diff --git a/fftma_module/gen/analysis.ipynb b/fftma_module/gen/analysis.ipynb
index f3d4c22..643fc8b 100644
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@@ -4,7 +4,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
- "## Análisis de la etapa de generación de medios"
+ "# Análisis de la etapa de generación de medios"
]
},
{
@@ -58,7 +58,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 166,
+ "execution_count": 177,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
@@ -76,10 +76,10 @@
" if \"CPU\" in split_line:\n",
" idx_cpu = split_line.index(\"CPU\") + 1\n",
" idx_per = idx_cpu + 1\n",
- " row[\"CPU_{}\".format(split_line[idx_cpu].rsplit(':')[0])] = float(split_line[idx_per].rsplit(\"%\")[0])\n",
+ " row[\"cpu\"] = row.get('CPU', [])\n",
+ " row[\"cpu\"].append(float(split_line[idx_per].rsplit(\"%\")[0]))\n",
" continue\n",
" \n",
- " \n",
" idx_used_mem = split_line.index(\"USED\") + 4\n",
" idx_elapsed = split_line.index(\"ELAPSED\") + 2\n",
" \n",
@@ -91,6 +91,7 @@
" row[\"function\"] = function_name\n",
" row[\"memory\"] = used_virtual_mem \n",
" row[\"time\"] = elapsed\n",
+ " row[\"cpu\"] = sum(row[\"cpu\"]) / len(row[\"cpu\"])\n",
" data.append(row)\n",
" row = {}\n",
" \n",
@@ -99,19 +100,19 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 163,
+ "execution_count": 180,
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"outputs": [],
"source": [
"def create_df(file_name):\n",
" data = get_data(file_name)\n",
" df = pd.DataFrame(data)\n",
- " return df.groupby(['function']).agg({'time': ['min', 'max', 'mean', 'sum', 'count'], 'memory': ['min', 'max', 'median'], 'CPU_0': ['mean'], 'CPU_1': ['mean'], 'CPU_2': ['mean'], 'CPU_3': ['mean'], 'CPU_4': ['mean'], 'CPU_5': ['mean'], 'CPU_6': ['mean'], 'CPU_7': ['mean']})"
+ " return df.groupby(['function']).agg({'time': ['min', 'max', 'mean', 'sum', 'count'], 'memory': ['min', 'max', 'median'], 'cpu': ['min', 'max', 'mean']})"
]
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 164,
+ "execution_count": 181,
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"outputs": [],
"source": [
@@ -120,6 +121,62 @@
" return df_grouped.sort_values(by=('time', 'sum'), ascending=False) "
]
},
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 188,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def merge_dfs(dfs):\n",
+ " functions = ['Py_kgeneration', 'generate', 'fftma2', 'covariance', 'gasdev', 'fourt', 'cov_value', 'ran2', 'build_real', 'prebuild_gwn', 'clean_real', 'cgrid', 'length', 'maxfactor']\n",
+ " df_final = pd.concat(dfs, join='inner').sort_values(by=('time', 'sum'), ascending=False) \n",
+ "\n",
+ " memory_min, memory_max, memory_median = [], [], []\n",
+ " time_min, time_max, time_mean, time_sum, time_count = [], [], [], [], []\n",
+ " cpu_min, cpu_max, cpu_mean = [], [], []\n",
+ "\n",
+ " for function in functions:\n",
+ " memory_min.append(df_final.loc[function, ('memory', 'min')].min())\n",
+ " time_min.append(df_final.loc[function, ('time', 'min')].min())\n",
+ " cpu_min.append(df_final.loc[function, ('cpu', 'min')].min())\n",
+ " memory_max.append(df_final.loc[function, ('memory', 'max')].max())\n",
+ " time_max.append(df_final.loc[function, ('time', 'max')].max())\n",
+ " cpu_max.append(df_final.loc[function, ('cpu', 'max')].max())\n",
+ " time_mean.append(df_final.loc[function, ('time', 'mean')].mean())\n",
+ " cpu_mean.append(df_final.loc[function, ('time', 'mean')].mean())\n",
+ " time_sum.append(df_final.loc[function, ('time', 'sum')].sum())\n",
+ " time_count.append(df_final.loc[function, ('time', 'count')].sum())\n",
+ " try:\n",
+ " memory_median.append(df_final.loc[function, ('memory', 'median')].median())\n",
+ " except:\n",
+ " memory_median.append(df_final.loc[function, ('memory', 'median')])\n",
+ " \n",
+ " df = pd.DataFrame({('memory', 'min'): memory_min, ('memory', 'max'): memory_max, ('memory', 'median'): memory_median, ('time', 'min'): time_min, ('time', 'max'): time_max, ('time', 'mean'): time_mean, ('time', 'sum'): time_sum, ('time', 'count'): time_count, ('cpu', 'min'): cpu_min, ('cpu', 'max'): cpu_max, ('cpu', 'mean'): cpu_mean})\n",
+ "\n",
+ " df.index = functions\n",
+ " df.index.name = 'function'\n",
+ " return df"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": 190,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def analyze(file_names):\n",
+ " if len(file_names) == 1:\n",
+ " df_grouped = create_df(file_names[0])\n",
+ " return df_grouped.sort_values(by=('time', 'sum'), ascending=False)\n",
+ " else:\n",
+ " dfs = []\n",
+ " for file_name in file_names:\n",
+ " print(\"Executing file {}\".format(file_name))\n",
+ " df = create_df(file_name)\n",
+ " dfs.append(df)\n",
+ " return merge_dfs(dfs)"
+ ]
+ },
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 151,
@@ -180,1952 +237,9 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 165,
+ "execution_count": 191,
"metadata": {},
"outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000101, 'memory': 0.2, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000152, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.000738, 'memory': 0.2, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.1, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.000113, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000106, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000107, 'memory': -0.2, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.00012, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.1}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000108, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.001153, 'memory': -0.2, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.1, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.1, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.1}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.000107, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.00011, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.00012, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 100.1, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 100.1, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.00066, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 100.1, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 100.1, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 100.1, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
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- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000119, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.00064, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
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- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.000107, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000117, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000107, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
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- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.001013, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000461, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000448, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.1, 'CPU_5': 0.1}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.002686, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 75.1, 'CPU_1': 100.1, 'CPU_6': 0.1, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.1, 'CPU_5': 0.1}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.000441, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.1, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000435, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000509, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.002705, 'memory': 0.2, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.1, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.000446, 'memory': 0.1, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000437, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000485, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
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- "{'function': 'gasdev', 'time': 0.000497, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 100.1, 'CPU_1': 100.1, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.1, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000441, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
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- "{'function': 'ran2', 'time': 0.00049, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 66.766667, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.00046, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000464, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 0.0, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 0.0, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
- "{'function': 'ran2', 'time': 0.000454, 'memory': 0.0, 'CPU_2': 100.1, 'CPU_3': 0.0, 'CPU_0': 0.0, 'CPU_1': 100.1, 'CPU_6': 0.0, 'CPU_7': 0.0, 'CPU_4': 0.0, 'CPU_5': 0.0}\n",
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- "prebuild_gwn 100.100000 0.000454 0.000454 0.000454 0.000454 1 \n",
- "build_real 0.000000 0.000410 0.000410 0.000410 0.000410 1 \n",
- "maxfactor 0.000000 0.000105 0.000106 0.000105 0.000316 3 \n",
+ " memory cpu \\\n",
+ " min max median min max mean \n",
+ "function \n",
+ "Py_kgeneration 1.2 1.2 1.2 75.100000 75.100000 75.100000 \n",
+ "generate 1.3 1.3 1.3 100.100000 100.100000 100.100000 \n",
+ "gasdev -0.2 0.2 0.0 0.000000 100.100000 5.669727 \n",
+ "fftma2 -0.1 -0.1 -0.1 30.534783 30.534783 30.534783 \n",
+ "covariance -0.1 -0.1 -0.1 31.918182 31.918182 31.918182 \n",
+ "cov_value -0.2 0.2 0.0 0.000000 100.100000 0.859143 \n",
+ "ran2 -0.2 0.2 0.0 0.000000 100.100000 0.998148 \n",
+ "fourt 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "cgrid 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "length 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "clean_real 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "prebuild_gwn 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "build_real 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "maxfactor 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
"\n",
- " CPU_2 CPU_3 CPU_0 memory \\\n",
- " mean mean mean min max median \n",
- "function \n",
- "Py_kgeneration 72.680645 35.020635 31.449206 1.2 1.2 1.2 \n",
- "generate 100.100000 5.228205 32.388401 1.3 1.3 1.3 \n",
- "gasdev 5.083203 0.200781 8.190216 -0.2 0.2 0.0 \n",
- "fftma2 22.827273 83.433333 29.829730 -0.1 -0.1 -0.1 \n",
- "covariance 22.827273 87.056522 30.213636 -0.1 -0.1 -0.1 \n",
- "cov_value 0.429714 1.430000 3.106810 -0.2 0.2 0.0 \n",
- "ran2 0.998148 0.144302 2.596961 -0.2 0.2 0.0 \n",
- "fourt 0.000000 0.000000 0.033333 0.0 0.0 0.0 \n",
- "cgrid 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 \n",
- "length 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 \n",
- "clean_real 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 \n",
- "prebuild_gwn 0.000000 0.000000 100.100000 0.0 0.0 0.0 \n",
- "build_real 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 \n",
- "maxfactor 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 \n",
- "\n",
- " CPU_6 CPU_7 CPU_4 CPU_5 \n",
- " mean mean mean mean \n",
- "function \n",
- "Py_kgeneration 9.623810 75.100000 9.623810 4.787500 \n",
- "generate 12.295122 100.100000 5.363158 5.100000 \n",
- "gasdev 0.494727 5.669727 0.297852 0.396484 \n",
- "fftma2 4.645455 30.534783 16.766667 4.266667 \n",
- "covariance 4.861905 31.918182 16.766667 4.447826 \n",
- "cov_value 0.001000 0.859143 0.573000 0.000714 \n",
- "ran2 0.286040 0.998148 0.143590 0.144302 \n",
- "fourt 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
- "cgrid 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
- "length 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
- "clean_real 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
- "prebuild_gwn 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
- "build_real 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
- "maxfactor 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000 "
+ " time \n",
+ " min max mean sum count \n",
+ "function \n",
+ "Py_kgeneration 0.633546 0.633546 0.633546 0.633546 1 \n",
+ "generate 0.397899 0.397899 0.397899 0.397899 1 \n",
+ "gasdev 0.000106 0.007636 0.000579 0.296354 512 \n",
+ "fftma2 0.234361 0.234361 0.234361 0.234361 1 \n",
+ "covariance 0.224350 0.224350 0.224350 0.224350 1 \n",
+ "cov_value 0.000103 0.000966 0.000134 0.093502 700 \n",
+ "ran2 0.000101 0.000583 0.000133 0.093435 702 \n",
+ "fourt 0.000553 0.000795 0.000664 0.001993 3 \n",
+ "cgrid 0.001623 0.001623 0.001623 0.001623 1 \n",
+ "length 0.000355 0.000359 0.000358 0.001073 3 \n",
+ "clean_real 0.000463 0.000463 0.000463 0.000463 1 \n",
+ "prebuild_gwn 0.000454 0.000454 0.000454 0.000454 1 \n",
+ "build_real 0.000410 0.000410 0.000410 0.000410 1 \n",
+ "maxfactor 0.000105 0.000106 0.000105 0.000316 3 "
]
},
- "execution_count": 165,
+ "execution_count": 191,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
- "df = analyze('log_8-aa')\n",
- "\n",
- "\n",
+ "df = analyze(['log_8-aa'])\n",
"df"
]
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@@ -2596,24 +603,7 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 25,
- "metadata": {},
- "outputs": [
- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "12945\n"
- ]
- }
- ],
- "source": [
- "df = analyze('log_16-aa')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 27,
+ "execution_count": 192,
"metadata": {},
"outputs": [
{
@@ -2641,19 +631,23 @@
" \n",
" \n",
" | \n",
- " time | \n",
" memory | \n",
+ " cpu | \n",
+ " time | \n",
"
\n",
" \n",
" | \n",
" min | \n",
" max | \n",
+ " median | \n",
+ " min | \n",
+ " max | \n",
" mean | \n",
- " sum | \n",
- " count | \n",
" min | \n",
" max | \n",
- " median | \n",
+ " mean | \n",
+ " sum | \n",
+ " count | \n",
"
\n",
" \n",
" | function | \n",
@@ -2665,211 +659,257 @@
" | \n",
" | \n",
" | \n",
+ " | \n",
+ " | \n",
+ " | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" | Py_kgeneration | \n",
- " 0.215496 | \n",
- " 0.215496 | \n",
- " 2.154960e-01 | \n",
- " 0.215496 | \n",
+ " -21.2 | \n",
+ " -21.2 | \n",
+ " -21.2 | \n",
+ " 37.944037 | \n",
+ " 37.944037 | \n",
+ " 37.944037 | \n",
+ " 4.518677 | \n",
+ " 4.518677 | \n",
+ " 4.518677 | \n",
+ " 4.518677 | \n",
" 1 | \n",
- " -3.0 | \n",
- " -3.0 | \n",
- " -3.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | generate | \n",
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- " 0.189414 | \n",
- " 1.894140e-01 | \n",
- " 0.189414 | \n",
+ " -20.0 | \n",
+ " -20.0 | \n",
+ " -20.0 | \n",
+ " 41.633546 | \n",
+ " 41.633546 | \n",
+ " 41.633546 | \n",
+ " 3.283041 | \n",
+ " 3.283041 | \n",
+ " 3.283041 | \n",
+ " 3.283041 | \n",
" 1 | \n",
- " -3.0 | \n",
- " -3.0 | \n",
- " -3.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | gasdev | \n",
+ " -23.9 | \n",
+ " 3.0 | \n",
+ " 0.0 | \n",
" 0.000000 | \n",
- " 0.003814 | \n",
- " 2.688184e-05 | \n",
- " 0.110108 | \n",
+ " 100.100000 | \n",
+ " 2.239697 | \n",
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+ " 0.121965 | \n",
+ " 0.000595 | \n",
+ " 2.437584 | \n",
" 4096 | \n",
- " -4.0 | \n",
- " 0.2 | \n",
- " 0.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | fftma2 | \n",
- " 0.023857 | \n",
- " 0.023857 | \n",
- " 2.385700e-02 | \n",
- " 0.023857 | \n",
+ " -1.2 | \n",
+ " -1.2 | \n",
+ " -1.2 | \n",
+ " 28.555285 | \n",
+ " 28.555285 | \n",
+ " 28.555285 | \n",
+ " 1.231253 | \n",
+ " 1.231253 | \n",
+ " 1.231253 | \n",
+ " 1.231253 | \n",
" 1 | \n",
- " 0.0 | \n",
- " 0.0 | \n",
- " 0.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | covariance | \n",
- " 0.022837 | \n",
- " 0.022837 | \n",
- " 2.283700e-02 | \n",
- " 0.022837 | \n",
+ " -1.2 | \n",
+ " -1.2 | \n",
+ " -1.2 | \n",
+ " 28.555285 | \n",
+ " 28.555285 | \n",
+ " 28.555285 | \n",
+ " 1.223604 | \n",
+ " 1.223604 | \n",
+ " 1.223604 | \n",
+ " 1.223604 | \n",
" 1 | \n",
- " 0.0 | \n",
- " 0.0 | \n",
- " 0.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | ran2 | \n",
+ " -9.1 | \n",
+ " 1.3 | \n",
+ " 0.0 | \n",
" 0.000000 | \n",
- " 0.000007 | \n",
- " 5.074032e-07 | \n",
- " 0.002673 | \n",
+ " 100.100000 | \n",
+ " 0.456891 | \n",
+ " 0.000095 | \n",
+ " 0.001958 | \n",
+ " 0.000135 | \n",
+ " 0.710129 | \n",
" 5268 | \n",
- " 0.0 | \n",
- " 0.2 | \n",
- " 0.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | cov_value | \n",
+ " -3.8 | \n",
+ " 0.9 | \n",
+ " 0.0 | \n",
" 0.000000 | \n",
- " 0.000018 | \n",
- " 5.033670e-07 | \n",
- " 0.001794 | \n",
+ " 100.100000 | \n",
+ " 0.365993 | \n",
+ " 0.000101 | \n",
+ " 0.001366 | \n",
+ " 0.000137 | \n",
+ " 0.488994 | \n",
" 3564 | \n",
- " 0.0 | \n",
- " 0.0 | \n",
- " 0.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | fourt | \n",
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- " 2.863333e-04 | \n",
- " 0.000859 | \n",
- " 3 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000824 | \n",
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+ " 3 | \n",
"
\n",
" \n",
- " | build_real | \n",
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- " 0.000054 | \n",
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- " 0.000054 | \n",
- " 1 | \n",
+ " cgrid | \n",
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" 0.0 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
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+ " 0.001635 | \n",
+ " 0.001635 | \n",
+ " 0.001635 | \n",
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"
\n",
" \n",
- " | cgrid | \n",
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+ " length | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
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"
\n",
" \n",
- " | prebuild_gwn | \n",
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- " 0.000018 | \n",
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- " 1 | \n",
+ " maxfactor | \n",
" 0.0 | \n",
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"
\n",
" \n",
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+ " build_real | \n",
" 0.0 | \n",
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" 0.0 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000274 | \n",
+ " 0.000274 | \n",
+ " 0.000274 | \n",
+ " 0.000274 | \n",
+ " 1 | \n",
"
\n",
" \n",
- " | clean_real | \n",
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- " 0.000003 | \n",
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" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
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+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
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+ " 0.000267 | \n",
+ " 0.000267 | \n",
+ " 0.000267 | \n",
+ " 1 | \n",
"
\n",
" \n",
- " | maxfactor | \n",
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- " 3 | \n",
+ " clean_real | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
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+ " 0.000217 | \n",
+ " 0.000217 | \n",
+ " 0.000217 | \n",
+ " 0.000217 | \n",
+ " 1 | \n",
"
\n",
" \n",
"\n",
""
],
"text/plain": [
- " time memory \\\n",
- " min max mean sum count min max \n",
- "function \n",
- "Py_kgeneration 0.215496 0.215496 2.154960e-01 0.215496 1 -3.0 -3.0 \n",
- "generate 0.189414 0.189414 1.894140e-01 0.189414 1 -3.0 -3.0 \n",
- "gasdev 0.000000 0.003814 2.688184e-05 0.110108 4096 -4.0 0.2 \n",
- "fftma2 0.023857 0.023857 2.385700e-02 0.023857 1 0.0 0.0 \n",
- "covariance 0.022837 0.022837 2.283700e-02 0.022837 1 0.0 0.0 \n",
- "ran2 0.000000 0.000007 5.074032e-07 0.002673 5268 0.0 0.2 \n",
- "cov_value 0.000000 0.000018 5.033670e-07 0.001794 3564 0.0 0.0 \n",
- "fourt 0.000233 0.000341 2.863333e-04 0.000859 3 0.0 0.0 \n",
- "build_real 0.000054 0.000054 5.400000e-05 0.000054 1 0.0 0.0 \n",
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- "prebuild_gwn 0.000018 0.000018 1.800000e-05 0.000018 1 0.0 0.0 \n",
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- "clean_real 0.000003 0.000003 3.000000e-06 0.000003 1 0.0 0.0 \n",
- "maxfactor 0.000000 0.000001 6.666667e-07 0.000002 3 0.0 0.0 \n",
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+ " min max median min max mean \n",
+ "function \n",
+ "Py_kgeneration -21.2 -21.2 -21.2 37.944037 37.944037 37.944037 \n",
+ "generate -20.0 -20.0 -20.0 41.633546 41.633546 41.633546 \n",
+ "gasdev -23.9 3.0 0.0 0.000000 100.100000 2.239697 \n",
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+ "covariance -1.2 -1.2 -1.2 28.555285 28.555285 28.555285 \n",
+ "ran2 -9.1 1.3 0.0 0.000000 100.100000 0.456891 \n",
+ "cov_value -3.8 0.9 0.0 0.000000 100.100000 0.365993 \n",
+ "fourt 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
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+ "length 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "maxfactor 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "build_real 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "prebuild_gwn 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "clean_real 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
"\n",
- " \n",
- " median \n",
- "function \n",
- "Py_kgeneration -3.0 \n",
- "generate -3.0 \n",
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- "fftma2 0.0 \n",
- "covariance 0.0 \n",
- "ran2 0.0 \n",
- "cov_value 0.0 \n",
- "fourt 0.0 \n",
- "build_real 0.0 \n",
- "cgrid 0.0 \n",
- "prebuild_gwn 0.0 \n",
- "length 0.0 \n",
- "clean_real 0.0 \n",
- "maxfactor 0.0 "
+ " time \n",
+ " min max mean sum count \n",
+ "function \n",
+ "Py_kgeneration 4.518677 4.518677 4.518677 4.518677 1 \n",
+ "generate 3.283041 3.283041 3.283041 3.283041 1 \n",
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+ "fftma2 1.231253 1.231253 1.231253 1.231253 1 \n",
+ "covariance 1.223604 1.223604 1.223604 1.223604 1 \n",
+ "ran2 0.000095 0.001958 0.000135 0.710129 5268 \n",
+ "cov_value 0.000101 0.001366 0.000137 0.488994 3564 \n",
+ "fourt 0.000824 0.001123 0.000944 0.002831 3 \n",
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+ "length 0.000352 0.000360 0.000356 0.001069 3 \n",
+ "maxfactor 0.000103 0.000112 0.000106 0.000318 3 \n",
+ "build_real 0.000274 0.000274 0.000274 0.000274 1 \n",
+ "prebuild_gwn 0.000267 0.000267 0.000267 0.000267 1 \n",
+ "clean_real 0.000217 0.000217 0.000217 0.000217 1 "
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- "execution_count": 20,
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"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
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+ "df = analyze(['log_16-aa'])\n",
"df"
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"cell_type": "code",
- "execution_count": 28,
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- {
- "name": "stdout",
- "output_type": "stream",
- "text": [
- "98963\n"
- ]
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- "source": [
- "df = analyze('log_32-aa')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 29,
+ "execution_count": 193,
"metadata": {},
"outputs": [
{
@@ -2984,19 +1007,23 @@
" \n",
" \n",
" | \n",
- " time | \n",
" memory | \n",
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+ " time | \n",
"
\n",
" \n",
" | \n",
" min | \n",
" max | \n",
+ " median | \n",
+ " min | \n",
+ " max | \n",
" mean | \n",
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- " count | \n",
" min | \n",
" max | \n",
- " median | \n",
+ " mean | \n",
+ " sum | \n",
+ " count | \n",
"
\n",
" \n",
" | function | \n",
@@ -3008,211 +1035,257 @@
" | \n",
" | \n",
" | \n",
+ " | \n",
+ " | \n",
+ " | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" | Py_kgeneration | \n",
- " 0.788862 | \n",
- " 0.788862 | \n",
- " 7.888620e-01 | \n",
- " 0.788862 | \n",
+ " 240.1 | \n",
+ " 240.1 | \n",
+ " 240.1 | \n",
+ " 24.536011 | \n",
+ " 24.536011 | \n",
+ " 24.536011 | \n",
+ " 47.638534 | \n",
+ " 47.638534 | \n",
+ " 47.638534 | \n",
+ " 47.638534 | \n",
" 1 | \n",
- " 9.8 | \n",
- " 9.8 | \n",
- " 9.8 | \n",
"
\n",
" \n",
" | generate | \n",
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- " 0.592958 | \n",
- " 5.929580e-01 | \n",
- " 0.592958 | \n",
+ " 197.0 | \n",
+ " 197.0 | \n",
+ " 197.0 | \n",
+ " 23.163878 | \n",
+ " 23.163878 | \n",
+ " 23.163878 | \n",
+ " 35.573628 | \n",
+ " 35.573628 | \n",
+ " 35.573628 | \n",
+ " 35.573628 | \n",
" 1 | \n",
- " 3.6 | \n",
- " 3.6 | \n",
- " 3.6 | \n",
"
\n",
" \n",
" | gasdev | \n",
+ " -14.9 | \n",
+ " 6.5 | \n",
+ " 0.0 | \n",
" 0.000000 | \n",
- " 0.002927 | \n",
- " 1.034552e-05 | \n",
- " 0.339002 | \n",
+ " 100.100000 | \n",
+ " 1.806851 | \n",
+ " 0.000098 | \n",
+ " 0.017469 | \n",
+ " 0.000797 | \n",
+ " 26.105193 | \n",
" 32768 | \n",
- " -0.8 | \n",
- " 0.4 | \n",
- " 0.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | fftma2 | \n",
- " 0.193739 | \n",
- " 0.193739 | \n",
- " 1.937390e-01 | \n",
- " 0.193739 | \n",
+ " 43.1 | \n",
+ " 43.1 | \n",
+ " 43.1 | \n",
+ " 28.564730 | \n",
+ " 28.564730 | \n",
+ " 28.564730 | \n",
+ " 12.060570 | \n",
+ " 12.060570 | \n",
+ " 12.060570 | \n",
+ " 12.060570 | \n",
" 1 | \n",
- " 6.2 | \n",
- " 6.2 | \n",
- " 6.2 | \n",
"
\n",
" \n",
" | covariance | \n",
- " 0.184742 | \n",
- " 0.184742 | \n",
- " 1.847420e-01 | \n",
- " 0.184742 | \n",
+ " 42.6 | \n",
+ " 42.6 | \n",
+ " 42.6 | \n",
+ " 28.493006 | \n",
+ " 28.493006 | \n",
+ " 28.493006 | \n",
+ " 12.036319 | \n",
+ " 12.036319 | \n",
+ " 12.036319 | \n",
+ " 12.036319 | \n",
" 1 | \n",
- " 5.0 | \n",
- " 5.0 | \n",
- " 5.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | ran2 | \n",
+ " -7.1 | \n",
+ " 2.6 | \n",
+ " 0.0 | \n",
" 0.000000 | \n",
- " 0.000029 | \n",
- " 4.300876e-07 | \n",
- " 0.017871 | \n",
+ " 100.100000 | \n",
+ " 0.449610 | \n",
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+ " 0.000191 | \n",
+ " 7.933390 | \n",
" 41552 | \n",
- " -0.2 | \n",
- " 0.2 | \n",
- " 0.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | cov_value | \n",
+ " -4.1 | \n",
+ " 2.5 | \n",
+ " 0.0 | \n",
" 0.000000 | \n",
- " 0.000022 | \n",
- " 6.040042e-07 | \n",
- " 0.014873 | \n",
+ " 100.100000 | \n",
+ " 0.460892 | \n",
+ " 0.000181 | \n",
+ " 0.000461 | \n",
+ " 0.000199 | \n",
+ " 4.906137 | \n",
" 24624 | \n",
- " 0.0 | \n",
- " 0.4 | \n",
- " 0.0 | \n",
"
\n",
" \n",
" | fourt | \n",
- " 0.002029 | \n",
- " 0.003641 | \n",
- " 2.702000e-03 | \n",
- " 0.008106 | \n",
- " 3 | \n",
" 0.0 | \n",
- " 0.2 | \n",
- " 0.2 | \n",
- "
\n",
- " \n",
- " | build_real | \n",
- " 0.000441 | \n",
- " 0.000441 | \n",
- " 4.410000e-04 | \n",
- " 0.000441 | \n",
- " 1 | \n",
- " 0.5 | \n",
- " 0.5 | \n",
- " 0.5 | \n",
+ " 0.0 | \n",
+ " 0.0 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
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+ " 3 | \n",
"
\n",
" \n",
- " | prebuild_gwn | \n",
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- " 0.000132 | \n",
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+ " 100.100000 | \n",
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+ " 0.003691 | \n",
+ " 0.003691 | \n",
+ " 0.003691 | \n",
" 1 | \n",
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- " 0.2 | \n",
- " 0.2 | \n",
"
\n",
" \n",
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\n",
" \n",
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"
\n",
" \n",
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+ " 0.5 | \n",
+ " 0.5 | \n",
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+ " 0.000599 | \n",
+ " 0.000599 | \n",
+ " 0.000599 | \n",
+ " 1 | \n",
+ "
\n",
+ " \n",
+ " | build_real | \n",
" 0.0 | \n",
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+ " 0.000510 | \n",
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"
\n",
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- " 5 | \n",
+ " clean_real | \n",
" 0.0 | \n",
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" 0.0 | \n",
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+ " 0.000403 | \n",
+ " 0.000403 | \n",
+ " 0.000403 | \n",
+ " 1 | \n",
"
\n",
" \n",
"\n",
""
],
"text/plain": [
- " time memory \\\n",
- " min max mean sum count min max \n",
- "function \n",
- "Py_kgeneration 0.788862 0.788862 7.888620e-01 0.788862 1 9.8 9.8 \n",
- "generate 0.592958 0.592958 5.929580e-01 0.592958 1 3.6 3.6 \n",
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- "covariance 0.184742 0.184742 1.847420e-01 0.184742 1 5.0 5.0 \n",
- "ran2 0.000000 0.000029 4.300876e-07 0.017871 41552 -0.2 0.2 \n",
- "cov_value 0.000000 0.000022 6.040042e-07 0.014873 24624 0.0 0.4 \n",
- "fourt 0.002029 0.003641 2.702000e-03 0.008106 3 0.0 0.2 \n",
- "build_real 0.000441 0.000441 4.410000e-04 0.000441 1 0.5 0.5 \n",
- "prebuild_gwn 0.000132 0.000132 1.320000e-04 0.000132 1 0.2 0.2 \n",
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+ " min max median min max mean \n",
+ "function \n",
+ "Py_kgeneration 240.1 240.1 240.1 24.536011 24.536011 24.536011 \n",
+ "generate 197.0 197.0 197.0 23.163878 23.163878 23.163878 \n",
+ "gasdev -14.9 6.5 0.0 0.000000 100.100000 1.806851 \n",
+ "fftma2 43.1 43.1 43.1 28.564730 28.564730 28.564730 \n",
+ "covariance 42.6 42.6 42.6 28.493006 28.493006 28.493006 \n",
+ "ran2 -7.1 2.6 0.0 0.000000 100.100000 0.449610 \n",
+ "cov_value -4.1 2.5 0.0 0.000000 100.100000 0.460892 \n",
+ "fourt 0.0 0.0 0.0 0.000000 100.100000 33.400000 \n",
+ "cgrid 0.0 0.0 0.0 100.100000 100.100000 100.100000 \n",
+ "length 0.0 0.0 0.0 0.000000 100.100000 33.366667 \n",
+ "maxfactor 0.0 0.0 0.0 0.000000 100.100000 20.020000 \n",
+ "prebuild_gwn 0.5 0.5 0.5 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "build_real 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
+ "clean_real 0.0 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 \n",
"\n",
- " \n",
- " median \n",
- "function \n",
- "Py_kgeneration 9.8 \n",
- "generate 3.6 \n",
- "gasdev 0.0 \n",
- "fftma2 6.2 \n",
- "covariance 5.0 \n",
- "ran2 0.0 \n",
- "cov_value 0.0 \n",
- "fourt 0.2 \n",
- "build_real 0.5 \n",
- "prebuild_gwn 0.2 \n",
- "clean_real 0.0 \n",
- "cgrid 0.0 \n",
- "length 0.0 \n",
- "maxfactor 0.0 "
+ " time \n",
+ " min max mean sum count \n",
+ "function \n",
+ "Py_kgeneration 47.638534 47.638534 47.638534 47.638534 1 \n",
+ "generate 35.573628 35.573628 35.573628 35.573628 1 \n",
+ "gasdev 0.000098 0.017469 0.000797 26.105193 32768 \n",
+ "fftma2 12.060570 12.060570 12.060570 12.060570 1 \n",
+ "covariance 12.036319 12.036319 12.036319 12.036319 1 \n",
+ "ran2 0.000094 0.001763 0.000191 7.933390 41552 \n",
+ "cov_value 0.000181 0.000461 0.000199 4.906137 24624 \n",
+ "fourt 0.004642 0.006769 0.005419 0.016257 3 \n",
+ "cgrid 0.003691 0.003691 0.003691 0.003691 1 \n",
+ "length 0.000633 0.001058 0.000914 0.002742 3 \n",
+ "maxfactor 0.000179 0.000185 0.000182 0.000910 5 \n",
+ "prebuild_gwn 0.000599 0.000599 0.000599 0.000599 1 \n",
+ "build_real 0.000510 0.000510 0.000510 0.000510 1 \n",
+ "clean_real 0.000403 0.000403 0.000403 0.000403 1 "
]
},
- "execution_count": 29,
+ "execution_count": 193,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
+ "df = analyze(['log_32-aa'])\n",
"df"
]
},
@@ -3282,26 +1355,17 @@
},
{
"cell_type": "code",
- "execution_count": 31,
+ "execution_count": 196,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
- "752428\n"
+ "Executing file log_64-aa\n",
+ "Executing file log_64-ab\n"
]
- }
- ],
- "source": [
- "df = analyze('log_64-aa')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 32,
- "metadata": {},
- "outputs": [
+ },
{
"data": {
"text/html": [
@@ -3327,19 +1391,23 @@
" \n",
" \n",
" | \n",
- " time | \n",
+ " cpu | \n",
" memory | \n",
+ " time | \n",
"
\n",
" \n",
" | \n",
- " min | \n",
" max | \n",
" mean | \n",
- " sum | \n",
- " count | \n",
" min | \n",
" max | \n",
" median | \n",
+ " min | \n",
+ " count | \n",
+ " max | \n",
+ " mean | \n",
+ " min | \n",
+ " sum | \n",
"
\n",
" \n",
" | function | \n",
@@ -3351,211 +1419,257 @@
" | \n",
" | \n",
" | \n",
+ " | \n",
+ " | \n",
+ " | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" | Py_kgeneration | \n",
- " 4.949173 | \n",
- " 4.949173 | \n",
- " 4.949173e+00 | \n",
- " 4.949173 | \n",
- " 1 | \n",
- " 120.8 | \n",
- " 120.8 | \n",
- " 120.8 | \n",
+ " 32.278779 | \n",
+ " 415.639768 | \n",
+ " 32.278779 | \n",
+ " -199.3 | \n",
+ " -199.3 | \n",
+ " -199.3 | \n",
+ " 1.0 | \n",
+ " 415.639768 | \n",
+ " 415.639768 | \n",
+ " 415.639768 | \n",
+ " 415.639768 | \n",
"
\n",
" \n",
" | generate | \n",
- " 3.664372 | \n",
- " 3.664372 | \n",
- " 3.664372e+00 | \n",
- " 3.664372 | \n",
- " 1 | \n",
- " 77.4 | \n",
- " 77.4 | \n",
- " 77.4 | \n",
- "
\n",
- " \n",
- " | gasdev | \n",
- " 0.000000 | \n",
- " 0.000135 | \n",
- " 8.024132e-06 | \n",
- " 2.103478 | \n",
- " 262144 | \n",
- " -1.8 | \n",
- " 0.5 | \n",
- " 0.0 | \n",
+ " 32.749276 | \n",
+ " 329.579564 | \n",
+ " 32.749276 | \n",
+ " -281.6 | \n",
+ " -281.6 | \n",
+ " -281.6 | \n",
+ " 1.0 | \n",
+ " 329.579564 | \n",
+ " 329.579564 | \n",
+ " 329.579564 | \n",
+ " 329.579564 | \n",
"
\n",
" \n",
" | fftma2 | \n",
- " 1.284480 | \n",
- " 1.284480 | \n",
- " 1.284480e+00 | \n",
- " 1.284480 | \n",
- " 1 | \n",
- " 45.5 | \n",
- " 45.5 | \n",
- " 45.5 | \n",
+ " 30.472359 | \n",
+ " 86.059132 | \n",
+ " 30.472359 | \n",
+ " 85.3 | \n",
+ " 85.3 | \n",
+ " 85.3 | \n",
+ " 1.0 | \n",
+ " 86.059132 | \n",
+ " 86.059132 | \n",
+ " 86.059132 | \n",
+ " 86.059132 | \n",
"
\n",
" \n",
" | covariance | \n",
- " 1.196127 | \n",
- " 1.196127 | \n",
- " 1.196127e+00 | \n",
- " 1.196127 | \n",
- " 1 | \n",
- " 39.1 | \n",
- " 39.1 | \n",
- " 39.1 | \n",
+ " 30.505800 | \n",
+ " 85.894170 | \n",
+ " 30.505800 | \n",
+ " 80.9 | \n",
+ " 80.9 | \n",
+ " 80.9 | \n",
+ " 1.0 | \n",
+ " 85.894170 | \n",
+ " 85.894170 | \n",
+ " 85.894170 | \n",
+ " 85.894170 | \n",
"
\n",
" \n",
- " | ran2 | \n",
+ " gasdev | \n",
+ " 100.100000 | \n",
+ " 0.000909 | \n",
" 0.000000 | \n",
- " 0.000056 | \n",
- " 3.717559e-07 | \n",
- " 0.123962 | \n",
- " 333450 | \n",
- " -0.2 | \n",
- " 0.4 | \n",
+ " 8.0 | \n",
" 0.0 | \n",
+ " -61.2 | \n",
+ " 262144.0 | \n",
+ " 0.011277 | \n",
+ " 0.000909 | \n",
+ " 0.000193 | \n",
+ " 242.610944 | \n",
+ "
\n",
+ " \n",
+ " | fourt | \n",
+ " 25.100000 | \n",
+ " 0.050588 | \n",
+ " 0.100000 | \n",
+ " 2.3 | \n",
+ " 0.4 | \n",
+ " -0.2 | \n",
+ " 3.0 | \n",
+ " 0.066393 | \n",
+ " 0.050588 | \n",
+ " 0.042309 | \n",
+ " 0.151763 | \n",
"
\n",
" \n",
" | cov_value | \n",
+ " 100.100000 | \n",
+ " 0.000221 | \n",
" 0.000000 | \n",
- " 0.000029 | \n",
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- " 0.089018 | \n",
- " 156816 | \n",
- " -0.2 | \n",
- " 0.3 | \n",
+ " 3.0 | \n",
" 0.0 | \n",
+ " -7.1 | \n",
+ " 156816.0 | \n",
+ " 0.000575 | \n",
+ " 0.000221 | \n",
+ " 0.000193 | \n",
+ " 34.674709 | \n",
"
\n",
" \n",
- " | fourt | \n",
- " 0.021057 | \n",
- " 0.040839 | \n",
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- " 0.083267 | \n",
- " 3 | \n",
+ " ran2 | \n",
+ " 100.100000 | \n",
+ " 0.000218 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 2.7 | \n",
" 0.0 | \n",
- " 3.9 | \n",
- " 0.5 | \n",
+ " -17.8 | \n",
+ " 333450.0 | \n",
+ " 0.000691 | \n",
+ " 0.000218 | \n",
+ " 0.000190 | \n",
+ " 74.079918 | \n",
"
\n",
" \n",
" | build_real | \n",
- " 0.002964 | \n",
- " 0.002964 | \n",
- " 2.964000e-03 | \n",
- " 0.002964 | \n",
- " 1 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.001935 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
+ " 1.0 | \n",
+ " 0.001935 | \n",
+ " 0.001935 | \n",
+ " 0.001935 | \n",
+ " 0.001935 | \n",
"
\n",
" \n",
" | prebuild_gwn | \n",
- " 0.000825 | \n",
- " 0.000825 | \n",
- " 8.250000e-04 | \n",
- " 0.000825 | \n",
- " 1 | \n",
- " 2.5 | \n",
- " 2.5 | \n",
- " 2.5 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.002618 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 2.2 | \n",
+ " 2.2 | \n",
+ " 2.2 | \n",
+ " 1.0 | \n",
+ " 0.002618 | \n",
+ " 0.002618 | \n",
+ " 0.002618 | \n",
+ " 0.002618 | \n",
"
\n",
" \n",
" | clean_real | \n",
- " 0.000608 | \n",
- " 0.000608 | \n",
- " 6.080000e-04 | \n",
- " 0.000608 | \n",
- " 1 | \n",
- " 0.9 | \n",
- " 0.9 | \n",
- " 0.9 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.001551 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.4 | \n",
+ " 0.4 | \n",
+ " 0.4 | \n",
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+ " 0.001551 | \n",
+ " 0.001551 | \n",
+ " 0.001551 | \n",
+ " 0.001551 | \n",
"
\n",
" \n",
" | cgrid | \n",
- " 0.000055 | \n",
- " 0.000055 | \n",
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- " 0.000055 | \n",
- " 1 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
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+ " 0.000000 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
+ " 1.0 | \n",
+ " 0.003504 | \n",
+ " 0.003504 | \n",
+ " 0.003504 | \n",
+ " 0.003504 | \n",
"
\n",
" \n",
" | length | \n",
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+ " 0.000000 | \n",
+ " 0.000827 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
+ " 3.0 | \n",
+ " 0.001141 | \n",
+ " 0.000827 | \n",
+ " 0.000668 | \n",
+ " 0.002481 | \n",
"
\n",
" \n",
" | maxfactor | \n",
" 0.000000 | \n",
- " 0.000001 | \n",
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- " 4 | \n",
+ " 0.000195 | \n",
+ " 0.000000 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
" 0.0 | \n",
+ " 4.0 | \n",
+ " 0.000198 | \n",
+ " 0.000195 | \n",
+ " 0.000193 | \n",
+ " 0.000780 | \n",
"
\n",
" \n",
"\n",
""
],
"text/plain": [
- " time memory \\\n",
- " min max mean sum count min \n",
- "function \n",
- "Py_kgeneration 4.949173 4.949173 4.949173e+00 4.949173 1 120.8 \n",
- "generate 3.664372 3.664372 3.664372e+00 3.664372 1 77.4 \n",
- "gasdev 0.000000 0.000135 8.024132e-06 2.103478 262144 -1.8 \n",
- "fftma2 1.284480 1.284480 1.284480e+00 1.284480 1 45.5 \n",
- "covariance 1.196127 1.196127 1.196127e+00 1.196127 1 39.1 \n",
- "ran2 0.000000 0.000056 3.717559e-07 0.123962 333450 -0.2 \n",
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- "fourt 0.021057 0.040839 2.775567e-02 0.083267 3 0.0 \n",
- "build_real 0.002964 0.002964 2.964000e-03 0.002964 1 0.0 \n",
- "prebuild_gwn 0.000825 0.000825 8.250000e-04 0.000825 1 2.5 \n",
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- "length 0.000008 0.000016 1.066667e-05 0.000032 3 0.0 \n",
- "maxfactor 0.000000 0.000001 5.000000e-07 0.000002 4 0.0 \n",
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+ " max mean min max median min \n",
+ "function \n",
+ "Py_kgeneration 32.278779 415.639768 32.278779 -199.3 -199.3 -199.3 \n",
+ "generate 32.749276 329.579564 32.749276 -281.6 -281.6 -281.6 \n",
+ "fftma2 30.472359 86.059132 30.472359 85.3 85.3 85.3 \n",
+ "covariance 30.505800 85.894170 30.505800 80.9 80.9 80.9 \n",
+ "gasdev 100.100000 0.000909 0.000000 8.0 0.0 -61.2 \n",
+ "fourt 25.100000 0.050588 0.100000 2.3 0.4 -0.2 \n",
+ "cov_value 100.100000 0.000221 0.000000 3.0 0.0 -7.1 \n",
+ "ran2 100.100000 0.000218 0.000000 2.7 0.0 -17.8 \n",
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"\n",
- " \n",
- " max median \n",
- "function \n",
- "Py_kgeneration 120.8 120.8 \n",
- "generate 77.4 77.4 \n",
- "gasdev 0.5 0.0 \n",
- "fftma2 45.5 45.5 \n",
- "covariance 39.1 39.1 \n",
- "ran2 0.4 0.0 \n",
- "cov_value 0.3 0.0 \n",
- "fourt 3.9 0.5 \n",
- "build_real 0.0 0.0 \n",
- "prebuild_gwn 2.5 2.5 \n",
- "clean_real 0.9 0.9 \n",
- "cgrid 0.0 0.0 \n",
- "length 0.0 0.0 \n",
- "maxfactor 0.0 0.0 "
+ " time \n",
+ " count max mean min sum \n",
+ "function \n",
+ "Py_kgeneration 1.0 415.639768 415.639768 415.639768 415.639768 \n",
+ "generate 1.0 329.579564 329.579564 329.579564 329.579564 \n",
+ "fftma2 1.0 86.059132 86.059132 86.059132 86.059132 \n",
+ "covariance 1.0 85.894170 85.894170 85.894170 85.894170 \n",
+ "gasdev 262144.0 0.011277 0.000909 0.000193 242.610944 \n",
+ "fourt 3.0 0.066393 0.050588 0.042309 0.151763 \n",
+ "cov_value 156816.0 0.000575 0.000221 0.000193 34.674709 \n",
+ "ran2 333450.0 0.000691 0.000218 0.000190 74.079918 \n",
+ "build_real 1.0 0.001935 0.001935 0.001935 0.001935 \n",
+ "prebuild_gwn 1.0 0.002618 0.002618 0.002618 0.002618 \n",
+ "clean_real 1.0 0.001551 0.001551 0.001551 0.001551 \n",
+ "cgrid 1.0 0.003504 0.003504 0.003504 0.003504 \n",
+ "length 3.0 0.001141 0.000827 0.000668 0.002481 \n",
+ "maxfactor 4.0 0.000198 0.000195 0.000193 0.000780 "
]
},
- "execution_count": 32,
+ "execution_count": 196,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
+ "df = analyze(['log_64-aa', 'log_64-ab'])\n",
"df"
]
},
@@ -3630,15 +1744,7 @@
}
],
"source": [
- "df = analyze('log_128-aa')"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": null,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
+ "df = analyze(['log_128-aa', 'log_128-ab', 'log_128-ac', 'log_128-ad', 'log_128-ae', 'log_128-af', 'log_128-ag', 'log_128-ah'])\n",
"df"
]
},
@@ -3681,44 +1787,8 @@
}
],
"source": [
- "dfs = []\n",
- "for i in range(10):\n",
- " print(\"Executing file number {} out of 10\".format(i+1))\n",
- " df = create_df(\"log_256_{}.txt\".format(i+1))\n",
- " dfs.append(df)"
- ]
- },
- {
- "cell_type": "code",
- "execution_count": 95,
- "metadata": {},
- "outputs": [],
- "source": [
- "def merge_dfs(dfs):\n",
- " functions = ['Py_kgeneration', 'generate', 'fftma2', 'covariance', 'gasdev', 'fourt', 'cov_value', 'ran2', 'build_real', 'prebuild_gwn', 'clean_real', 'cgrid', 'length', 'maxfactor']\n",
- " df_final = pd.concat(dfs, join='inner').sort_values(by=('time', 'sum'), ascending=False) \n",
- "\n",
- " memory_min, memory_max, memory_median = [], [], []\n",
- " time_min, time_max, time_mean, time_sum, time_count = [], [], [], [], []\n",
- "\n",
- " for function in functions:\n",
- " memory_min.append(df_final.loc[function, ('memory', 'min')].min())\n",
- " time_min.append(df_final.loc[function, ('time', 'min')].min())\n",
- " memory_max.append(df_final.loc[function, ('memory', 'max')].max())\n",
- " time_max.append(df_final.loc[function, ('time', 'max')].max())\n",
- " time_mean.append(df_final.loc[function, ('time', 'mean')].mean())\n",
- " time_sum.append(df_final.loc[function, ('time', 'sum')].sum())\n",
- " time_count.append(df_final.loc[function, ('time', 'count')].sum())\n",
- " try:\n",
- " memory_median.append(df_final.loc[function, ('memory', 'median')].median())\n",
- " except:\n",
- " memory_median.append(df_final.loc[function, ('memory', 'median')])\n",
- " \n",
- " df = pd.DataFrame({('memory', 'min'): memory_min, ('memory', 'max'): memory_max, ('memory', 'median'): memory_median, ('time', 'min'): time_min, ('time', 'max'): time_max, ('time', 'mean'): time_mean, ('time', 'sum'): time_sum, ('time', 'count'): time_count})\n",
- "\n",
- " df.index = functions\n",
- " df.index.name = 'function'\n",
- " return df"
+ "df = analyze(['log_256-aa', 'log_256-ab', 'log_256-ac'])\n",
+ "df"
]
},
{
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/Py_kgeneration.c b/fftma_module/gen/lib_src/Py_kgeneration.c
index 80b976d..8a3094b 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/Py_kgeneration.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/Py_kgeneration.c
@@ -62,7 +62,7 @@ void Py_kgeneration(long seed, struct grid_mod grid, struct statistic_mod stat,
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/build_real.c b/fftma_module/gen/lib_src/build_real.c
index e02fef1..ece1c66 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/build_real.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/build_real.c
@@ -63,7 +63,7 @@ void build_real(int n[3], int NTOT, double* covar, double* realization, double*
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/cardsin.c b/fftma_module/gen/lib_src/cardsin.c
index 86d5ad1..f335e1d 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/cardsin.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/cardsin.c
@@ -39,7 +39,7 @@ double cardsin(double h, int cores) {
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/cgrid.c b/fftma_module/gen/lib_src/cgrid.c
index 728e2da..ed8b981 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/cgrid.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/cgrid.c
@@ -63,7 +63,7 @@ void cgrid(struct vario_mod variogram, struct grid_mod grid, int n[3], int cores
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/clean_real.c b/fftma_module/gen/lib_src/clean_real.c
index bf09125..e0da069 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/clean_real.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/clean_real.c
@@ -64,7 +64,7 @@ void clean_real(struct realization_mod* realin, int n[3], struct grid_mod grid,
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
log_info("RESULT = success, ELAPSED = %f seconds, DIF USED VIRTUAL MEM = %5.1f MB", time_taken, *used_ram_tf - *used_ram_t0);
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/cov_value.c b/fftma_module/gen/lib_src/cov_value.c
index 2a7b549..bc5556b 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/cov_value.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/cov_value.c
@@ -73,7 +73,7 @@ double cov_value(struct vario_mod variogram, double di, double dj, double dk, in
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/covariance.c b/fftma_module/gen/lib_src/covariance.c
index e4517ba..6afc796 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/covariance.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/covariance.c
@@ -99,7 +99,7 @@ void covariance(double* covar, struct vario_mod variogram, struct grid_mod mesh,
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/cubic.c b/fftma_module/gen/lib_src/cubic.c
index b2f32c5..a844b53 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/cubic.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/cubic.c
@@ -37,7 +37,7 @@ double cubic(double h, int cores) {
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/fftma2.c b/fftma_module/gen/lib_src/fftma2.c
index e8afbab..360f074 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/fftma2.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/fftma2.c
@@ -120,7 +120,7 @@ void FFTMA2(struct vario_mod variogram, struct grid_mod grid, int n[3], struct r
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
log_info("RESULT = success, NTOT = %d, NMAX = %d, NDIM = %d, ntot = %d, nmax = %d, NXYZ = %d, nxyz = %d, ELAPSED = %f seconds, DIF USED VIRTUAL MEM = %5.1f MB", NTOT, NMAX, NDIM, ntot, nmax, NXYZ, nxyz, time_taken, *used_ram_tf - *used_ram_t0);
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/fourt.c b/fftma_module/gen/lib_src/fourt.c
index f234056..df3814b 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/fourt.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/fourt.c
@@ -610,7 +610,7 @@ L920:
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
log_info("RESULT = success, ELAPSED = %f, DIF USED VIRTUAL MEM = %5.1f MB", time_taken, *used_ram_tf - *used_ram_t0);
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/gammf.c b/fftma_module/gen/lib_src/gammf.c
index 910b756..8269609 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/gammf.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/gammf.c
@@ -35,7 +35,7 @@ double gammf(double h, double alpha, int cores) {
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/gasdev.c b/fftma_module/gen/lib_src/gasdev.c
index 3b3d075..4511bb6 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/gasdev.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/gasdev.c
@@ -48,7 +48,7 @@ double gasdev(long* idum, long* idum2, long* iy, long iv[NTAB], int cores) {
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
@@ -71,7 +71,7 @@ double gasdev(long* idum, long* idum2, long* iy, long iv[NTAB], int cores) {
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/generate.c b/fftma_module/gen/lib_src/generate.c
index be99b79..7309b85 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/generate.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/generate.c
@@ -59,7 +59,7 @@ void generate(long* seed, int n, struct realization_mod* realization, int cores)
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/length.c b/fftma_module/gen/lib_src/length.c
index 8c27fde..5b705fe 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/length.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/length.c
@@ -60,7 +60,7 @@ int length(int N, int i, double* scf, double* ap, double D, int Nvari, int cores
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/maxfactor.c b/fftma_module/gen/lib_src/maxfactor.c
index f5badbf..f3bc12b 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/maxfactor.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/maxfactor.c
@@ -55,7 +55,7 @@ int maxfactor(int n, int cores) {
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/prebuild_gwn.c b/fftma_module/gen/lib_src/prebuild_gwn.c
index 42b597a..a59d809 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/prebuild_gwn.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/prebuild_gwn.c
@@ -70,7 +70,7 @@ void prebuild_gwn(struct grid_mod grid, int n[3], struct realization_mod* realin
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));
diff --git a/fftma_module/gen/lib_src/ran2.c b/fftma_module/gen/lib_src/ran2.c
index a369e43..de06daa 100644
--- a/fftma_module/gen/lib_src/ran2.c
+++ b/fftma_module/gen/lib_src/ran2.c
@@ -76,7 +76,7 @@ double ran2(long* idum, long* idum2, long* iy, long iv[NTAB], int cores) {
}
for (int i = 0; i < cores; i++) {
- log_info("CPU %d: %lf%%\n", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
+ log_info("CPU %d: %lf%%", i, calculate_load(&initial[i], &final[i]));
}
double* used_ram_tf = malloc(sizeof(double));