From 0bb500fe4af299d36e767503c4bf12c41e09dbc7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: govin08 Date: Thu, 11 Apr 2024 13:35:42 +0900 Subject: [PATCH] made 'fetchall' option for make_match1 --- .../0411_unp-left.ipynb | 347 +++++++++ Results/sn_1704418200.add.xml | 684 +++++++++--------- Scripts/preprocess_daily.py | 35 +- 3 files changed, 708 insertions(+), 358 deletions(-) create mode 100644 Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_unp-left.ipynb diff --git a/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_unp-left.ipynb b/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_unp-left.ipynb new file mode 100644 index 000000000..f1d14e145 --- /dev/null +++ b/Analysis/0411_unp-left_p-right-uturn/0411_unp-left.ipynb @@ -0,0 +1,347 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [ + "import os\n", + "import pandas as pd\n", + "import numpy as np\n", + "import sys\n", + "sys.path.append('../../Scripts')\n", + "from preprocess_daily import DailyPreprocessor\n", + "from generate_signals import SignalGenerator" + ] + }, + { + "cell_type": "markdown", + "metadata": {}, + "source": [ + "줄임말 목록\n", + "- `i` : 교차로번호, `inter_no`\n", + "- `f` : 진입, from, `inc_edge_id`\n", + "- `t` : 진출, to, `out_edge_id`\n", + "- `vec` : 방향벡터, unit vector (`np.array([0.6, 0.8])`)\n", + "- `dire` : 방위, direction (동, 서, 남, 북, 북동, 북서, 남동, 남서)\n", + "- `rvec` : 정방향 방향벡터, unit vector to the right direction (`np.array([0,1])`)\n", + "\n", + "필요한 객체들 목록\n", + "\n", + "- `i2dire2rvec` : `inter_no` $\\mapsto$ `dire2rvec`\n", + " - `dire2rvec` : `dire` $\\mapsto$ `rvec`\n", + "- `i2f` : `inter_no` $\\mapsto$ `f_edges`\n", + "- `i2t` : `inter_no` $\\mapsto$ `t_edges`\n", + "- `i2f2dire` : `inter_no` $\\mapsto$ `f21dire`\n", + " - `f2dire` : `from_edge` $\\mapsto$ `dire`\n", + "- `i2t2dire` : `inter_no` $\\mapsto$ `t21dire`\n", + " - `t2dire` : `to_edge` $\\mapsto$ `dire`" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "1. 데이터를 로드합니다.\n", + "1-1. 네트워크가 로드되었습니다.\n", + "1-2. 테이블들이 로드되었습니다.\n", + "1-3. 네트워크의 모든 clean state requirement들을 체크했습니다.\n", + "1-4. 테이블들의 무결성 검사를 완료했습니다.\n", + "2. 중간산출물을 생성합니다.\n" + ] + }, + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "이동류정보 불러오는 중: 100%|██████████| 17280/17280 [00:14<00:00, 1185.13it/s]\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "2-1. 매칭 테이블들을 생성했습니다.\n", + "2-2. 비보호우회전(g)을 배정했습니다.\n", + "2-3. 직진 및 좌회전(G)을 배정했습니다.\n", + "2-2. node2num_cycles.json를 저장했습니다.\n", + "3. 이슈사항을 저장합니다.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "self = DailyPreprocessor()\n", + "self.main()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "data": { + "text/html": [ + "
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'../Data/tables/move/'에는 5초마다의 이동류정보가 저장되어 있다. @@ -213,21 +213,24 @@ class DailyPreprocessor(): match1을 만드는 데 시간이 소요되므로 한 번 만들어서 저장해두고 저장해둔 것을 쓴다. ''' - # [이동류번호] 불러오기 (약 1분의 소요시간) - path_move = os.path.join(self.path_tables, 'move') - csv_moves = os.listdir(path_move) - moves = [pd.read_csv(os.path.join(path_move, csv_move), index_col=0) for csv_move in tqdm(csv_moves, desc='이동류정보 불러오는 중')] - df = pd.concat(moves).reset_index(drop=True) - self.match1 = [] - for i, group in df.groupby(['inter_no', 'phas_A', 'phas_B']): - inter_no, phas_A, phas_B = i - pairs_array = np.array(group[['move_A', 'move_B']]) - unique_pairs, counts = np.unique(pairs_array, axis=0, return_counts=True) - frequent_pair = unique_pairs[np.argmax(counts)] - self.match1.append(pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'phas_A':[phas_A], 'phas_B':[phas_B], - 'move_A':[frequent_pair[0]], 'move_B':[frequent_pair[1]]})) - self.match1 = pd.concat(self.match1).reset_index(drop=True) - self.match1.to_csv(os.path.join(self.path_intermediates, 'match1.csv')) + if fetch_all: + # [이동류번호] 불러오기 (약 1분의 소요시간) + path_move = os.path.join(self.path_tables, 'move') + csv_moves = os.listdir(path_move) + moves = [pd.read_csv(os.path.join(path_move, csv_move), index_col=0) for csv_move in tqdm(csv_moves, desc='이동류정보 불러오는 중')] + df = pd.concat(moves).reset_index(drop=True) + self.match1 = [] + for i, group in df.groupby(['inter_no', 'phas_A', 'phas_B']): + inter_no, phas_A, phas_B = i + pairs_array = np.array(group[['move_A', 'move_B']]) + unique_pairs, counts = np.unique(pairs_array, axis=0, return_counts=True) + frequent_pair = unique_pairs[np.argmax(counts)] + self.match1.append(pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'phas_A':[phas_A], 'phas_B':[phas_B], + 'move_A':[frequent_pair[0]], 'move_B':[frequent_pair[1]]})) + self.match1 = pd.concat(self.match1).reset_index(drop=True) + self.match1.to_csv(os.path.join(self.path_intermediates, 'match1.csv')) + else: + self.match1 = pd.read_csv(os.path.join(self.path_intermediates, 'match1.csv')) # 2-1-2 def make_match2(self):