else:
(CLR, CMAPS, YRAN) = (drv.COLHN, drv.COLHM, [0, 100 * 12000 / 2])
STYLE = {
"width": .5,
"alpha": .15,
"dpi": 2 * 300,
"legend": True,
"aspect": .25,
"colors": CLR,
"xRange": [0, 365 * 3],
"yRange": YRAN
}
STYLE['aspect'] = monet.scaleAspect(1, STYLE)
tS = datetime.now()
fun.printExperimentHead(PT_ROT, PT_IMG, PT_PRE, tS, 'Traces')
###############################################################################
# Load preprocessed files lists
###############################################################################
tyTag = ('sum', 'srp')
if FZ:
fLists = list(
zip(*[
fun.getFilteredFiles(PT_PRE + '*_00_*' + AOI + '*' + tp +
'*', PT_PRE + '*' + AOI + '*' + tp + '*')
for tp in tyTag
]))
else:
fLists = list(
zip(*[
sorted(glob(PT_PRE + '*' + AOI + '*' + tp + '*')) for tp in tyTag
from joblib import Parallel, delayed
(USR, AOI, REL, LND) = (sys.argv[1], sys.argv[2], sys.argv[3], sys.argv[4])
# (USR, AOI, REL, LND) = ('dsk', 'HLT', 'gravidFemale', 'PAN')
(DRV, FMT, OVW, MF, JOB) = ('LDR', 'bz2', True, (False, True), 6)
(SUM, AGG, SPA, REP, SRP) = (True, False, False, False, True)
###############################################################################
# Setting up paths and style
###############################################################################
(PT_ROT, PT_IMG, PT_DTA, PT_PRE, PT_OUT,
PT_MTR) = aux.selectPath(USR, LND, REL)
(drive, land) = (drv.driveSelector(DRV), lnd.landSelector(LND))
gene = drive.get(AOI).get('gDict')
# Time and head ---------------------------------------------------------------
tS = datetime.now()
fun.printExperimentHead(PT_ROT, PT_IMG, PT_PRE, tS, 'Preprocess ' + AOI)
###############################################################################
# Load folders
###############################################################################
(expDirsMean, expDirsTrac) = fun.getExpPaths(PT_DTA)
(expNum, nodeDigits) = (len(expDirsMean), len(str(len(land))) + 1)
outNames = fun.splitExpNames(PT_OUT)
outExpNames = set(outNames)
###############################################################################
# Analyze data
###############################################################################
Parallel(n_jobs=JOB)(delayed(monet.preProcess)(exIx,
expNum,
expDirsMean,
expDirsTrac,
gene,