task-1854/plot-entropy.R

   1 library(ggplot2)
   2 library(reshape)
   3 library(scales)
   4
   5 p <- read.csv("prob-extracted.csv", header = FALSE,
   6   col.names = c("validafter", "minadvbw", "advbw", "cumprob", "prob"),
   7   stringsAsFactor = FALSE)
   8 p <- p[p$minadvbw >= 20480, ]
   9 c <- data.frame(x = p$advbw, y = p$cumprob,
  10   colour = as.factor(p$minadvbw))
  11 ggplot(c, aes(x = x, y = y, colour = colour)) +
  12 geom_line() +
  13 scale_x_log10(name = "\nAdvertised bandwidth in B/s (log scale)") +
  14 scale_y_continuous(name = "Cumulative probability\n") +
  15 scale_colour_hue(name = "Adv. bw. cutoff in B/s") +
  16 opts(title = paste("Consensus with valid-after time", max(p$validafter)),
  17   legend.position = "top")
  18
  19 ggplot(c, aes(x = x, y = y, colour = colour)) +
  20 geom_line() +
  21 scale_x_log10(name = "\nAdvertised bandwidth in B/s (log scale)") +
  22 scale_y_log10(name = "Cumulative probability (log scale)\n") +
  23 scale_colour_hue(name = "Adv. bw. cutoff in B/s") +
  24 opts(title = paste("Consensus with valid-after time", max(p$validafter)),
  25   legend.position = "top")
  26
  27 p <- p[p$minadvbw == 20480 | p$minadvbw == 1048576, ]
  28 c <- data.frame(x = p$advbw, y = p$prob,
  29   colour = as.factor(p$minadvbw))
  30 ggplot(c, aes(x = x, y = y, colour = colour)) +
  31 geom_point(alpha = 0.25) +
  32 scale_x_log10(name = "\nAdvertised bandwidth in B/s (log scale)") +
  33 scale_y_continuous(name = paste("Single relay probability, *not*",
  34   "probability distribution function\n")) +
  35 scale_colour_hue(name = "Advertised bandwidth cutoff in B/s") +
  36 opts(title = paste("Consensus with valid-after time", max(p$validafter)),
  37   legend.position = "top")
  38
  39 ggplot(c, aes(x = x, y = y, colour = colour)) +
  40 geom_point(alpha = 0.25) +
  41 scale_x_log10(name = "\nAdvertised bandwidth in B/s (log scale)") +
  42 scale_y_log10(name = paste("Single relay probability, *not*",
  43   "probability distribution function (log scale)\n")) +
  44 scale_colour_hue(name = "Advertised bandwidth cutoff in B/s") +
  45 opts(title = paste("Consensus with valid-after time", max(p$validafter)),
  46   legend.position = "top")
  47
  48 c <- p[p$advbw >= 1048576, ]
  49 c <- data.frame(advbw = c$advbw, prob = c$prob,
  50   minadvbw = paste("c", c$minadvbw, sep = ""))
  51 c <- cast(c, advbw ~ minadvbw, value = "prob")
  52 c <- data.frame(advbw = c$advbw, rel = c$c1048576 / c$c20480)
  53 ggplot(c, aes(x = advbw, y = rel)) +
  54 geom_point(alpha = 0.25) +
  55 scale_x_log10(name = "\nAdvertised bandwidth in B/s (log scale)") +
  56 scale_y_continuous(name = paste("Ratio of probaility at 1 MiB/s cutoff",
  57   "to probability at 20 KiB/s cutoff\n")) +
  58 opts(title = paste("Consensus with valid-after time ", max(p$validafter),
  59   "\n", sep = ""), legend.position = "top")
  60
  61 e <- read.csv("linf-extracted.csv", header = FALSE,
  62   col.names = c("validafter", "min_adv_bw", "relays", "linf",
  63   "excl_adv_bw", "graph"), stringsAsFactor = FALSE)
  64
  65 l <- e[e$graph == 'last', ]
  66 l <- data.frame(x = l$min_adv_bw, relays = l$relays,
  67   excladvbw = l$excl_adv_bw, linf = l$linf)
  68 l <- melt(l, "x")
  69 ggplot(l, aes(x = x, y = value)) +
  70 geom_line() +
  71 facet_grid(variable ~ ., scales = "free_y") +
  72 scale_x_log10(name = "\nAdvertised bandwidth cutoff in B/s (log scale)") +
  73 scale_y_continuous(name = paste("Number of relays, excluded advertised",
  74   "bandwidth, or linf\n")) +
  75 opts(title = paste("Consensus with valid-after time ", max(e$validafter),
  76   "\n", sep = ""))
  77
  78 l <- e[e$graph == 'last', ]
  79 l <- data.frame(x = l$min_adv_bw, relays = l$relays,
  80   excladvbw = l$excl_adv_bw, linf = l$linf)
  81 l <- melt(l, "x")
  82 ggplot(l, aes(x = x, y = value)) +
  83 geom_line() +
  84 facet_grid(variable ~ ., scales = "free_y") +
  85 scale_x_log10(name = "\nAdvertised bandwidth cutoff in B/s (log scale)") +
  86 scale_y_log10(name = paste("Number of relays, excluded advertised",
  87   "bandwidth, or linf (log scale)\n")) +
  88 opts(title = paste("Consensus with valid-after time ", max(e$validafter),
  89   "\n", sep = ""))
  90
  91 l <- e[e$graph == 'last' & e$min_adv_bw >= 10000 & e$min_adv_bw <= 100000, ]
  92 l <- data.frame(x = l$min_adv_bw, relays = l$relays,
  93   excladvbw = l$excl_adv_bw, linf = l$linf)
  94 l <- melt(l, "x")
  95 ggplot(l, aes(x = x, y = value)) +
  96 geom_line() +
  97 facet_grid(variable ~ ., scales = "free_y") +
  98 scale_x_log10(name = "\nAdvertised bandwidth cutoff in B/s (zoomed, log scale)") +
  99 scale_y_continuous(name = paste("Number of relays, excluded advertised",
 100   "bandwidth, or linf\n")) +
 101 opts(title = paste("Consensus with valid-after time ", max(e$validafter),
 102   "\n", sep = ""))
 103
 104 h <- e[e$graph == 'history' & e$min_adv_bw == 10000, ]
 105 h <- data.frame(validafter = h$validafter, relays = h$relays, linf = h$linf)
 106 h <- aggregate(h[, 2:length(h)], by = list(x = as.Date(h$validafter)), FUN = mean)
 107 h <- melt(h, "x")
 108 ggplot(h, aes(x = as.POSIXct(x), y = value)) +
 109 geom_line() +
 110 facet_grid(variable ~ ., scales = "free_y") +
 111 scale_x_datetime(name = "") +
 112 scale_y_continuous(name = "") +
 113 opts(title = "Advertised bandwidth cutoff 10000 B/s\n")
 114
 115 h <- e[e$graph == 'history' & e$min_adv_bw == 50000, ]
 116 h <- data.frame(validafter = h$validafter, relays = h$relays, linf = h$linf)
 117 h <- aggregate(h[, 2:length(h)], by = list(x = as.Date(h$validafter)), FUN = mean)
 118 h <- melt(h, "x")
 119 ggplot(h, aes(x = as.POSIXct(x), y = value)) +
 120 geom_line() +
 121 facet_grid(variable ~ ., scales = "free_y") +
 122 scale_x_datetime(name = "") +
 123 scale_y_continuous(name = "") +
 124 opts(title = "Advertised bandwidth cutoff 50000 B/s\n")
 125
 126 h <- e[e$graph == 'history' & e$min_adv_bw == 100000, ]
 127 h <- data.frame(validafter = h$validafter, relays = h$relays, linf = h$linf)
 128 h <- aggregate(h[, 2:length(h)], by = list(x = as.Date(h$validafter)), FUN = mean)
 129 h <- melt(h, "x")
 130 ggplot(h, aes(x = as.POSIXct(x), y = value)) +
 131 geom_line() +
 132 facet_grid(variable ~ ., scales = "free_y") +
 133 scale_x_datetime(name = "") +
 134 scale_y_continuous(name = "") +
 135 opts(title = "Advertised bandwidth cutoff 100000 B/s\n")
 136
 137 h <- e[e$graph == 'history' & e$min_adv_bw %in% c(10000, 50000, 100000), ]
 138 h <- data.frame(validafter = h$validafter, min_adv_bw = h$min_adv_bw, relays = h$relays, linf = h$linf)
 139 h <- aggregate(h[, 2:length(h)],
 140   by = list(x = as.Date(h$validafter), min_adv_bw = h$min_adv_bw), FUN = mean)
 141 h <- melt(h, c("x", "min_adv_bw"))
 142 ggplot(h, aes(x = as.POSIXct(x), y = value, colour = as.factor(min_adv_bw))) +
 143 geom_line() +
 144 facet_grid(variable ~ ., scales = "free_y") +
 145 scale_x_datetime(name = "") +
 146 scale_y_continuous(name = "") +
 147 scale_colour_hue(name = "Advertised bandwidth cutoff in B/s") +
 148 opts(legend.position = "bottom")
 149
 150 h <- e[e$graph == 'history' & e$min_adv_bw == 10000, ]
 151 m10000 <- data.frame(linf = sort(h$linf),
 152   frac_cons = (1:length(h$linf))/length(h$linf), min_adv_bw = "10000")
 153 h <- e[e$graph == 'history' & e$min_adv_bw == 50000, ]
 154 m50000 <- data.frame(linf = sort(h$linf),
 155   frac_cons = (1:length(h$linf))/length(h$linf), min_adv_bw = "50000")
 156 h <- e[e$graph == 'history' & e$min_adv_bw == 100000, ]
 157 m100000 <- data.frame(linf = sort(h$linf),
 158   frac_cons = (1:length(h$linf))/length(h$linf), min_adv_bw = "100000")
 159 h <- rbind(m10000, m50000, m100000)
 160 ggplot(h, aes(x = linf, y = frac_cons, colour = as.factor(min_adv_bw))) +
 161 geom_line() +
 162 scale_x_continuous(name = "") +
 163 scale_y_continuous(
 164   name = "Fraction of consensuses from 2011-11-01 to 2012-10-31\n") +
 165 scale_colour_hue(name = "Advertised bandwidth cutoff in B/s") +
 166 opts(legend.position = "bottom")
 167