Statistiche gare Bebras italiano 2019¶
In [1]:
from IPython.display import HTML
HTML('''<script>
code_show=true;
function code_toggle() {
if (code_show){
$('div.input').hide();
} else {
$('div.input').show();
}
code_show = !code_show
}
$( document ).ready(code_toggle);
</script>
<input type="button" value="Clicca per vedere/nascondere il codice Python" onclick="code_toggle()">''')
Out[1]:
In [2]:
import warnings
#warnings.filterwarnings('once')
warnings.filterwarnings('ignore')
Distribuzione dei punteggi¶
In [3]:
import pandas as pd
import json, hashlib, urllib, os.path
pd.options.display.max_rows = None
pd.options.display.max_columns = None
In [4]:
CATS = ('kilo', 'mega', 'giga', 'tera', 'peta')
In [5]:
with open('secret.key') as k:
key = k.readline().strip()
for i, k in enumerate(CATS):
if not os.path.exists("results-{}.json".format(k)):
r = urllib.request.urlopen("https://bebras.it/api?key={}&view=exams&edition=bebras_2019&events=0&test={}".format(key,85+i))
with open("results-{}.json".format(k), "w") as tw:
tw.writelines(r.read().decode('utf-8'))
In [6]:
score = []
for k in CATS:
with open("results-{}.json".format(k), "r") as t:
j = json.load(t)
score += j['exams']
In [7]:
scoredf = pd.DataFrame(score)
In [8]:
# L'orario va corretto per il fuso orario
scoredf['server_start'] = pd.to_datetime(scoredf['exam_date'].astype('int64') + 60*60, unit='s')
scoredf['orainizio'] = pd.np.floor((scoredf['exam_date'].astype('int64') + 60*60) / (45*60)) # ore da 45', il tempo di gara
scoredf['punteggio'] = pd.to_numeric(scoredf['score'])
scoredf['punteggio_norm'] = scoredf['punteggio'].map(lambda x: x if x >= 0 else 0)
scoredf['anonid'] = scoredf['team_id'].map(lambda x: hashlib.md5(str(x).encode('utf8')).hexdigest())
scoredf['categoria'] = scoredf['category'].str.lower().astype(pd.api.types.CategoricalDtype(categories = CATS, ordered=True))
In [9]:
valid = scoredf[scoredf['exam_valid_score'] == 1]
valid.to_csv('anonris.csv', columns=['anonid', 'categoria', 'orainizio', 'punteggio', 'punteggio_norm', 'time'])
In [10]:
from IPython.display import display, Markdown
txt = '''<table>
<caption>Squadre partecipanti al Bebras 2019/20 con risultati validi,
cioè ritenuti confrontabili con gli altri perché privi di anomalie tecniche o organizzative</caption>
<thead>
<tr><th>Categoria</th>
<th>squadre</th>
<th> min </th>
<th> max </th>
<th> media </th>
<th> std.dev. </th>
<th>I quartile </th>
<th>mediana </th>
<th>III quartile</th>
<th>Squadre al minimo</th>
<th>Squadre al massimo</th>
</tr>
<tbody>
'''
for k in valid['categoria'].unique():
s = valid[valid['categoria'] == k]['punteggio_norm'].describe()
top = valid[(valid['categoria'] == k) & (valid['punteggio_norm'] == int(s['max']))]
bottom = valid[(valid['categoria'] == k) & (valid['punteggio_norm'] == int(s['min']))]
txt += "<tr><th>{}</th><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{:.1f}</td>\
<td>{:3.1f}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{}</td><td>{:.1f}%</td><td>{:.1f}%</td></tr>".format(k,
int(s['count']),
int(s['min']),
int(s['max']),
float(s['mean']),
float(s['std']),
int(s['25%']),
int(s['50%']),
int(s['75%']),
100*len(bottom)/float(s['count']),
100*len(top)/float(s['count']))
txt += '<tfoot><tr><th>Totale</th><td>{}</td></tr>'.format(valid['punteggio_norm'].count())
txt += '</table>'
display(Markdown(txt))
In [11]:
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
histograms = valid['punteggio_norm'].hist(by=valid['categoria'], bins=24, figsize=(10,8))
Percentili per punteggio¶
In [12]:
for k in valid['categoria'].unique():
tot = float(valid[(valid['categoria'] == k)]['punteggio'].count())
top = int(valid[(valid['categoria'] == k)]['punteggio'].max())
pp = [100 * valid[(valid['categoria'] == k) & (valid['punteggio'] < i)]['punteggio'].count()/tot for i in range(1,top+1)]
txt = '''<table>
<caption>Percentili per la categoria {} (che percentuale di squadre si supera con un dato punteggio)</caption>
<thead>'''.format(k)
txt += ''.join(['<td>{}</td>'.format(i) for i in range(1,top+1)])
txt += '<tbody>'
txt += ''.join(['<td>{:.1f}</td>'.format(f) for f in pp])
txt += '</table>'
display(Markdown(txt))
Analisi delle risposte¶
In [13]:
rr = []
for r in valid.itertuples():
for q in r.exam_data['questions']:
t = dict((k, q[k]) for k in ('q_id','q_class','q_score','q_scoreMax','q_time'))
t['anonid'] = r.anonid
rr.append(t)
In [14]:
quiz = pd.DataFrame(rr)
In [15]:
MAPBEBRAS = dict((x.split('_')[-1], x.split('_')[1]) for x in list(quiz['q_id'].unique()))
In [16]:
MAPNAMES = {
'Q01': 'La rappresentazione di immagini',
'Q02': 'Pupazzi di neve',
'Q03': 'Sgraffito',
'Q04': 'Rabbit',
'Q05': 'Palline',
'Q06': 'Nuvole',
'Q07': 'Riconoscimento',
'Q08': 'Samba',
'Q09': 'Timbri',
'Q10': 'Festa',
'Q11': 'Castori rupestri',
'Q12': 'Animali e recinti',
'Q13': 'Parcheggio',
'Q14': 'Scatola',
'Q15': 'Piatti in ordine',
'Q16': 'Numeri digitali',
'Q17': 'Reti e incroci',
'Q18': 'Viaggia spaziali',
'Q19': 'Disegni',
'Q20': 'Scatole da riempire',
'Q21': 'Armadietti',
'Q22': "L'arcipelago",
'Q23': 'Riciclo',
'Q24': 'Sorveglianza',
'Q25': 'Formiche',
'Q26': 'Salici e pioppi',
'Q27': 'Palline in pericolo',
'Q28': 'La ferrovia',
'Q30': 'Torte',
'Q31': 'Mappe cifrate',
}
In [17]:
quiz = quiz.rename(columns={'q_time': 'time', 'q_score': 'score', 'q_scoreMax': 'score_max', 'q_class': 'cat'})
In [18]:
quiz['nome'] = quiz['q_id'].str.extract('[0-9]+_(.+)', expand=False)
quiz['edizione'] = quiz['q_id'].str.extract('([0-9]+)_.+', expand=False)
quiz['completo'] = quiz['score'] == quiz['score_max']
quiz['parziale'] = (quiz['score'] > 0) & (quiz['score'] != quiz['score_max'])
quiz['penalizzato'] = quiz['score'] < 0
quiz['voto'] = quiz['score'] / quiz['score_max'].astype('float64')
quiz['minuti'] = quiz['time'].map(lambda x: float(x)/60. if float(x) >= 0 and float(x) <= 45*60 else pd.np.NaN)
quiz.to_csv('quiz.csv', columns=['anonid', 'cat', 'edizione', 'nome', 'bebras', 'score', 'score_max', 'time'])
In [28]:
vquiz = pd.merge(valid[['anonid', 'categoria', 'punteggio','punteggio_norm','orainizio','teacher_id','school_cap']], quiz, on='anonid')
In [41]:
plt.figure(figsize=(16,20))
def bname(n):
if n in MAPBEBRAS and n in MAPNAMES:
return '{}'.format(MAPNAMES[n])
else:
return n
for j, k in enumerate(valid['categoria'].unique()):
plt.subplot(5,1, j+1)
plt.ylim(0,1.2)
m = vquiz[vquiz['categoria'] == k].groupby('nome',
sort=False)[['completo','voto', 'parziale', 'penalizzato', 'minuti','score_max']].mean()
m['vparziale'] = m['voto'] - m['completo']
c = plt.bar(pd.np.arange(m.index.size), m['completo'], color='blue')
p = plt.bar(pd.np.arange(m.index.size), m['parziale'], bottom=m['completo'], color='lightblue')
plt.xticks(pd.np.arange(m.index.size), map(bname, m.index.tolist()), rotation=90)
plt.ylim([0,1])
plt.yticks(pd.np.arange(0,1.2,.2), ['{:.0f}%'.format(100*y) for y in pd.np.arange(0,1.2,.2)])
for i, y in enumerate(m['voto'].tolist()):
plt.annotate(s='{:.0f}\''.format(m['minuti'].iloc[i]), xy=(i, .75*m['completo'].iloc[i]), color='white')
plt.annotate(s='{:.0f}'.format(m['score_max'].iloc[i]), xy=(i-.15, .02), color='yellow', fontsize='x-large')
plt.legend((c[0],p[0]), ('completo','parziale'), loc=(.92,.6))
plt.title('{}: tassi di soluzione (il numero in alto indica i minuti spesi in media sul quesito, \
il numero in basso il punteggio massimo ottenibile)'.format(k))
plt.tight_layout()
In [43]:
plt.figure(figsize=(16,20))
for j, k in enumerate(valid['categoria'].unique()):
plt.subplot(5,1, j+1)
plt.ylim(0,1.2)
m = vquiz[vquiz['categoria'] == k].groupby('nome',
sort=False)[['completo','voto', 'parziale', 'penalizzato', 'minuti','score_max']].mean()
m['vparziale'] = m['voto'] - m['completo']
c = plt.bar(pd.np.arange(m.index.size), m['voto'], color='green')
z = plt.bar(pd.np.arange(m.index.size), -m['penalizzato'], color='red')
plt.ylim([-1,1])
plt.yticks(pd.np.arange(-1,1.2,.2), ['{:.0f}%'.format(100*abs(y)) for y in pd.np.arange(-1,1.2,.2)])
plt.xticks(pd.np.arange(m.index.size), map(bname, m.index.tolist()), rotation=90)
for i, y in enumerate(m['voto'].tolist()):
plt.annotate(s='{:.0f}'.format(m['score_max'].iloc[i]), xy=(i, -.8), color='blue')
plt.legend((c[0],z[0]), ('punteggio','penalità '), loc=(0.91,.725))
plt.title('{}: percentuale di punteggio attribuito in media, in rosso la percentuale di penalizzati (il numero in basso è il punteggio massimo)'.format(k))
plt.tight_layout()
Analisi delle squadre¶
In [44]:
members = []
for r in valid.itertuples():
if r.team_composition and 'members' in r.team_composition:
for m in r.team_composition['members']:
m['categoria'] = r.category.lower()
m['team_id'] = r.team_id
members.append(m)
pupils = pd.DataFrame(members)
pupils['genere'] = pupils['sex'].map(lambda x: x if x != '-' else pd.np.NaN)
pupils['categoria'] = pupils['categoria'].astype(pd.api.types.CategoricalDtype(categories = CATS, ordered=True))
In [45]:
gender = pupils[pupils['genere'].notnull()].groupby(['categoria', 'genere']).count()
txt = '''<table><caption>Studenti partecipanti al Bebras 2019 con risultati validi
(i dati dipendono dalla corretta compilazione dei profili delle squadre)</caption>
<thead>
<tr><th>Categoria</th>
<th>studenti</th>
<th>femmine</th>
<th>maschi</th>
<th>squadre con dati mancanti</th>
<th>media componenti per squadra</th>
</tr>
<tbody>
'''
notempty = pupils[pupils['genere'].notnull()].groupby('categoria')['team_id'].nunique()
empty = pupils[pupils['genere'].isnull()].groupby('categoria')['team_id'].nunique()
totf = 0
totm = 0
for k in pupils['categoria'].unique():
f = gender.loc[(k,'f')]['class']
totf += f
m = gender.loc[(k,'m')]['class']
totm += m
txt += '<tr><th>{}</th><td>{}</td><td>{} ({:.1f}%)</td><td>{} ({:.1f}%)</td><td>{}</td><td>{:.2f}</td></tr>'.format(
k, f+m, f, 100*float(f)/float(f+m), m, 100*float(m)/float(f+m), empty[k], float(f+m) / float(notempty[k])
)
txt += '<tr><th>Totale:</th><td>{}</td><td>{} ({:.1f}%)</td><td>{} ({:.1f}%)</td></tr>'.format(totf+totm,
totf, 100*float(totf)/float(totf+totm),
totm, 100*float(totm)/float(totf+totm))
txt += '</table>'
display(Markdown(txt))
I nomi delle squadre più comuni¶
In [46]:
import re
from collections import Counter
notwanted = re.compile('^0[0-9]+$|^[0-9][a-zA-Z0-9_]|^the$|^and$|^classe$|^squadra$|^gruppo$|^team$|^i+$|^iv$|^[a-zA-Z0-9_]$|^prima$|^seconda$\
|^terza$|^quarta$|^quinta$|^$')
names = scoredf['team_name'].str.strip().str.lower().tolist()
oknames = filter(lambda w: not notwanted.match(w), names)
c = Counter(oknames)
c.most_common(30)
Out[46]:
In [47]:
plt.axis('off')
os = scoredf['operating_system'].value_counts().plot.pie(autopct='%.1f', radius=1.22,
explode=[.06*i*i for i in range(len(scoredf['operating_system'].unique()))],
figsize=(5,5), title='Sistemi operativi utilizzati')
