Robust/src/Benchmarks/Prefetch/KMeans/javasingle/inputs/generate.py

   1 #!/usr/bin/python
   2
   3 import random
   4 import sys
   5
   6 if len(sys.argv) != 4:
   7     print "Usage: generate.py <rows> <dimensions> <centers>"
   8     sys.exit(1)
   9
  10 numRow    = int(sys.argv[1])
  11 numDim    = int(sys.argv[2])
  12 numCenter = int(sys.argv[3])
  13
  14 random.seed(0)
  15
  16 if 0:
  17     # uniform random
  18     rows = []
  19     for row in range(1, numRow+1):
  20         print row,
  21         for dim in range(numDim):
  22             print random.random(),
  23         print
  24
  25 else:
  26     # clustered random using gaussian
  27     centers = []
  28     for i in range(numCenter):
  29         center = []
  30         for dim in range(numDim):
  31             center.append(random.random())
  32         centers.append(center)
  33     sigma = (1. / numCenter) ** 3
  34     for row in range(1, numRow+1):
  35         center = random.choice(centers)
  36         print row,
  37         for dim in range(numDim):
  38             noise = random.gauss(0, sigma)
  39             print center[dim] + noise,
  40         print
  41