# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import time


"""
Manhattan_distance:
[2.3987197179174884, 2.2566723063026113, 2.3460525661317724, 2.453235419633986, 2.3439344563230877, 2.36524100276508, 2.224631214453232, 2.1719383804841637, 2.1307405591652464, 2.2459462661912757, 3.5560067111878775, 2.298336893884138, 2.180497477324356, 2.160046121068823, 2.027773562214399, 2.1794816122432206, 2.48140594385982, 2.2695409701594977, 2.1715734101110282, 2.217441627964391, 2.2073649969990687, 2.22940688917915, 2.221742017615096, 2.494545559199229, 2.155766019979267]
svm_mis_month: 
[3.0296259401021084, 2.8383671799835577, 2.639010852947048, 2.761528444330555, 2.894429967253657, 3.04437807753039, 2.812229519611873, 2.62082910603762, 3.1196617209950825, 2.8972724927582467, 3.5687313523406012, 2.843108195028381, 2.939431358188659, 2.806707476043623, 2.58441100577384, 2.6259081951344574, 3.05493865560458, 3.0593329483161855, 2.908711684035516, 2.7766162000926458, 2.6699065581823294, 2.681067528889769, 2.6274143705957806, 2.65355860028831, 2.5563339445153543]
svm_rate_month: 
[0.5227941176470587, 0.557843137254902, 0.6558823529411765, 0.6083333333333334, 0.6151960784313725, 0.5416666666666666, 0.5970588235294118, 0.5897058823529411, 0.5291666666666667, 0.5588235294117647, 0.3522058823529412, 0.5502450980392157, 0.5811274509803922, 0.5718137254901962, 0.6730392156862746, 0.6352941176470588, 0.524264705882353, 0.5426470588235295, 0.5387254901960785, 0.5700980392156862, 0.5754901960784313, 0.607107843137255, 0.679656862745098, 0.6056372549019607, 0.6578431372549021]
svm_floor:0.999833333333 
[1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
knn_floor:0.993416666667
[0.9916666666666666, 0.9875, 0.9875, 0.99375, 0.9916666666666666, 0.9895833333333333, 1.0, 0.99375, 0.99375, 0.9958333333333333, 0.9854166666666668, 1.0, 0.9916666666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666666, 0.99375, 0.9770833333333332, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.99375, 0.99375, 0.9916666666666668, 0.9958333333333332]
"""
if __name__ == "__main__":

	print "it is plot.py!"
	
	start_time = time.time()
	
	
	print "time: ", (time.time()-start_time), " s"
	
	x_data = range(1, 26)
	#knn_data = [2.3987197179174884, 2.2566723063026113, 2.3460525661317724, 2.453235419633986, 2.3439344563230877, 2.36524100276508, 2.224631214453232, 2.1719383804841637, 2.1307405591652464, 2.2459462661912757, 3.5560067111878775, 2.298336893884138, 2.180497477324356, 2.160046121068823, 2.027773562214399, 2.1794816122432206, 2.48140594385982, 2.2695409701594977, 2.1715734101110282, 2.217441627964391, 2.2073649969990687, 2.22940688917915, 2.221742017615096, 2.494545559199229, 2.155766019979267]
	knn_data = [0.9916666666666666, 0.9875, 0.9875, 0.99375, 0.9916666666666666, 0.9895833333333333, 1.0, 0.99375, 0.99375, 0.9958333333333333, 0.9854166666666668, 1.0, 0.9916666666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666666, 0.99375, 0.9770833333333332, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.99375, 0.99375, 0.9916666666666668, 0.9958333333333332]
	knn_data = [100*x for x in knn_data]
	#svm_data = [3.0296259401021084, 2.8383671799835577, 2.639010852947048, 2.761528444330555, 2.894429967253657, 3.04437807753039, 2.812229519611873, 2.62082910603762, 3.1196617209950825, 2.8972724927582467, 3.5687313523406012, 2.843108195028381, 2.939431358188659, 2.806707476043623, 2.58441100577384, 2.6259081951344574, 3.05493865560458, 3.0593329483161855, 2.908711684035516, 2.7766162000926458, 2.6699065581823294, 2.681067528889769, 2.6274143705957806, 2.65355860028831, 2.5563339445153543]
	svm_data = [1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
	svm_data = [100*x for x in svm_data]
	
	plt.plot(x_data,knn_data,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--', label='knn')
	plt.plot(x_data,svm_data,color='blue',linewidth=3.0,linestyle='-.', label='svm')
	
	plt.legend()
	plt.xlabel('month')                    
	#plt.ylabel('error(m)')
	plt.ylabel('Correct rate(%)')
	

	#print(plt.ylim(0.0,1.04))
	plt.axes([0,50,0,1])
	
	plt.show()
	


# coding:utf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import time


"""
Manhattan_distance:
[2.3987197179174884, 2.2566723063026113, 2.3460525661317724, 2.453235419633986, 2.3439344563230877, 2.36524100276508, 2.224631214453232, 2.1719383804841637, 2.1307405591652464, 2.2459462661912757, 3.5560067111878775, 2.298336893884138, 2.180497477324356, 2.160046121068823, 2.027773562214399, 2.1794816122432206, 2.48140594385982, 2.2695409701594977, 2.1715734101110282, 2.217441627964391, 2.2073649969990687, 2.22940688917915, 2.221742017615096, 2.494545559199229, 2.155766019979267]
svm_mis_month: 
[3.0296259401021084, 2.8383671799835577, 2.639010852947048, 2.761528444330555, 2.894429967253657, 3.04437807753039, 2.812229519611873, 2.62082910603762, 3.1196617209950825, 2.8972724927582467, 3.5687313523406012, 2.843108195028381, 2.939431358188659, 2.806707476043623, 2.58441100577384, 2.6259081951344574, 3.05493865560458, 3.0593329483161855, 2.908711684035516, 2.7766162000926458, 2.6699065581823294, 2.681067528889769, 2.6274143705957806, 2.65355860028831, 2.5563339445153543]
svm_rate_month: 
[0.5227941176470587, 0.557843137254902, 0.6558823529411765, 0.6083333333333334, 0.6151960784313725, 0.5416666666666666, 0.5970588235294118, 0.5897058823529411, 0.5291666666666667, 0.5588235294117647, 0.3522058823529412, 0.5502450980392157, 0.5811274509803922, 0.5718137254901962, 0.6730392156862746, 0.6352941176470588, 0.524264705882353, 0.5426470588235295, 0.5387254901960785, 0.5700980392156862, 0.5754901960784313, 0.607107843137255, 0.679656862745098, 0.6056372549019607, 0.6578431372549021]
svm_floor:0.999833333333 
[1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
knn_floor:0.993416666667
[0.9916666666666666, 0.9875, 0.9875, 0.99375, 0.9916666666666666, 0.9895833333333333, 1.0, 0.99375, 0.99375, 0.9958333333333333, 0.9854166666666668, 1.0, 0.9916666666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666666, 0.99375, 0.9770833333333332, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.99375, 0.99375, 0.9916666666666668, 0.9958333333333332]
"""
if __name__ == "__main__":

	print "it is plot.py!"
	
	start_time = time.time()
	
	
	print "time: ", (time.time()-start_time), " s"
	
	x_data = range(1, 26)
	#knn_data = [2.3987197179174884, 2.2566723063026113, 2.3460525661317724, 2.453235419633986, 2.3439344563230877, 2.36524100276508, 2.224631214453232, 2.1719383804841637, 2.1307405591652464, 2.2459462661912757, 3.5560067111878775, 2.298336893884138, 2.180497477324356, 2.160046121068823, 2.027773562214399, 2.1794816122432206, 2.48140594385982, 2.2695409701594977, 2.1715734101110282, 2.217441627964391, 2.2073649969990687, 2.22940688917915, 2.221742017615096, 2.494545559199229, 2.155766019979267]
	knn_data = [0.9916666666666666, 0.9875, 0.9875, 0.99375, 0.9916666666666666, 0.9895833333333333, 1.0, 0.99375, 0.99375, 0.9958333333333333, 0.9854166666666668, 1.0, 0.9916666666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666666, 0.99375, 0.9770833333333332, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.99375, 0.99375, 0.9916666666666668, 0.9958333333333332]
	knn_data = [100*x for x in knn_data]
	#svm_data = [3.0296259401021084, 2.8383671799835577, 2.639010852947048, 2.761528444330555, 2.894429967253657, 3.04437807753039, 2.812229519611873, 2.62082910603762, 3.1196617209950825, 2.8972724927582467, 3.5687313523406012, 2.843108195028381, 2.939431358188659, 2.806707476043623, 2.58441100577384, 2.6259081951344574, 3.05493865560458, 3.0593329483161855, 2.908711684035516, 2.7766162000926458, 2.6699065581823294, 2.681067528889769, 2.6274143705957806, 2.65355860028831, 2.5563339445153543]
	svm_data = [1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
	svm_data = [100*x for x in svm_data]
	
	plt.plot(x_data,knn_data,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--', label='knn')
	plt.plot(x_data,svm_data,color='blue',linewidth=3.0,linestyle='-.', label='svm')
	
	plt.legend()
	plt.xlabel('month')                    
	#plt.ylabel('error(m)')
	plt.ylabel('Correct rate(%)')
	

	#print(plt.ylim(0.0,1.04))
	plt.axes([0,50,0,1])
	
	plt.show()
	


# coding:utf-8 Manhattan_distance: [2.3987197179174884, 2.2566723063026113, 2.3460525661317724, 2.453235419633986, 2.3439344563230877, 2.36524100276508, 2.224631214453232, 2.1719383804841637, 2.1307405591652464, 2.2459462661912757, 3.5560067111878775, 2.298336893884138, 2.180497477324356, 2.160046121068823, 2.027773562214399, 2.1794816122432206, 2.48140594385982, 2.2695409701594977, 2.1715734101110282, 2.217441627964391, 2.2073649969990687, 2.22940688917915, 2.221742017615096, 2.494545559199229, 2.155766019979267] svm_mis_month:  [3.0296259401021084, 2.8383671799835577, 2.639010852947048, 2.761528444330555, 2.894429967253657, 3.04437807753039, 2.812229519611873, 2.62082910603762, 3.1196617209950825, 2.8972724927582467, 3.5687313523406012, 2.843108195028381, 2.939431358188659, 2.806707476043623, 2.58441100577384, 2.6259081951344574, 3.05493865560458, 3.0593329483161855, 2.908711684035516, 2.7766162000926458, 2.6699065581823294, 2.681067528889769, 2.6274143705957806, 2.65355860028831, 2.5563339445153543] svm_rate_month:  [0.5227941176470587, 0.557843137254902, 0.6558823529411765, 0.6083333333333334, 0.6151960784313725, 0.5416666666666666, 0.5970588235294118, 0.5897058823529411, 0.5291666666666667, 0.5588235294117647, 0.3522058823529412, 0.5502450980392157, 0.5811274509803922, 0.5718137254901962, 0.6730392156862746, 0.6352941176470588, 0.524264705882353, 0.5426470588235295, 0.5387254901960785, 0.5700980392156862, 0.5754901960784313, 0.607107843137255, 0.679656862745098, 0.6056372549019607, 0.6578431372549021] svm_floor:0.999833333333  [1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.9979166666666668, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0] knn_floor:0.993416666667 [0.9916666666666666, 0.9875, 0.9875, 0.99375, 0.9916666666666666, 0.9895833333333333, 1.0, 0.99375, 0.99375, 0.9958333333333333, 0.9854166666666668, 1.0, 0.9916666666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666666, 0.99375, 0.9770833333333332, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.9979166666666668, 0.99375, 0.99375, 0.9916666666666668, 0.9958333333333332] #knn_data = [2.3987197179174884, 2.2566723063026113, 2.3460525661317724, 2.453235419633986, 2.3439344563230877, 2.36524100276508, 2.224631214453232, 2.1719383804841637, 2.1307405591652464, 2.2459462661912757, 3.5560067111878775, 2.298336893884138, 2.180497477324356, 2.160046121068823, 2.027773562214399, 2.1794816122432206, 2.48140594385982, 2.2695409701594977, 2.1715734101110282, 2.217441627964391, 2.2073649969990687, 2.22940688917915, 2.221742017615096, 2.494545559199229, 2.155766019979267] #svm_data = [3.0296259401021084, 2.8383671799835577, 2.639010852947048, 2.761528444330555, 2.894429967253657, 3.04437807753039, 2.812229519611873, 2.62082910603762, 3.1196617209950825, 2.8972724927582467, 3.5687313523406012, 2.843108195028381, 2.939431358188659, 2.806707476043623, 2.58441100577384, 2.6259081951344574, 3.05493865560458, 3.0593329483161855, 2.908711684035516, 2.7766162000926458, 2.6699065581823294, 2.681067528889769, 2.6274143705957806, 2.65355860028831, 2.5563339445153543] #plt.ylabel('error(m)') #print(plt.ylim(0.0,1.04))