output: Introduce pivot tables.
[pspp] / src / math / covariance.c
index a8c71dc0b357289a65751814f0e5c9499ac73478..8aa652b5bded81924b6f9317b9353043168a1c5f 100644 (file)
@@ -70,6 +70,9 @@ resize_matrix (gsl_matrix *in, size_t new_size)
 
 struct covariance
 {
+  /* True if the covariances are centerered. (ie Real covariances) */
+  bool centered;
+  
   /* The variables for which the covariance matrix is to be calculated. */
   size_t n_vars;
   const struct variable *const *vars;
@@ -138,11 +141,13 @@ covariance_moments (const struct covariance *cov, int m)
  */
 struct covariance *
 covariance_1pass_create (size_t n_vars, const struct variable *const *vars,
-                        const struct variable *weight, enum mv_class exclude)
+                        const struct variable *weight, enum mv_class exclude,
+                        bool centered)
 {
   size_t i;
   struct covariance *cov = xzalloc (sizeof *cov);
 
+  cov->centered = centered;
   cov->passes = 1;
   cov->state = 0;
   cov->pass_one_first_case_seen = cov->pass_two_first_case_seen = false;
@@ -178,11 +183,13 @@ covariance_1pass_create (size_t n_vars, const struct variable *const *vars,
 struct covariance *
 covariance_2pass_create (size_t n_vars, const struct variable *const *vars,
                         struct categoricals *cats,
-                        const struct variable *wv, enum mv_class exclude)
+                        const struct variable *wv, enum mv_class exclude,
+                        bool centered)
 {
   size_t i;
   struct covariance *cov = xmalloc (sizeof *cov);
 
+  cov->centered = centered;
   cov->passes = 2;
   cov->state = 0;
   cov->pass_one_first_case_seen = cov->pass_two_first_case_seen = false;
@@ -584,19 +591,22 @@ covariance_calculate_single_pass (struct covariance *cov)
        }
     }
 
-  /* Centre the moments */
-  for ( j = 0 ; j < cov->dim - 1; ++j)
+  if (cov->centered)
     {
-      for (i = j + 1 ; i < cov->dim; ++i)
+      /* Centre the moments */
+      for ( j = 0 ; j < cov->dim - 1; ++j)
        {
-         double *x = &cov->cm [cm_idx (cov, i, j)];
+         for (i = j + 1 ; i < cov->dim; ++i)
+           {
+             double *x = &cov->cm [cm_idx (cov, i, j)];
 
-         *x /= gsl_matrix_get (cov->moments[0], i, j);
+             *x /= gsl_matrix_get (cov->moments[0], i, j);
 
-         *x -=
-           gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], i, j)
-           *
-           gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], j, i);
+             *x -=
+               gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], i, j)
+               *
+               gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], j, i);
+           }
        }
     }
 
@@ -642,29 +652,33 @@ covariance_calculate_single_pass_unnormalized (struct covariance *cov)
 {
   size_t i, j;
 
-  for (i = 0 ; i < cov->dim; ++i)
+  if (cov->centered)
     {
-      for (j = 0 ; j < cov->dim; ++j)
+      for (i = 0 ; i < cov->dim; ++i)
        {
-         double *x = gsl_matrix_ptr (cov->moments[MOMENT_VARIANCE], i, j);
-         *x -= pow2 (gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], i, j))
-           / gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_NONE], i, j);
+         for (j = 0 ; j < cov->dim; ++j)
+           {
+             double *x = gsl_matrix_ptr (cov->moments[MOMENT_VARIANCE], i, j);
+             *x -= pow2 (gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], i, j))
+               / gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_NONE], i, j);
+           }
        }
-    }
-  for ( j = 0 ; j < cov->dim - 1; ++j)
-    {
-      for (i = j + 1 ; i < cov->dim; ++i)
+
+      for ( j = 0 ; j < cov->dim - 1; ++j)
        {
-         double *x = &cov->cm [cm_idx (cov, i, j)];
+         for (i = j + 1 ; i < cov->dim; ++i)
+           {
+             double *x = &cov->cm [cm_idx (cov, i, j)];
 
-         *x -=
-           gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], i, j)
-           *
-           gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], j, i)
-         / gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_NONE], i, j);
+             *x -=
+               gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], i, j)
+               *
+               gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_MEAN], j, i)
+               / gsl_matrix_get (cov->moments[MOMENT_NONE], i, j);
+           }
        }
     }
-
+  
   return cm_to_gsl (cov);
 }
 
@@ -740,62 +754,46 @@ covariance_dim (const struct covariance * cov)
 */
 
 #include "libpspp/str.h"
-#include "output/tab.h"
+#include "output/pivot-table.h"
 #include "data/format.h"
 
 
 /* Create a table which can be populated with the encodings for
    the covariance matrix COV */
-struct tab_table *
-covariance_dump_enc_header (const struct covariance *cov, int length)
+struct pivot_table *
+covariance_dump_enc_header (const struct covariance *cov)
 {
-  struct tab_table *t = tab_create (cov->dim,  length);
-  int n;
-  int i;
-
-  tab_title (t, "Covariance Encoding");
-
-  tab_box (t,
-          TAL_2, TAL_2, 0, 0,
-          0, 0,   tab_nc (t) - 1,   tab_nr (t) - 1);
-
-  tab_hline (t, TAL_2, 0, tab_nc (t) - 1, 1);
-
-
-  for (i = 0 ; i < cov->n_vars; ++i)
-    {
-      tab_text (t, i, 0, TAT_TITLE, var_get_name (cov->vars[i]));
-      tab_vline (t, TAL_1, i + 1, 0, tab_nr (t) - 1);
-    }
-
-  n = 0;
-  while (i < cov->dim)
+  struct pivot_table *table = pivot_table_create ("Covariance Encoding");
+
+  struct pivot_dimension *factors = pivot_dimension_create (
+    table, PIVOT_AXIS_COLUMN, "Factor");
+  for (size_t i = 0 ; i < cov->n_vars; ++i)
+    pivot_category_create_leaf (factors->root,
+                                pivot_value_new_variable (cov->vars[i]));
+  for (size_t i = 0, n = 0; i < cov->dim - cov->n_vars; n++)
     {
-      struct string str;
-      int idx = i - cov->n_vars;
       const struct interaction *iact =
-       categoricals_get_interaction_by_subscript (cov->categoricals, idx);
-      int df;
+       categoricals_get_interaction_by_subscript (cov->categoricals, i);
 
-      ds_init_empty (&str);
+      struct string str = DS_EMPTY_INITIALIZER;
       interaction_to_string (iact, &str);
+      struct pivot_category *group = pivot_category_create_group__ (
+        factors->root,
+        pivot_value_new_user_text_nocopy (ds_steal_cstr (&str)));
 
-      df = categoricals_df (cov->categoricals, n);
-
-      tab_joint_text (t,
-                     i, 0,
-                     i + df - 1, 0,
-                     TAT_TITLE, ds_cstr (&str));
-
-      if (i + df < tab_nr (t) - 1)
-       tab_vline (t, TAL_1, i + df, 0, tab_nr (t) - 1);
+      int df = categoricals_df (cov->categoricals, n);
+      for (int j = 0; j < df; j++)
+        pivot_category_create_leaf_rc (group, pivot_value_new_integer (j),
+                                       PIVOT_RC_INTEGER);
 
       i += df;
-      n++;
-      ds_destroy (&str);
     }
 
-  return t;
+  struct pivot_dimension *matrix = pivot_dimension_create (
+    table, PIVOT_AXIS_ROW, "Matrix", "Matrix");
+  matrix->hide_all_labels = true;
+
+  return table;
 }
 
 
@@ -805,14 +803,13 @@ covariance_dump_enc_header (const struct covariance *cov, int length)
  */
 void
 covariance_dump_enc (const struct covariance *cov, const struct ccase *c,
-                    struct tab_table *t)
+                    struct pivot_table *table)
 {
-  static int row = 0;
-  int i;
-  ++row;
-  for (i = 0 ; i < cov->dim; ++i)
-    {
-      double v = get_val (cov, i, c);
-      tab_double (t, i, row, 0, v, i < cov->n_vars ? NULL : &F_8_0, RC_OTHER);
-    }
+  int row = pivot_category_create_leaf (
+    table->dimensions[1]->root,
+    pivot_value_new_integer (table->dimensions[1]->n_leaves));
+
+  for (int i = 0 ; i < cov->dim; ++i)
+    pivot_table_put2 (
+      table, i, row, pivot_value_new_number (get_val (cov, i, c)));
 }