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Estefani Gaytan Nunez
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9 +Phase 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.857 0.857 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.857 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.857 0.762 0.762
10 +Strain 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
11 +Substrain 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
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13 +Technique 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.970 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
14 +Temp 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800
15 +Vess 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
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1 + Run10_v10 Run10_v11 Run10_v12 Run10_v13 Run11_v10 Run11_v11 Run11_v12 Run11_v13 Run12_v10 Run12_v11 Run12_v12 Run12_v13 Run13_v10 Run13_v11 Run13_v12 Run13_v13 Run14_v10 Run14_v11 Run14_v12 Run14_v13 Run15_v10 Run15_v11 Run15_v12 Run15_v13 Run16_v10 Run16_v11 Run16_v12 Run16_v13 Run1_v10. Run1_v11. Run1_v12. Run1_v13. Run2_v10. Run2_v11. Run2_v12. Run2_v13. Run3_v10. Run3_v11. Run3_v12. Run3_v13. Run4_v10. Run4_v11. Run4_v12. Run4_v13. Run5_v10. Run5_v11. Run5_v12. Run5_v13. Run6_v10. Run6_v11. Run6_v12. Run6_v13. Run7_v10. Run7_v11. Run7_v12. Run7_v13. Run8_v10. Run8_v11. Run8_v12. Run8_v13. Run9_v10. Run9_v11. Run9_v12. Run9_v13.
2 +Agit 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
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4 +Anti 0.765 0.765 0.750 0.632 0.565 0.692 0.900 0.692 0.750 0.812 0.684 0.600 0.929 0.929 0.929 0.929 0.765 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.900 0.692 0.929 0.692 0.750 0.750 0.750 0.750 0.929 0.750 0.923 0.750 0.900 0.889 0.692 0.900 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.929 0.632 0.900 0.667
5 +Gtype 0.952 0.967 0.923 0.909 0.955 0.925 0.941 0.925 0.967 0.952 0.952 0.952 0.939 0.940 0.912 0.912 0.984 0.899 0.899 0.968 0.913 0.913 0.913 0.875 0.910 0.910 0.910 0.910 0.912 0.925 0.939 0.925 0.923 0.923 0.923 0.923 0.893 0.851 0.821 0.887 0.952 0.938 0.938 0.938 0.922 0.925 0.912 0.925 1.000 0.912 0.939 0.937 0.851 0.875 0.875 0.913 0.910 0.912 0.910 0.912 0.877 0.887 0.912 0.886
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10 +Strain 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
11 +Substrain 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
12 +Supp 0.870 0.864 0.877 0.870 0.884 0.877 0.877 0.877 0.884 0.858 0.877 0.877 0.870 0.859 0.853 0.853 0.859 0.870 0.870 0.864 0.864 0.877 0.864 0.868 0.864 0.864 0.870 0.864 0.857 0.870 0.864 0.864 0.870 0.870 0.870 0.870 0.884 0.870 0.869 0.870 0.851 0.851 0.851 0.851 0.864 0.864 0.857 0.864 0.858 0.864 0.870 0.864 0.870 0.870 0.870 0.870 0.864 0.864 0.864 0.870 0.864 0.831 0.857 0.858
13 +Technique 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
14 +Temp 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 0.857 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.857 0.857 0.857 0.857
15 +Vess 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
16 +pH 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
1 + Run10_v10 Run10_v11 Run10_v12 Run10_v13 Run11_v10 Run11_v11 Run11_v12 Run11_v13 Run12_v10 Run12_v11 Run12_v12 Run12_v13 Run13_v10 Run13_v11 Run13_v12 Run13_v13 Run14_v10 Run14_v11 Run14_v12 Run14_v13 Run15_v10 Run15_v11 Run15_v12 Run15_v13 Run16_v10 Run16_v11 Run16_v12 Run16_v13 Run1_v10. Run1_v11. Run1_v12. Run1_v13. Run2_v10. Run2_v11. Run2_v12. Run2_v13. Run3_v10. Run3_v11. Run3_v12. Run3_v13. Run4_v10. Run4_v11. Run4_v12. Run4_v13. Run5_v10. Run5_v11. Run5_v12. Run5_v13. Run6_v10. Run6_v11. Run6_v12. Run6_v13. Run7_v10. Run7_v11. Run7_v12. Run7_v13. Run8_v10. Run8_v11. Run8_v12. Run8_v13. Run9_v10. Run9_v11. Run9_v12. Run9_v13.
2 +Agit 0.000 0.000 0.000 0.286 0.286 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.286 0.286 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
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5 +Gtype 0.756 0.756 0.769 0.769 0.808 0.795 0.821 0.795 0.756 0.769 0.769 0.756 0.795 0.808 0.795 0.795 0.795 0.795 0.795 0.782 0.808 0.808 0.808 0.808 0.782 0.782 0.782 0.782 0.795 0.795 0.795 0.795 0.769 0.769 0.769 0.769 0.859 0.808 0.821 0.808 0.769 0.769 0.769 0.769 0.756 0.795 0.795 0.795 0.769 0.795 0.795 0.756 0.808 0.808 0.808 0.808 0.782 0.795 0.782 0.795 0.821 0.808 0.795 0.795
6 +Gversion 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 1.000 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 1.000 0.500 1.000 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.667 0.500 0.500 0.500
7 +Med 0.821 0.821 0.821 0.821 0.804 0.804 0.804 0.804 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.804 0.804 0.804 0.804 0.821 0.821 0.821 0.821 0.804 0.821 0.786 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.821 0.804 0.768 0.804 0.804
8 +OD 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
9 +Phase 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.857 0.857 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.857 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.762 0.857 0.762 0.762
10 +Strain 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
11 +Substrain 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
12 +Supp 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.846 0.838 0.838 0.838 0.853 0.853 0.853 0.853 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.824 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.831 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.846 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.838 0.831 0.838 0.846
13 +Technique 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0.970 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
14 +Temp 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800
15 +Vess 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
16 +pH 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
1 +from optparse import OptionParser
2 +import re
3 +from collections import defaultdict as df
4 +import os
5 +import random
6 +from pandas import DataFrame as DF
7 +import matplotlib.pyplot as plt
8 +
9 +# Objective
10 +# Drawn figures of grid reports
11 +#
12 +# Input parameters
13 +# --inputPath Path of inputfiles
14 +# --outputPath Path to place output figures
15 +# --figureName single run specific name figure, multifigure first part of name
16 +# --join boolean, all figures together
17 +#
18 +# Output
19 +# training and test data set
20 +#
21 +# Examples
22 +# python figures-reports.py
23 +# --inputPath /home/egaytan/automatic-extraction-growth-conditions/CRF/reports/nov13
24 +# --outputPath /home/egaytan/automatic-extraction-growth-conditions/CRF/figures/nov13
25 +# --figureName FiguresGrid
26 +# --join
27 +
28 +
29 +
30 +# python figures-tag-report_v3.py --inputPath /home/egaytan/automatic-extraction-growth-conditions/CRF/reports/enero --outputPath /home/egaytan/automatic-extraction-growth-conditions/CRF/analysisReport/ --figureName FigureTags_v14 --outFile grid_v14 --table
31 +__author__ = 'egaytan'
32 +
33 +####################################################################################
34 +# FUNCTIONS #
35 +####################################################################################
36 +
37 +def savescreen(output, dic, path):
38 + if output:
39 + DF.from_dict(dic).to_csv(path+'.csv', sep = "\t", index = True)
40 +
41 +####################################################################################
42 +# MAIN PROGRAM #
43 +####################################################################################
44 +
45 +if __name__ == '__main__':
46 + # Defining parameters
47 + parser = OptionParser()
48 + parser.add_option('--inputPath', dest='inputPath', help='Path of output from CoreNLP', metavar='PATH')
49 + parser.add_option('--outputPath', dest='outputPath', help='Path to place output figures', metavar='PATH')
50 + parser.add_option('--figureName', dest='figureName', help='Specific or first part of figurename', metavar='FILE')
51 + parser.add_option('--outFile', dest='outFile', help='Specific or first part of figurename', metavar='FILE')
52 + parser.add_option('--table', dest='table', help='save score-table', action='store_true', default=False)
53 + (options, args) = parser.parse_args()
54 + if len(args) > 0:
55 + parser.error('Any parameter given.\nFor multi input files be sure to seprate the filenames by coma')
56 + sys.exit(1)
57 +
58 + print('-------------------------------- PARAMETERS --------------------------------')
59 + print('Path of output from CoreNLP: ' + str(options.inputPath))
60 + print('Path to place output figures: ' + str(options.outputPath))
61 + print('Figurename: ' + str(options.figureName))
62 + print('-------------------------------- PROCESSING --------------------------------')
63 + reportFileList = [ rfile for rfile in os.listdir(options.inputPath) if rfile[0:7] == "report_"]
64 + print(','.join(reportFileList))
65 + score = { 'precision': df(dict), 'recall': df(dict), 'F1': df(dict) }
66 +
67 + for inputFile in reportFileList:
68 + for report in reportFileList:
69 + run = report[7:16]
70 + with open(os.path.join(options.inputPath, report), 'r') as File:
71 + string = File.read()
72 + score['precision'][run]['OD'], score['recall'][run]['OD'], score['F1'][run]['OD'] = re.findall('OD\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
73 + score['precision'][run]['pH'], score['recall'][run]['pH'], score['F1'][run]['pH'] = re.findall('pH\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
74 + score['precision'][run]['Technique'], score['recall'][run]['Technique'], score['F1'][run]['Technique'] = re.findall('Technique\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
75 + score['precision'][run]['Med'], score['recall'][run]['Med'], score['F1'][run]['Med'] = re.findall('Med\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
76 + score['precision'][run]['Temp'], score['recall'][run]['Temp'], score['F1'][run]['Temp'] = re.findall('Temp\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
77 + score['precision'][run]['Vess'], score['recall'][run]['Vess'], score['F1'][run]['Vess'] = re.findall('Vess\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
78 + score['precision'][run]['Agit'], score['recall'][run]['Agit'], score['F1'][run]['Agit'] = re.findall('Agit\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
79 + score['precision'][run]['Phase'], score['recall'][run]['Phase'], score['F1'][run]['Phase'] = re.findall('Phase\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
80 + score['precision'][run]['Air'], score['recall'][run]['Air'], score['F1'][run]['Air'] = re.findall('Air\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
81 + score['precision'][run]['Anti'], score['recall'][run]['Anti'], score['F1'][run]['Anti'] = re.findall('Anti\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
82 + score['precision'][run]['Strain'], score['recall'][run]['Strain'], score['F1'][run]['Strain'] = re.findall('Strain\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
83 + score['precision'][run]['Gtype'], score['recall'][run]['Gtype'], score['F1'][run]['Gtype'] = re.findall('Gtype\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
84 + score['precision'][run]['Substrain'], score['recall'][run]['Substrain'], score['F1'][run]['Substrain'] = re.findall('Substrain\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
85 + score['precision'][run]['Supp'], score['recall'][run]['Supp'], score['F1'][run]['Supp'] = re.findall('Supp\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
86 + score['precision'][run]['Gversion'], score['recall'][run]['Gversion'], score['F1'][run]['Gversion'] = re.findall('Gversion\s+(\d+.\d+)\s+(\d+\.\d+)\s+(\d+\.\d+)', string)[0]
87 +
88 + print(DF(score['precision']))
89 + print(DF(score['recall']))
90 + print(DF(score['F1']))
91 + print('------------------------------- SAVING DATA --------------------------------')
92 + for k in score.keys():
93 + savescreen(options.table, score[k], os.path.join(options.outputPath, 'ScoreTags_'+k+'_'+str(options.outFile)))