content: #! /usr/bin/python3
  import pylab as plb
  import numpy as np
  
  from matplotlib import rc
  rc('text', usetex=True)
  rc('text.latex', unicode=True)
  rc('text.latex', preamble=r'\usepackage[russian]{babel}')
  #rc('font',**{'family':'serif'})
  rc('font',**{'size':'19'})
  res = np.loadtxt('result.txt', delimiter=', ')[0:7]
  #import pdb; pdb.set_trace()
  #plb.barh(y_pos, performance, xerr=error, align='center', alpha=0.4)
  #plb.yscale('linear')
  plb.errorbar(res[:, 1], res[:, 5], yerr=res[:, 6], label='Традиционная вейвлет-сеть', linestyle='--', marker='*', color='black')
  plb.errorbar(res[:, 1], res[:, 11], yerr=res[:, 12], label='Полиморфная вейвлет-сеть', marker='o', color='green')
  plb.errorbar(res[:, 1], res[:, 1],  yerr=res[:, 2], label='Отношение сигнал/шум для временного ряда $d(t), S$', color='blue')
  #import pdb; pdb.set_trace()
  plb.fill_between(res[:, 1], res[:, 1], res[:, 1]-np.max(res[:, 1]), res[:, 1], alpha=0.1, color='blue')
  plb.xscale('log')
  plb.legend(loc=0)
  plb.xlim(res[-1, 1]-0.1, res[0, 1]+20)
  plb.ylim(0, 670)
  plb.gca().set_xticks(res[:, 1])
  #plb.gca().xaxis.set_major_locator(plb.LogLocator(numticks=50))
  plb.gca().xaxis.set_major_formatter(plb.ScalarFormatter())
  plb.ylabel('Отношение сигнал/шум для временного ряда $\hat{y}(t), M$')
  plb.xlabel('Отношение сигнал/шум для временного ряда $d(t), S$')
  plb.annotate('Область применения вейвлет-сетей', [7, 310])
  plb.show()
  polym_higest=res[:, 11]>res[:, 1]
  polym_avg=res[polym_higest, 11][1:-2]
  std_higest=res[:, 5]>res[:, 1]
  std_avg=res[std_higest, 5][:-2]
  inp_avg=res[std_higest, 1][:-2]
  polym_min=res[polym_higest, 11][1:-2]-res[polym_higest, 12][1:-2]
  polym_max=res[polym_higest, 11][1:-2]+res[polym_higest, 12][1:-2]
  std_min=res[std_higest, 5][:-2]-res[std_higest, 6][:-2]
  std_max=res[std_higest, 5][:-2]+res[std_higest, 6][:-2]
  print('Улучшение в среднем на {}%'.format(np.average((polym_avg-std_avg)/std_avg*100)))
  print('Улучшение в по диапазону на {0}-{1}%'.format(np.average((polym_min-std_min)/std_min*100),
        np.average((polym_max-std_max)/std_max*100)))
  polym_avg_db=10*np.log10(polym_avg-inp_avg)
  std_avg_db=10*np.log10(std_avg-inp_avg)
  print('Улучшение в среднем на {}дб'.format(np.average(polym_avg_db-std_avg_db)))
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  