandas Dataframe - chunk of presentation data to be analyzed - rec_slice : Pandas Dataframe - chunk of recall data to be analyzed - - Returns - ---------- - prob_recalled : numpy array - each number represents the probability of nth recall for a word presented in given position/index - - """ - - # compute recall_matrix for data slice - recall = recall_matrix(pres_slice, rec_slice) - - # simple function that returns 1 if item encoded in position n is recalled first - def pos_recalled_first(pos,lst,n): - return 1 if pos==lst[n] else 0 - - # get pfr for each row in recall matrix - pnr_matrix = [[pos_recalled_first(pos,lst,n) for pos in range(1,len(lst)+1)] for lst in recall] - - # average over rows - prob_recalled = np.mean(pnr_matrix,axis=0) - - return prob_recalled - -# lag-crp -def lagcrp_helper(pres_slice, rec_slice): - """ - Computes probabilities for each transition distance (probability that a word recalled will be a given distance--in presentation order--from the previous recalled word) - - Parameters - ---------- - pres_slice : Pandas Dataframe - chunk of presentation data to be analyzed - rec_slice : Pandas Dataframe - chunk of recall data to be analyzed - - Returns - ---------- - prob_recalled : numpy array - each float is the probability of transition distance (distnaces indexed by position, from -(n-1) to (n-1), excluding zero - - """ - - # compute recall_matrix for data slice - recall = recall_matrix(pres_slice, rec_slice) - - def check_pair(a, b): - if (a>0 and b>0) and (a!=b): - return True - else: - return False - - def compute_actual(recall_list, list_length): - arr=pd.Series(data=np.zeros((list_length)*2), index=list(range(-list_length,0))+list(range(1,list_length+1))) - recalled=[] - for trial in range(0,list_length-1): - a=recall_list[trial] - b=recall_list[trial+1] - if check_pair(a, b) and (a not in recalled) and (b not in recalled): - arr[b-a]+=1 - recalled.append(a) - return arr - - def compute_possible(recall_list, list_length): - arr=pd.Series(data=np.zeros((list_length)*2), index=list(range(-list_length,0))+list(range(1,list_length+1))) - recalled=[] - for trial in recall_list: - - if np.isnan(trial): - pass - else: - - low_bound=int(1-trial) - up_bound=int(list_length-trial) - - chances=list(range(low_bound,0))+list(range(1,up_bound+1)) - #ALL transitions - - #remove transitions not possible - for each in recalled: - if each-trial in chances: - chances.remove(each-trial) - - #update array with possible transitions - arr[chances]+=1 - - recalled.append(trial) - - return arr - - ######## - - list_crp = [] - for n_list in recall: - actual = compute_actual(n_list, pres_slice.list_length) - possible = compute_possible(n_list, pres_slice.list_length) - crp = [0.0 if j==0 else i/j for i,j in zip(actual,possible)] - crp.insert(int(len(crp)/2),np.nan) - list_crp.append(crp) - - prob_recalled = np.mean(list_crp, axis=0) - - return prob_recalled - -# temporal clustering analysis -def temporal_helper(pres_slice, rec_slice, permute=False, n_perms=1000): - """ - Computes temporal clustering score - - Parameters - ---------- - pres_slice : Pandas Dataframe - chunk of presentation data to be analyzed - rec_slice : Pandas Dataframe - chunk of recall data to be analyzed - - Returns - ---------- - score : float - a number representing temporal clustering - - """ - - # initialize temporal clustering list - temporal_clustering = [] - - # define distance function for temporal clustering - dist_funcs = { - 'temporal' : lambda a, b : np.abs(a-b) - } - - # define features (just positions for temporal clustering) - f = [{'temporal' : i} for i in range(pres_slice.list_length+1)] - - # loop over lists - for p, r in zip(pres_slice.as_matrix(), rec_slice.as_matrix()): - - # turn arrays into lists - p = list(p) - r = list(filter(lambda ri: isinstance(ri, str), list(r))) - - if len(r)>1: - - # compute distances - distances = compute_distances(p, f, dist_funcs) - - # add optional bootstrapping - if permute: - temporal_clustering.append(permute_fingerprint_serial(p, r, f, distances, n_perms=n_perms)) - else: - temporal_clustering.append(compute_feature_weights(p, r, f, distances)) - else: - temporal_clustering.append([np.nan]*len(f[0].keys())) - - # return average over rows - return np.nanmean(temporal_clustering, axis=0) - -# fingerprint analysis -def fingerprint_helper(pres_slice, rec_slice, feature_slice, dist_funcs, permute=False, n_perms=1000): - """ - Computes clustering along a set of feature dimensions - - Parameters - ---------- - pres_slice : Pandas Dataframe - chunk of presentation data to be analyzed - rec_slice : Pandas Dataframe - chunk of recall data to be analyzed - feature_slice : Pandas Dataframe - chunk of features data to be analyzed - dist_funcs : dict - Dictionary of distance functions for feature clustering analyses - - Returns - ---------- - probabilities : numpy array - each number represents clustering along a different feature dimension - - """ - import time - - # compute fingerprint for each list within a chunk - fingerprint_matrix = [] - - for p, r, f in zip(pres_slice.as_matrix(), rec_slice.as_matrix(), feature_slice.as_matrix()): - - # turn arrays into lists - p = list(p) - f = list(f) - r = list(filter(lambda ri: isinstance(ri, str), list(r))) - - if len(r)>1: - - # compute distances - distances = compute_distances(p, f, dist_funcs) - - # add optional bootstrapping - if permute: - fingerprint_matrix.append(permute_fingerprint_serial(p, r, f, distances, n_perms=n_perms)) - else: - fingerprint_matrix.append(compute_feature_weights(p, r, f, distances)) - else: - fingerprint_matrix.append([np.nan]*len(f[0].keys())) - - # return average over rows - return np.mean(fingerprint_matrix, axis=0) - -# fingerprint + temporal clustering analysis -def fingerprint_temporal_helper(pres_slice, rec_slice, feature_slice, dist_funcs, permute=True, n_perms=1000): - """ - Computes clustering along a set of feature dimensions - - Parameters - ---------- - pres_slice : Pandas Dataframe - chunk of presentation data to be analyzed - rec_slice : Pandas Dataframe - chunk of recall data to be analyzed - feature_slice : Pandas Dataframe - chunk of features data to be analyzed - dist_funcs : dict - Dictionary of distance functions for feature clustering analyses - - Returns - ---------- - probabilities : numpy array - each number represents clustering along a different feature dimension - - """ - # compute fingerprint for each list within a chunk - fingerprint_matrix = [] - - for p, r, f in zip(pres_slice.as_matrix(), rec_slice.as_matrix(), feature_slice.as_matrix()): - - # turn arrays into lists - p = list(p) - f = list(f) - r = list(filter(lambda ri: isinstance(ri, str), list(r))) - - # add in temporal clustering - nf = [] - for idx, fi in enumerate(f): - fi['temporal'] = idx - nf.append(fi) - - dist_funcs_copy = dist_funcs.copy() - dist_funcs_copy['temporal'] = lambda a, b : np.abs(a-b) - - # if there is at least 1 transition - if len(r)>1: - - # compute distances - distances = compute_distances(p, nf, dist_funcs_copy) - - # add optional bootstrapping - if permute: - fingerprint_matrix.append(permute_fingerprint_serial(p, r, nf, distances, n_perms=n_perms)) - else: - fingerprint_matrix.append(compute_feature_weights(p, r, nf, distances)) - else: - fingerprint_matrix.append([np.nan]*len(nf[0].keys())) - - return np.nanmean(fingerprint_matrix, axis=0) - -# main analysis function -def analyze(data, subjgroup=None, listgroup=None, subjname='Subject', - listname='List', analysis=None, n=0, permute=False, n_perms=1000, - parallel=False): - """ - General analysis function that groups data by subject/list number and performs analysis. - - Parameters - ---------- - data : Egg data object - The data to be analyzed - - subjgroup : list of strings or ints - String/int variables indicating how to group over subjects. Must be - the length of the number of subjects - - subjname : string - Name of the subject grouping variable - - listgroup : list of strings or ints - String/int variables indicating how to group over list. Must be - the length of the number of lists - - listname : string - Name of the list grouping variable - - analysis : string - This is the analysis you want to run. Can be accuracy, spc, pfr, - temporal or fingerprint - - n : int - Optional argument for pnr analysis. Defines encoding position of item - to run pnr. Default is 0, and it is zero indexed - - permute : bool - Optional argument for fingerprint/temporal cluster analyses. Determines - whether to correct clustering scores by shuffling recall order for each list - to create a distribution of clustering scores (for each feature). The - "corrected" clustering score is the proportion of clustering scores in - that random distribution that were lower than the clustering score for - the observed recall sequence. Default is False. - - n_perms : int - Optional argument for fingerprint/temporal cluster analyses. Number of - permutations to run for "corrected" clustering scores. Default is 1000 ( - per recall list). - - parallel : bool - Option to use multiprocessing (this can help speed up the permutations - tests in the clustering calculations) - - Returns - ---------- - analyzed_data : Pandas DataFrame - DataFrame containing the analysis results - - """ - - # make sure an analysis is specified - if analysis is None: - raise ValueError('You must pass an analysis type.') - - # check if subject/list grouping variables exist on the egg - if hasattr(data, 'subjgroup'): - if data.subjgroup is not None: - subjgroup = data.subjgroup - - if hasattr(data, 'subjname'): - if data.subjname is not None: - subjname = data.subjname - - if hasattr(data, 'listgroup'): - if data.listgroup is not None: - listgroup = data.listgroup - - if hasattr(data, 'listname'): - if data.listname is not None: - listname = data.listname - - if type(data) != list: - data = [data] - - if type(analysis) != list: - analysis = [analysis] - - result = [[] for d in range(len(data))] - - for idx,d in enumerate(data): - for a in analysis: - - if a is 'accuracy': - r = analyze_chunk(d, subjgroup=subjgroup, - listgroup=listgroup, - subjname=subjname, - listname=listname, - analysis=accuracy_helper, - analysis_type='accuracy', - pass_features=False, - parallel=parallel) - elif a is 'spc': - r = analyze_chunk(d, subjgroup=subjgroup, - listgroup=listgroup, - subjname=subjname, - listname=listname, - analysis=spc_helper, - analysis_type='spc', - pass_features=False, - parallel=parallel) - elif a is 'pfr': - r = analyze_chunk(d, subjgroup=subjgroup, - listgroup=listgroup, - subjname=subjname, - listname=listname, - analysis=pnr_helper, - analysis_type='pfr', - pass_features=False, - n=0, - parallel=parallel) - elif a is 'pnr': - r = analyze_chunk(d, subjgroup=subjgroup, - listgroup=listgroup, - subjname=subjname, - listname=listname, - analysis=pnr_helper, - analysis_type='pnr', - pass_features=False, - n=n, - parallel=parallel) - elif a is 'lagcrp': - r = analyze_chunk(d, subjgroup=subjgroup, - listgroup=listgroup, - subjname=subjname, - listname=listname, - analysis=lagcrp_helper, - analysis_type='lagcrp', - pass_features=False, - parallel=parallel) - # set indices for lagcrp - r.columns=range(-int((len(r.columns)-1)/2),int((len(r.columns)-1)/2)+1) - elif a is 'fingerprint': - r = analyze_chunk(d, subjgroup=subjgroup, - listgroup=listgroup, - subjname=subjname, - listname=listname, - analysis=fingerprint_helper, - analysis_type='fingerprint', - pass_features=True, - permute=permute, - n_perms=n_perms, - parallel=parallel) - elif a is 'temporal': - r = analyze_chunk(d, subjgroup=subjgroup, - listgroup=listgroup, - subjname=subjname, - listname=listname, - analysis=temporal_helper, - analysis_type='temporal', - permute=permute, - n_perms=n_perms, - parallel=parallel) - elif a is 'fingerprint_temporal': - r = analyze_chunk(d, subjgroup=subjgroup, - listgroup=listgroup, - subjname=subjname, - listname=listname, - analysis=fingerprint_temporal_helper, - analysis_type='fingerprint_temporal', - pass_features=True, - permute=permute, - n_perms=n_perms, - parallel=parallel) - - result[idx].append(r) - - # return analysis result - if len(data)>1 and len(analysis)>1: - return result - elif len(data)>1 and len(analysis)==1: - return [item[0] for item in result] - elif len(data)==1 and len(analysis)>1: - return [item for item in result[0]] - else: - return result[0][0] diff --git a/build/lib/quail/data/README.md b/build/lib/quail/data/README.md deleted file mode 100644 index 3b6af96..0000000 --- a/build/lib/quail/data/README.md +++ /dev/null @@ -1,3 +0,0 @@ -# Example data - -This folder contains data for [Ziman et al. (2017)](https://psyarxiv.com/psh48). A description of the data format, along with documentation for loading in the data and carrying out the analyses from the paper may be found [here](http://cdl-quail.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html). diff --git a/build/lib/quail/data/__init__.py b/build/lib/quail/data/__init__.py deleted file mode 100644 index e69de29..0000000 diff --git a/build/lib/quail/data/automatic.egg b/build/lib/quail/data/automatic.egg deleted file mode 100644 index fa167e3..0000000 --- a/build/lib/quail/data/automatic.egg +++ /dev/null @@ -1,84839 +0,0 @@ -ccopy_reg -_reconstructor -p0 -(cquail.egg -Egg -p1 -cdill.dill -_load_type -p2 -(S'ObjectType' -p3 -tp4 -Rp5 -Ntp6 -Rp7 -(dp8 -S'listgroup' -p9 -NsS'listname' -p10 -S'List' -p11 -sS'n_lists' -p12 -I8 -sS'features' -p13 -g0 -(cpandas.core.frame -DataFrame -p14 -g5 -Ntp15 -Rp16 -(dp17 -S'_metadata' -p18 -(lp19 -sS'_typ' -p20 -S'dataframe' -p21 -sS'_data' -p22 -g0 -(cpandas.core.internals -BlockManager -p23 -g5 -Ntp24 -Rp25 -((lp26 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-aS'PANTS' -p6599 -aS'SPATULA' -p6600 -aS'SWEATER' -p6601 -aS'GINGER' -p6602 -aS'BLENDER' -p6603 -aS'MANGO' -p6604 -aS'BARN' -p6605 -aS'PANCREAS' -p6606 -aS'POLAND' -p6607 -aS'VERMONT' -p6608 -aS'EGYPT' -p6609 -aS'STRAWBERRY' -p6610 -aS'HIPPOPOTAMUS' -p6611 -aS'CUP' -p6612 -aS'ANKLE' -p6613 -aS'PARIS' -p6614 -aS'AUBERGINE' -p6615 -aS'UKULELE' -p6616 -aS'OVEN' -p6617 -aS'TRIANGLE' -p6618 -aS'SWITZERLAND' -p6619 -aS'BEETLE' -p6620 -aS'ASH' -p6621 -aS'EAR' -p6622 -aS'CHRYSALIS' -p6623 -aS'STOMACH' -p6624 -aS'MANGO' -p6625 -aS'WEDGE' -p6626 -aS'LOG' -p6627 -aS'MAINE' -p6628 -aS'KNUCKLE' -p6629 -aS'CAT' -p6630 -aS'LIP' -p6631 -aS'SQUIRREL' -p6632 -aS'CARNATION' -p6633 -aS'DALLAS' -p6634 -aS'ELEVATOR' -p6635 -aS'JUMPER' -p6636 -aS'COW' -p6637 -aS'TORONTO' -p6638 -aS'IRAN' -p6639 -aS'PICCOLO' -p6640 -aS'POT' -p6641 -aS'HARMONICA' -p6642 -aS'PIG' -p6643 -aS'OLIVE' -p6644 -aS'TROUSERS' -p6645 -aS'DRESS' -p6646 -aS'AUSTRALIA' -p6647 -aS'JUMPER' -p6648 -aS'FORK' -p6649 -aS'MANTIS' -p6650 -aS'POPLAR' -p6651 -aS'SAW' -p6652 -aS'SPATULA' -p6653 -aS'VERMONT' -p6654 -aS'TRIANGLE' -p6655 -aS'ZEBRA' -p6656 -aS'GINGER' -p6657 -aS'MARIMBA' -p6658 -aS'SQUASH' -p6659 -aS'ANTELOPE' -p6660 -aS'MAINE' -p6661 -aS'SYCAMORE' -p6662 -aS'SWEATER' -p6663 -aS'CELLO' -p6664 -aS'TANGELO' -p6665 -aS'FERRET' -p6666 -aS'PUMPKIN' -p6667 -aS'UTAH' -p6668 -aS'MIAMI' -p6669 -aS'ASH' -p6670 -aS'TROUSERS' -p6671 -aS'PIANO' -p6672 -aS'SHOULDER' -p6673 -aS'ETHIOPIA' -p6674 -aS'STOMACH' -p6675 -aS'RHINOCEROS' -p6676 -aS'IOWA' -p6677 -aS'HEART' -p6678 -aS'SAXOPHONE' -p6679 -aS'RUTABAGA' -p6680 -aS'TOASTER' -p6681 -aS'PEAR' -p6682 -aS'GARLIC' -p6683 -aS'POT' -p6684 -aS'RULER' -p6685 -aS'PANTHER' -p6686 -aS'PANCREAS' -p6687 -aS'ANKLE' -p6688 -aS'STRAINER' -p6689 -aS'UTAH' -p6690 -aS'MOSQUITO' -p6691 -aS'FOOT' -p6692 -aS'FURNACE' -p6693 -aS'RABBIT' -p6694 -aS'REFRIGERATOR' -p6695 -aS'VIOLIN' -p6696 -aS'RHINOCEROS' -p6697 -aS'UNDERWEAR' -p6698 -aS'RULER' -p6699 -aS'GOAT' -p6700 -aS'GAZEBO' -p6701 -aS'BONGOS' -p6702 -aS'FLORIDA' -p6703 -aS'MARACAS' -p6704 -aS'ARMS' -p6705 -aS'PHILADELPHIA' -p6706 -aS'FERRET' -p6707 -aS'FOX' -p6708 -aS'HORNET' -p6709 -aS'FOUNDATION' -p6710 -aS'LOG' -p6711 -aS'FURNACE' -p6712 -aS'STOMACH' -p6713 -aS'TOOTH' -p6714 -aS'KNUCKLE' -p6715 -aS'WINDOW' -p6716 -aS'MIXER' -p6717 -aS'XYLOPHONE' -p6718 -aS'FRANCE' -p6719 -aS'AUBERGINE' -p6720 -aS'GLASS' -p6721 -aS'CARPET' -p6722 -aS'BEETLE' -p6723 -aS'DAISY' -p6724 -aS'LARVA' -p6725 -aS'ANTELOPE' -p6726 -atp6727 -ba(lp6728 -g86 -(g87 -(dp6729 -g89 -I0 -sg90 -I1 -sg91 -I16 -sg92 -Nstp6730 -Rp6731 -a(dp6732 -g2798 -(dp6733 -g2800 -g2841 -sg2801 -(lp6734 -(dp6735 -g2804 -g2807 -(I0 -I16 -I1 -tp6736 -Rp6737 -sg2810 -g2884 -sasstp6738 -bsbsb. \ No newline at end of file diff --git a/build/lib/quail/decode_speech.py b/build/lib/quail/decode_speech.py deleted file mode 100644 index c797c67..0000000 --- a/build/lib/quail/decode_speech.py +++ /dev/null @@ -1,192 +0,0 @@ -import os -import base64 -import json -import csv -import pickle -import time - -# optional imports for speech decoding -try: - from google.cloud import speech - from pydub import AudioSegment -except: - pass - - -def decode_speech(path, keypath=None, save=False, speech_context=None, - sample_rate=44100, max_alternatives=1, language_code='en-US', - return_raw=False): - """ - Decode speech for a file or folder and return results - - This function wraps the Google Speech API and ffmpeg to decode speech for - free recall experiments. Note: in order for this to work, you must have a - Google Speech account, a google speech credentials file referenced in your - _bash_profile, and ffmpeg installed on your computer. See our readthedocs - for more information on how to set this up: - http://cdl-quail.readthedocs.io/en/latest/. - - Parameters - ---------- - path : str - Path to a wav file, or a folder of wav files. - - keypath : str - Google Cloud Speech API key filepath. This is a JSON file containing - credentials that was generated when creating a service account key. - If None, assumes you have a local key that is set with an environmental - variable. See the speech decoding tutorial for details. - - save : boolean - False by default, but if set to true, will save a pickle with the results - object from google speech, and a text file with the decoded words. - - speech_context : list of str - This allows you to give some context to the speech decoding algorithm. - For example, this could be the words studied on a given list, or all - words in an experiment. - - sample_rate : float - The sample rate of your audio files (default is 44100). - - max_alternatives : int - You can specify the speech decoding to return multiple guesses to the - decoding. This will be saved in the results object (default is 1). - - language_code : str - Decoding language code. Default is en-US. See here for more details: - https://cloud.google.com/speech/docs/languages - - return_raw : boolean - Intead of returning the parsed results objects (i.e. the words), you can - return the raw reponse object. This has more details about the decoding, - such as confidence. - - Returns - ---------- - words : list of str, or list of lists of str - The results of the speech decoding. This will be a list if only one file - is input, or a list of lists if more than one file is decoded. - - raw : google speech object, or list of objects - You can optionally return the google speech object instead of the parsed - results by using the return_raw flag. - - """ - - # SUBFUNCTIONS - def decode_file(file_path, client, speech_context, sample_rate, max_alternatives): - - # set up speech decoding options dict - opts = {} - opts['language_code'] = language_code - opts['max_alternatives'] = max_alternatives - - # load in speech context, note: max 500 words for speech context - if speech_context: - opts['speech_contexts']=speech_context - - # read in wav - audio = AudioSegment.from_wav(file_path) - - # trim - audio = audio[:60000] - - # export as flac - audio.export(file_path + ".flac", format = "flac", bitrate="44.1k") - - # open flac file - with open(file_path + ".flac", 'rb') as sc: - speech_content = sc.read() - - # initialize speech sample - sample = client.sample(content=speech_content, - encoding=speech.Encoding.FLAC, - sample_rate_hertz=sample_rate) - - # run speech decoding - return sample.recognize(**opts) - - def parse_response(results): - """Parses response from google speech""" - words = [] - for result in results: - for chunk in result.transcript.split(' '): - if chunk != '': - words.append(str(chunk).upper()) - return words - - # MAIN ##################################################################### - - # initialize speech client - if keypath: - client = speech.Client.from_service_account_json(keypath) - else: - client = speech.Client() - - # make a list of files - files = [] - if path.endswith(".wav"): - files = [path] - else: - listdirectory = os.listdir(path) - for filename in listdirectory: - if filename.endswith(".wav"): - files.append(path + filename) - - # initialize list of words - words = [] - raw = [] - - # loop over files - for i, f in enumerate(files): - - # print progress - print('Decoding file ' + str(i+1) + ' of ' + str(len(files))) - - try: - - # start timer - start = time.time() - - # decode file - results = decode_file(f, client, speech_context, sample_rate, max_alternatives) - - parsed_results = parse_response(results) - - # save the processed file - words.append(parsed_results) - - # save the processed file - raw.append(results) - - if save: - # save the raw response in a pickle - pickle.dump(results, open(f + ".p", "wb" ) ) - - # save a text file with just the words - with open(f + ".txt", 'w') as myfile: - wr = csv.writer(myfile,delimiter="\n") - wr.writerow(parsed_results) - - # print when finished - print('Finished file ' + str(i+1) + ' of ' + str(len(files)) + ' in ' + - str(round(time.time()-start,2)) + ' seconds.') - - # handle when something goes wrong - except ValueError as e: - - words.append("Error") - print(e) - print('Decoding of file ' + str(i) + 'failed. Moving on to next file.') - - if return_raw: - if len(words)>1: - return raw - else: - return raw[0] - else: - if len(words)>1: - return words - else: - return words[0] diff --git a/build/lib/quail/egg.py b/build/lib/quail/egg.py deleted file mode 100644 index 6bd8afd..0000000 --- a/build/lib/quail/egg.py +++ /dev/null @@ -1,177 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python - -import pandas as pd -from .analysis import recall_matrix -from .helpers import list2pd -from .helpers import default_dist_funcs -from .helpers import crack_egg -from .helpers import fill_missing -import pickle -import time - -class Egg(object): - """ - Data object for the quail package - - An Egg data object contains the data you need to analyze free recall experiments. - This can be a single subject's data, or a group of subjects. An Egg is comprised of - a number of fields: the pres field contains the words/stimuli presented to the subject. - The rec field contains the words/stimuli recalled by the subject. The feature field - is optional, but may contain a dictionary of features for each stimulus. This - field is necessary to run the fingerprint analyses. Related to the features - is the dist_funcs dictionary (also optional). This dictionary specifies - a set of distance functions required for the fingerprint analyses. Finally, - the meta field is an optional dictionary that contains any details useful for - identifying the egg object - - Parameters - ---------- - - pres : list (subjects) of lists (study lists) of lists (words) of strings - This is a nested list containing the presented words. Internally, it will - be converted into a multi-index Pandas DataFrame. Each row represents - the presented words for a given list and each column represents a list. - The cells should be lowercase words. The index will be a multi-index, - where the first level reprensents the subject number and the second level - represents the list number. - - rec : list (subjects) of lists (study lists) of lists (words) of strings - This is a nested list containing the presented words. Internally, it will - be converted into a multi-index Pandas DataFrame. Each row represents - the recalled words for a given list and each column represents a list. - Each row represents the recalled words for a given list and each column - represents a list. The cells should be lowercase words. The index will - be a multi-index, where the first level reprensents the subject number - and the second level represents the list number - - features : list (subjects) of lists (study lists) of lists (words) of strings - This is a nested list containing the presented words. Internally, it will - be converted into a multi-index Pandas DataFrame. Each row represents the - presented words for a given list and each column represents a list. The - cells should be a dictionary of features, where the keys are the name of - the features, and the values are the feature values. The index will be a - multi-index, where the first level represents the subject number and the - second level represents the list number. - - dist_funcs : dict (optional) - A dictionary of custom distance functions for stimulus features. Each key should be the name of a feature - and each value should be an inline distance function (e.g. `dist_funcs['feature_n'] = lambda a, b: abs(a-b)`) - - meta : dict (optional) - Meta data about the study (i.e. version, description, date, etc.) can be saved here. - - subjgroup : list of strings or ints (optional) - String/int variables indicating how to group over subjects. Must be - the length of the number of subjects - - subjname : string (optional) - Name of the subject grouping variable. Default is 'Subject'. - - listgroup : list of strings or ints (optional) - String/int variables indicating how to group over list. Must be - the length of the number of lists - - listname : string (optional) - Name of the list grouping variable. Default is 'List'. - - Attributes - ---------- - - n_subjects : int - Number of subjects in the egg object - - n_lists : int - Number of lists per subject - - list_length : int - Number of words in the lists - - date_created : time - A timestamp when the egg was created - - """ - - def __init__(self, pres=[[[]]], rec=[[[]]], features=None, dist_funcs=dict(), - meta={}, subjgroup=None, subjname='Subject', listgroup=None, listname='List'): - - if not all(isinstance(item, list) for sub in pres for item in sub): - pres = [pres] - - if not all(isinstance(item, list) for sub in rec for item in sub): - rec = [rec] - - if features is not None: - if not all(isinstance(item, list) for sub in features for item in sub): - features = [features] - - # make sure each subject has same number of lists - pres = fill_missing(pres) - rec = fill_missing(rec) - - self.pres = list2pd(pres) - self.rec = list2pd(rec) - self.meta = meta - - # attach features and dist funcs if they are passed - if features: - features = fill_missing(features) - self.features = list2pd(features) - self.dist_funcs = default_dist_funcs(dist_funcs, features[0][0][0]) - else: - self.features = None - self.dist_funcs = None - - # attach listgroup and subjgroup - self.subjgroup=subjgroup - self.subjname=subjname - self.listgroup=listgroup - self.listname=listname - - # attach attributes - self.n_subjects = len(self.pres.index.levels[0].values) - self.n_lists = len(self.pres.index.levels[1].values) - self.list_length = len(self.pres.columns) - self.date_created = time.strftime("%c") - - # attach methods - self.crack = self.crack - self.save = self.save - self.info = self.info - - def info(self): - """ - Print info about the data egg - """ - print('Number of subjects: ' + str(self.n_subjects)) - print('Number of lists per subject: ' + str(self.n_lists)) - print('Number of words per list: ' + str(self.list_length)) - print('Date created: ' + str(self.date_created)) - print('Meta data: ' + str(self.meta)) - - def save(self, filepath): - """ - Save a pickled egg - """ - - with open(filepath + '.egg', 'wb') as f: - pickle.dump(self, f) - print('pickle saved.') - - def crack(self, subjects=None, lists=None): - """ - Wraps crack_egg function to take an egg and returns a subset of the subjects - - Parameters - ---------- - subjects : list - List of subject idxs - - lists : list - List of lists idxs - - Returns - ---------- - new_egg : Egg data object - A mega egg comprised of the input eggs stacked together - """ - return crack_egg(self, subjects, lists) diff --git a/build/lib/quail/helpers.py b/build/lib/quail/helpers.py deleted file mode 100644 index a79f02e..0000000 --- a/build/lib/quail/helpers.py +++ /dev/null @@ -1,250 +0,0 @@ -#!/usr/bin/env python - -from __future__ import division -import pandas as pd -import numpy as np -import pickle - -def list2pd(all_data, subjindex=None, listindex=None): - """ - Makes multi-indexed dataframe of subject data - - Parameters - ---------- - all_data : list of lists of strings - strings are either all presented or all recalled items, in the order of presentation or recall - *should also work for presented / recalled ints and floats, if desired - - - Returns - ---------- - subs_list_of_dfs : multi-indexed dataframe - dataframe of subject data (presented or recalled words/items), indexed by subject and list number - cell populated by the term presented or recalled in the position indicated by the column number - - """ - # set default index if it is not defined - # max_nlists = max(map(lambda x: len(x), all_data)) - listindex = [[idx for idx in range(len(sub))] for sub in all_data] if not listindex else listindex - subjindex = [idx for idx,subj in enumerate(all_data)] if not subjindex else subjindex - - - def make_multi_index(listindex, sub_num): - return pd.MultiIndex.from_tuples([(sub_num,lst) for lst in listindex], names = ['Subject', 'List']) - - listindex = list(listindex) - subjindex = list(subjindex) - - subs_list_of_dfs = [pd.DataFrame(sub_data, index=make_multi_index(listindex[sub_num], subjindex[sub_num])) for sub_num,sub_data in enumerate(all_data)] - - return pd.concat(subs_list_of_dfs) - -def format2tidy(df, subjname, listname, subjgroup, **attrs): - - melted_df = pd.melt(df.T) - melted_df[subjname]="" - for idx,sub in enumerate(melted_df['Subject'].unique()): - melted_df.loc[melted_df['Subject']==sub,subjname]=subjgroup[idx] - if attrs['analysis_type'] in ['spc']: - base = list(df.columns) - melted_df['Position'] = base * int(melted_df.shape[0] / len(base)) - melted_df.columns = ['Subject', listname, 'Proportion Recalled', subjname, 'Position'] - elif attrs['analysis_type'] in ['pfr', 'pnr']: - base = list(df.columns) - melted_df['Position'] = base * int(melted_df.shape[0] / len(base)) - melted_df.columns = ['Subject', listname, 'Probability of Recall: Position ' + str(attrs['n']), subjname, 'Position'] - elif attrs['analysis_type'] is 'lagcrp': - base = range(int(-len(df.columns.values)/2),int(len(df.columns.values)/2)+1) - melted_df['Position'] = base * int(melted_df.shape[0] / len(base)) - melted_df.columns = ['Subject', listname, 'Conditional Response Probability', subjname, 'Position'] - elif attrs['analysis_type'] is 'fingerprint' or attrs['analysis_type'] is 'fingerprint_temporal': - base = list(df.columns.values) - melted_df['Feature'] = base * int(melted_df.shape[0] / len(base)) - melted_df.columns = ['Subject', listname, 'Clustering Score', subjname, 'Feature'] - elif attrs['analysis_type'] is 'accuracy': - melted_df.columns = ['Subject', listname, 'Accuracy', subjname] - elif attrs['analysis_type'] is 'temporal': - melted_df.columns = ['Subject', listname, 'Temporal Clustering Score', subjname] - - - return melted_df - -def recmat2egg(recmat, list_length=None): - """ - Creates egg data object from zero-indexed recall matrix - - Parameters - ---------- - recmat : list of lists (subs) of lists (encoding lists) of ints or 2D numpy array - recall matrix representing serial positions of freely recalled words \ - e.g. [[[16, 15, 0, 2, 3, None, None...], [16, 4, 5, 6, 1, None, None...]]] - - list_length : int - The length of each list (e.g. 16) - - - Returns - ---------- - egg : Egg data object - egg data object computed from the recall matrix - """ - from .egg import Egg as Egg - - pres = [[[str(word) for word in list(range(0,list_length))] for reclist in recsub] for recsub in recmat] - rec = [[[str(word) for word in reclist if word is not None] for reclist in recsub] for recsub in recmat] - - return Egg(pres=pres,rec=rec) - -def default_dist_funcs(dist_funcs, feature_example): - """ - Fills in default distance metrics for fingerprint analyses - """ - - for key in feature_example: - if key in dist_funcs: - pass - elif type(feature_example[key]) is str: - dist_funcs[key] = lambda a, b: int(a!=b) - elif isinstance(feature_example[key], (int, long, float)) or all([isinstance(i, (int, long, float)) for i in feature_example[key]]): - dist_funcs[key] = lambda a, b: np.linalg.norm(np.subtract(a,b)) - - return dist_funcs - -def stack_eggs(eggs, meta='concatenate'): - ''' - Takes a list of eggs, stacks them and reindexes the subject number - - Parameters - ---------- - eggs : list of Egg data objects - A list of Eggs that you want to combine - meta : string - Determines how the meta data of each Egg combines. Default is 'concatenate' - 'concatenate' concatenates keys in meta data dictionary shared between eggs, and copies non-overlapping keys - 'separate' keeps the Eggs' meta data dictionaries separate, with each as a list index in the stacked meta data - - - Returns - ---------- - new_egg : Egg data object - A mega egg comprised of the input eggs stacked together - - ''' - from .egg import Egg - - pres = [egg.pres.loc[sub,:].values.tolist() for egg in eggs for sub in egg.pres.index.levels[0].values.tolist()] - rec = [egg.rec.loc[sub,:].values.tolist() for egg in eggs for sub in egg.rec.index.levels[0].values.tolist()] - - all_have_features = all([egg.features is not None for egg in eggs]) - - if meta is 'concatenate': - new_meta = {} - for egg in eggs: - for key in egg.meta: - if key in new_meta: - new_meta[key] = list(new_meta[key]) - new_meta[key].extend(egg.meta.get(key)) - else: - new_meta[key] = egg.meta.get(key) - - elif meta is 'separate': - new_meta = list(egg.meta for egg in eggs) - - if all_have_features: - features = [egg.features.loc[sub,:].values.tolist() for egg in eggs for sub in egg.features.index.levels[0].values.tolist()] - new_egg = Egg(pres=pres, rec=rec, features=features, meta=new_meta) - else: - new_egg = Egg(pres=pres, rec=rec, meta=new_meta) - - - return new_egg - -def crack_egg(egg, subjects=None, lists=None): - ''' - Takes an egg and returns a subset of the subjects or lists - - Parameters - ---------- - egg : Egg data object - Egg that you want to crack - - subjects : list - List of subject idxs - - lists : list - List of lists idxs - - Returns - ---------- - new_egg : Egg data object - A sliced egg, good on a salad - - ''' - from .egg import Egg - - all_have_features = egg.features is not None - opts = {} - - if subjects is None: - subjects = egg.pres.index.levels[0].values.tolist() - elif type(subjects) is not list: - subjects = list(subjects) - - if lists is None: - lists = egg.pres.index.levels[1].values.tolist() - elif type(lists) is not list: - lists = list(lists) - - idx = pd.IndexSlice - pres = egg.pres.loc[idx[subjects,lists],egg.pres.columns] - rec = egg.rec.loc[idx[subjects,lists],egg.rec.columns] - - pres = [pres.loc[sub,:].values.tolist() for sub in subjects] - rec = [rec.loc[sub,:].values.tolist() for sub in subjects] - - if all_have_features: - features = egg.features.loc[idx[subjects,lists],egg.features.columns] - opts['features'] = [features.loc[sub,:].values.tolist() for sub in subjects] - - return Egg(pres=pres, rec=rec, **opts) - -def load_egg(filepath): - """ - Loads pickled egg - - Parameters - ---------- - filepath : str - Location of pickled egg - - Returns - ---------- - egg : Egg data object - A loaded unpickled egg - - """ - - with open(filepath, 'rb') as f: - egg = pickle.load(f) - - return egg - -def fill_missing(x): - """ - Fills in missing lists (assumes end lists are missing) - """ - - # find subject with max number of lists - maxlen = max(map(lambda xi: len(xi), x)) - - subs = [] - - for sub in x: - if len(sub)(.+)<',row['stimulus'])[0]), - 'color' : { 'r' : int(re.findall('rgb\((.+)\)',row['stimulus'])[0].split(',')[0]), - 'g' : int(re.findall('rgb\((.+)\)',row['stimulus'])[0].split(',')[1]), - 'b' : int(re.findall('rgb\((.+)\)',row['stimulus'])[0].split(',')[2]) - }, - 'location' : { - 'top': float(re.findall('top:(.+)\%;', row['stimulus'])[0]), - 'left' : float(re.findall('left:(.+)\%', row['stimulus'])[0]) - }, - 'category' : wordpool['CATEGORY'].iloc[list(wordpool['WORD'].values).index(str(re.findall('>(.+)<',row['stimulus'])[0]))], - 'size' : wordpool['SIZE'].iloc[list(wordpool['WORD'].values).index(str(re.findall('>(.+)<',row['stimulus'])[0]))], - 'wordLength' : len(str(re.findall('>(.+)<',row['stimulus'])[0])), - 'firstLetter' : str(re.findall('>(.+)<',row['stimulus'])[0])[0], - 'listnum' : row['listNumber'] - }) - except: - stimDict.append({ - 'text': str(re.findall('>(.+)<',row['stimulus'])[0]), - 'color' : { 'r' : 0, - 'g' : 0, - 'b' : 0 - }, - 'location' : { - 'top': 50, - 'left' : 50 - }, - 'category' : wordpool['CATEGORY'].iloc[list(wordpool['WORD'].values).index(str(re.findall('>(.+)<',row['stimulus'])[0]))], - 'size' : wordpool['SIZE'].iloc[list(wordpool['WORD'].values).index(str(re.findall('>(.+)<',row['stimulus'])[0]))], - 'wordLength' : len(str(re.findall('>(.+)<',row['stimulus'])[0])), - 'firstLetter' : str(re.findall('>(.+)<',row['stimulus'])[0])[0], - 'listnum' : row['listNumber'] - }) - return stimDict - - # this function loads in the recall data into an array of arrays, where each array represents a list of words - def loadRecallData(subid): - recalledWords = [] - for i in range(0,16): - try: - f = open(recpath + subid + '/' + subid + '-' + str(i) + '.wav.txt', 'rb') - spamreader = csv.reader(f, delimiter=' ', quotechar='|') - except (IOError, OSError) as e: - try: - f = open(recpath + subid + '-' + str(i) + '.wav.txt', 'rb') - spamreader = csv.reader(f, delimiter=' ', quotechar='|') - except (IOError, OSError) as e: - print(e) - for row in spamreader: - recalledWords.append(row[0].split(',')) - return recalledWords - - # this function computes accuracy for a series of lists - def computeListAcc(stimDict,recalledWords): - accVec = [] - for i in range(0,16): - stim = [stim['text'] for stim in stimDict if stim['listnum']==i] - recalled= recalledWords[i] - - acc = 0 - tmpstim = stim[:] - for word in recalled: - if word in tmpstim: - tmpstim.remove(word) - acc+=1 - accVec.append(acc/len(stim)) - return accVec - - def getFeatures(stimDict): - stimDict_copy = stimDict[:] - for item in stimDict_copy: - item['location'] = [item['location']['top'], item['location']['left']] - item['color'] = [item['color']['r'], item['color']['g'], item['color']['b']] - item.pop('text', None) - item.pop('listnum', None) - stimDict_copy = [stimDict_copy[i:i+16] for i in range(0, len(stimDict_copy), 16)] - return stimDict_copy - - ############################################################################ - # main program ############################################################# - - # if its not a list, make it one - if type(dbpath) is not list: - dbpath = [dbpath] - - # read in stimulus library - wordpool = pd.read_csv(wordpool) - - # add custom filters - if filters: - filter_func = [adaptive_filter, experimenter_filter, experiments_filter] + filters - else: - filter_func = [adaptive_filter, experimenter_filter, experiments_filter] - - # load in dbs and convert to df, and filter - dfs = [db2df(db, filter_func=filter_func) for db in dbpath] - - # concatenate the db files - df = pd.concat(dfs) - - # subjects who have completed the exp - subids = list(df[df['listNumber']==15]['uniqueid'].unique()) - - # remove problematic subjects - if remove_subs: - for sub in remove_subs: - try: - subids.remove(sub) - except: - print('Could not find subject: ' + sub + ', skipping...') - - # set up data structure to load in subjects - if groupby: - pres = [[] for i in range(len(groupby['exp_version']))] - rec = [[] for i in range(len(groupby['exp_version']))] - features = [[] for i in range(len(groupby['exp_version']))] - subs = [[] for i in range(len(groupby['exp_version']))] - - # make each groupby item a list - groupby = [exp if type(exp) is list else [exp] for exp in groupby['exp_version']] - - else: - pres = [[]] - rec = [[]] - features = [[]] - subs = [[]] - - # for each subject that completed the experiment - for idx,sub in enumerate(subids): - - # get the subjects data - filteredStimData = filterData(df,sub) - - if filteredStimData['exp_version'].values[0] in experiments: - - # create stim dict - stimDict = createStimDict(filteredStimData) - - sub_data = pd.DataFrame(stimDict) - sub_data['subject']=idx - sub_data['experiment']=filteredStimData['exp_version'].values[0] - sub_data = sub_data[['experiment','subject','listnum','text','category','color','location','firstLetter','size','wordLength']] - - # get features from stim dict - feats = getFeatures(stimDict) - - # load in the recall data - recalledWords = loadRecallData(sub) - - # get experiment version - exp_version = filteredStimData['exp_version'].values[0] - - # find the idx of the experiment for this subjects - if groupby: - exp_idx = list(np.where([exp_version in item for item in groupby])[0]) - else: - exp_idx = [0] - - if exp_idx != []: - pres[exp_idx[0]].append([list(sub_data[sub_data['listnum']==lst]['text'].values) for lst in sub_data['listnum'].unique()]) - rec[exp_idx[0]].append(recalledWords) - features[exp_idx[0]].append(feats) - subs[exp_idx[0]].append(sub) - - eggs = [Egg(pres=ipres, rec=irec, features=ifeatures, meta={'ids' : isub}) for ipres,irec,ifeatures,isub in zip(pres, rec, features, subs)] - - if len(eggs)>1: - return eggs - else: - return eggs[0] - -def load_example_data(dataset='automatic'): - """ - Loads example data - - The example data is an egg containing 30 subjects who completed a free - recall experiment as described here: https://psyarxiv.com/psh48/. The subjects - studied 8 lists of 16 words each and then performed a free recall test. - - Parameters - ---------- - dataset : str - The dataset to load. Can be 'automatic' or 'manual'. The free recall - audio recordings for the 'automatic' dataset was transcribed by Google - Cloud Speech and the 'manual' dataset was transcribed by humans. - - Returns - ---------- - data : quail.Egg - Example data - """ - - # can only be auto or manual - assert dataset in ['automatic', 'manual'], "Dataset can only be automatic or manual" - - # open pickled egg - with open(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + '/data/' + dataset + '.egg', 'rb') as handle: - egg = pickle.load(handle) - - return egg diff --git a/build/lib/quail/plot.py b/build/lib/quail/plot.py deleted file mode 100644 index 80c6e72..0000000 --- a/build/lib/quail/plot.py +++ /dev/null @@ -1,241 +0,0 @@ -from __future__ import division -import numpy as np -import pandas as pd -import seaborn as sns -from .helpers import * -import matplotlib.pyplot as plt -import matplotlib as mpl - -mpl.rcParams['pdf.fonttype'] = 42 - -def plot(data, subjgroup=None, subjname='Subject Group', listgroup=None, - listname='List', subjconds=None, listconds=None, plot_type=None, - plot_style=None, title=None, legend=True, xlim=None, ylim=None, save_path=None, - **kwargs): - """ - General plot function that groups data by subject/list number and performs analysis. - - Parameters - ---------- - data : Pandas DataFrame or list of Pandas DataFrames - The result of a quail analysis - - subjgroup : list of strings or ints - String/int variables indicating how to group over subjects. Must be - the length of the number of subjects - - subjname : string - Name of the subject grouping variable - - listgroup : list of strings or ints - String/int variables indicating how to group over list. Must be - the length of the number of lists - - listname : string - Name of the list grouping variable - - subjconds : list - List of subject conditions (str) to plot - - listconds : list - List of list conditions (str) to plot - - plot_type : string - Specifies the type of plot. If list (default), the list groupings (listgroup) - will determine the plot grouping. If subject, the subject groupings - (subjgroup) will determine the plot grouping. If split (currenty just - works for accuracy plots), both listgroup and subjgroup will determine - the plot groupings - - plot_style : string - Specifies the style of the plot. This currently works only for - accuracy and fingerprint plots. The plot style can be bar (default for - accruacy plot), violin (default for fingerprint plots) or swarm. - - title : string - The title of the plot - - legend : bool - If true (default), a legend is plotted. - - ylim : list of numbers - A ymin/max can be specified by a list of the form [ymin, ymax] - - xlim : list of numbers - A xmin/max can be specified by a list of the form [xmin, xmax] - - save_path : str - Path to save out figure. Include the file extension, e.g. - save_path='figure.pdf' - - - Returns - ---------- - ax : matplotlib.Axes.Axis - An axis handle for the figure - - """ - if type(data) is not list: - data=[data] - - for d in data: - - attrs = d.attrs - - # if no grouping, set default to iterate over each list independently - subjgroup = subjgroup if subjgroup is not None else d.index.levels[0].values - listgroup = listgroup if listgroup is not None else d.index.levels[1].values - - if subjconds: - # make sure its a list - if type(subjconds) is not list: - subjconds=[subjconds] - - # slice - idx = pd.IndexSlice - d = d.sort_index() - d = d.loc[idx[subjconds, :],:] - - # filter subjgroup - subjgroup = filter(lambda x: x in subjconds, subjgroup) - - if listconds: - # make sure its a list - if type(listconds) is not list: - listconds=[listconds] - - # slice - idx = pd.IndexSlice - d = d.sort_index() - d = d.loc[idx[:, listconds],:] - - # convert to tiny and format for plotting - tidy_data = format2tidy(d, subjname, listname, subjgroup, **attrs) - - #plot! - if attrs['analysis_type'] is 'accuracy': - - # set defaul style to bar - plot_style = plot_style if plot_style is not None else 'bar' - plot_type = plot_type if plot_type is not None else 'list' - - if plot_style is 'bar': - plot_func = sns.barplot - elif plot_style is 'swarm': - plot_func = sns.swarmplot - elif plot_style is 'violin': - plot_func = sns.violinplot - - if plot_type is 'list': - ax = plot_func(data=tidy_data, x=listname, y="Accuracy", **kwargs) - elif plot_type is 'subject': - ax = plot_func(data=tidy_data, x=subjname, y="Accuracy", **kwargs) - elif plot_type is 'split': - ax = plot_func(data=tidy_data, x=subjname, y="Accuracy", hue=listname, **kwargs) - - elif attrs['analysis_type'] is 'temporal': - - # set default style to bar - plot_style = plot_style if plot_style is not None else 'bar' - plot_type = plot_type if plot_type is not None else 'list' - - if plot_style is 'bar': - plot_func = sns.barplot - elif plot_style is 'swarm': - plot_func = sns.swarmplot - elif plot_style is 'violin': - plot_func = sns.violinplot - - if plot_type is 'list': - ax = plot_func(data=tidy_data, x=listname, y="Temporal Clustering Score", **kwargs) - elif plot_type is 'subject': - ax = plot_func(data=tidy_data, x=subjname, y="Temporal Clustering Score", **kwargs) - elif plot_type is 'split': - ax = plot_func(data=tidy_data, x=subjname, y="Temporal Clustering Score", hue=listname, **kwargs) - - elif attrs['analysis_type'] is 'fingerprint' or attrs['analysis_type'] is 'fingerprint_temporal': - - # set default style to violin - plot_style = plot_style if plot_style is not None else 'violin' - plot_type = plot_type if plot_type is not None else 'list' - - if plot_style is 'bar': - plot_func = sns.barplot - elif plot_style is 'swarm': - plot_func = sns.swarmplot - elif plot_style is 'violin': - plot_func = sns.violinplot - - if attrs['analysis_type'] is 'fingerprint': - if plot_type is 'list': - ax = plot_func(data=tidy_data, x="Feature", y="Clustering Score", hue=listname, **kwargs) - elif plot_type is 'subject': - ax = plot_func(data=tidy_data, x="Feature", y="Clustering Score", hue=subjname, **kwargs) - else: - ax = plot_func(data=tidy_data, x="Feature", y="Clustering Score", **kwargs) - else: - # move order to the end - order = list(tidy_data['Feature'].unique()) - order.remove('temporal') - order = order + ['temporal'] - if plot_type is 'list': - ax = plot_func(data=tidy_data, x="Feature", y="Clustering Score", hue=listname, order=order, **kwargs) - elif plot_type is 'subject': - ax = plot_func(data=tidy_data, x="Feature", y="Clustering Score", hue=subjname, order=order, **kwargs) - else: - ax = plot_func(data=tidy_data, x="Feature", y="Clustering Score", order=order, **kwargs) - - elif attrs['analysis_type'] is 'spc': - - plot_type = plot_type if plot_type is not None else 'list' - - if plot_type is 'subject': - ax = sns.tsplot(data = tidy_data, time="Position", value="Proportion Recalled", unit="Subject", condition=subjname, **kwargs) - elif plot_type is 'list': - ax = sns.tsplot(data = tidy_data, time="Position", value="Proportion Recalled", unit="Subject", condition=listname, **kwargs) - ax.set_xlim(0,attrs['list_length']-1) - - elif attrs['analysis_type'] is 'pfr' or attrs['analysis_type'] is 'pnr': - n=attrs['n'] - del attrs['n'] - - plot_type = plot_type if plot_type is not None else 'list' - - if plot_type is 'subject': - ax = sns.tsplot(data = tidy_data, time="Position", value='Probability of Recall: Position ' + str(n), unit="Subject", condition=subjname, **kwargs) - elif plot_type is 'list': - ax = sns.tsplot(data = tidy_data, time="Position", value='Probability of Recall: Position ' + str(n), unit="Subject", condition=listname, **kwargs) - ax.set_xlim(0,attrs['list_length']-1) - - if attrs['analysis_type']=='lagcrp': - - plot_type = plot_type if plot_type is not None else 'list' - - if plot_type is 'subject': - ax = sns.tsplot(data = tidy_data, time="Position", value="Conditional Response Probability", unit="Subject", condition=subjname, **kwargs) - elif plot_type is 'list': - ax = sns.tsplot(data = tidy_data, time="Position", value="Conditional Response Probability", unit="Subject", condition=listname, **kwargs) - ax.set_xlim(-5,5) - - # add title - if title: - plt.title(title) - - if legend is False: - try: - ax.legend_.remove() - except: - pass - - if xlim: - plt.xlim(xlim) - - if ylim: - plt.ylim(ylim) - - if save_path: - plt.savefig(save_path) - - plt.show() - - return ax