Moscow DEG 2021 elections plots

Overview

Построение графиков на основе публичных данных о ДЭГ в Москве в 2021г.

Описание

Скрипты в данном репозитории позволяют собственноручно построить графики распределения голосов избирателей по времени на основе публичных данных от системы Дистанционного Электронного Голосования Москвы для выборов в Государственную Думу 2021 года. Получаемые графики не учитывают переголосования, так как на настощий момент на основе публичных данных разделить бюллетени проголосовавшие единожды и переголосовавшие невозможно. Дополнительно можно построить распределение электронной "явки" по номеру блока регистрации избирателей, где также наблюдаются аномалии.

Для кого предназначено это руководство

Для людей которые хотели бы собственноручно проанализировать публично доступные данные о дистанционном голосовании, но не обладают достаточным техническим уровнем или желанием разбираться для полностью самостоятельного разворачивания базы данных. Соответственно инструкция написана максимально подробно, насколько это возможно. Руководство разделено на установку (выполняется однажды) и собственно построение графиков.

Установка

Система

Скрипты для построения графиков не должны зависеть от ОС, но на настоящий момент протестированы только под Linux. Установочные скрипты и инструкции рассчитаны на использование дистрибутивов Debian или Ubuntu. Для работы из под Windows или macOS (а для повышения безопасности и под Linux) рекомендуется воспользоваться виртуальной машиной с Ubuntu 20.04. Подойдёт например VirtualBox с вот этим образом. Установка VirtualBox достаточно проста, при необходимости инструкцию легко найти. Для подключения образа достаточно его распаковать, выполнить "Файл"-"Импорт конфигураций" и выбрать распакованный файл ova. После завершения импорта в настройках созданной виртуалки в разделе "Сеть" рекомендуется сменить тип подключения на NAT, при наличии достаточных ресурсов рекомендуется увеличить объём оперативной памяти до 8 ГБайт, остальные параметры можно оставить по-умолчанию. Системный пароль в виртуалке по ссылке выше - "ubuntu".

Клонирование репозитория и получение SQL-дампа

Для получения файлов из данного репозитория необходимо установить git и выполнить клонирование. Для этого необходимо открыть терминал (в Ubuntu нажать Activities, набрать term и нажать Enter) и выполнить в нем:

sudo apt update && sudo apt install -y git
git clone https://github.com/50000-Quaoar/election2021_msk

Для работы также понадобится дамп базы данных голосования, скачать который можно с сайта https://observer.mos.ru . Например данные по одномандатным округам доступны на этой странице, кнопка "Скачать sql dump". Если используете виртуальную машину - скачивайте сразу из неё. Данные по партийным спискам здесь.

Update: observer.mos.ru в последнее время тормозит и дампы могут скачаться битыми. Правильные дампы для голосований в Госдуму имеют в запакованном состоянии размер больше 3 ГБайт. Точно корректность дампа можно проверить следующим образом (займет несколько минут):

gunzip -kc observer-20210927_233000.sql.gz | sha256sum

SHA256 чексумма для распакованного дампа одномандатников: af3ca1f9002a7bc92065fd696e642fca84691dff7a3d8ee5165c009513082c66, а для партийных списков: 63f0cea15928ed31b1dceaaa74d2651fd901be17624bd2435ea925037fa3abec . В теории дампы после 19.09 меняться не должны, соответственно их чексуммы тоже.

Установка зависимостей и импорт базы данных

Для установки зависимостей выполнить в терминале:

cd election2021_msk/install
./install_ubuntu.sh

Для импорта базы данных в том же терминале исполняем:

./import_db.sh /home/ubuntu/Downloads/observer-20210921_143000.sql.gz v2021_om

, где /home/ubuntu/Downloads/observer-20210921_143000.sql.gz - путь до скачанного дампа базы данных, а v2021_om - желаемое имя базы данных. В зависимости от производительности вашего компьютера и ресурсов виртуалки импорт может занять от нескольких минут до ~2 часов. Терминал не закрываем. Если помимо одномандатников есть желание анализировать и другие голосования (партийные списки, Мосгордума), то необходимо эту операцию повторить с другим именем файла и названием базы.

Дорасшифровывание бюллетеней

В публично доступной на https://observer.mos.ru базе данных расшифровывание бюллетеней не была произведено до конца (подробности см. например в статье на Хабре на тему ДЭГ). Чтобы исправить это прискорбное недоразумение необходимо выполнить:

cd ..
./decrypt_ballots.py --dbname v2021_om

, где v2021_om - выбранное имя базы данных. В зависимости от производительности вашего компьютера и ресурсов виртуалки расшифровывание может занять вплоть до нескольких часов. После завершения расшифровки база данных готова к использованию и можно переходить к построению графиков и анализу данных. Строить графики можно и без дорасшифровывания или не дожидаясь его завершения, но тогда часть голосов не будет учтена. Если анализируете несколько баз, то надо дорасшифровывать их все.

Построение графиков

Для построения графика распределения голосов по времени достаточно вызвать в терминале:

./time_plot.py -c plot-config.json --dbname v2021_om

, где plot-config.json - JSON файл с конфигурацией желаемого графика (по-умолчанию plot-config.json), а v2021_om - название базы данных. Полный help можно получить выполнив:

./time_plot.py -h

Для построения графика явки в зависимости от номера блока регистрации избирателей:

./turnout_plot.py --dbname v2021_om

, где v2021_om - название базы данных, других параметров не требуется.

Выбор данных для построения графика распределения по времени

Параметры графиков задаются в виде текстовых JSON-файлов. Параметр minutes_in_bin задаёт число минут на каждую точку по оси X (рекомендуемые значения от 10 до 60). Параметр minutes_per_axis_tick - частоту подписей времени по X. Параметр percentage выбирает отображать ли на графике абсолютное количество голосов (false) или процент голосов в данном временном интервале каждого отдельного кандидата от всех кандидатов на графике (true). Параметр integrate позволяет отобразить сумму (true) всех голосов за кандидата к текущему моменту.

Наконец наиболее важный параметр candidates_to_plot задаёт список (в квадратных скобках) ID кандидатов, которых необходимо отобразить на графике. ID интересующего вас кандидата можно узнать запустив time_plot.py с опцией -l номер_округа. Например:

./time_plot.py -l 198

выведет список кандидатов в 198 округе, а для получения полного списка используйте опцию -l 0.

Время построения каждого графика обычно не превышает пары минут.

Примеры JSON-файлов

В репозитории представлено несколько JSON файлов для примера графиков по одномандатным округам: 198_perc.json - процентное распределение голосов по времени за всех кандидатов по 198 округу; 198_integral.json - полное количество голосов к ка времени за всех кандидатов по 198 округу; 208_abs.json - распределение голосов по времени за всех кандидатов по 208 округу; sobyanin_list.json - распределение голосов по времени за всех "административных" кандидатов по всем округам Москвы, позволяет проследить схожесть динамики набора голосов, в частности т.н. "перерыв на обед" в воскресенье днем; obed.json - распределение голосов по времени за трех административных кандидатов по разным округам и трех их основных конкурентов, позволяет проследить отличие в динамике числа голосов за административных и опозиционных кандидатов, в особенности в воскресенье (стремительное набор голосов за административных в 6:30 утра, отсутствие "обеда" у опозиционных голосов и резкое снижение административных после 14:30); party.json - распределение голосов по времени по партийным спискам, обед у ЕР присутствует;

Примеры графиков

Графики для конфигураций описанных выше, некоторые приближены для наглядности.

198_perc.json

alt text

198_integral.json

alt text

208_abs.json

alt text

sobyanin_list.json

alt text

obed.json

alt text

party.json

alt text

198_perc.json нормированный на официальные результаты

alt text

turnout_plot.py для одномандатных округов

alt text

TODO

  • Добавить построение других типов графиков.
  • Ускорить расшифрование.
  • Замечания и вопросы приветствуются :).
Some useful extensions for Matplotlib.

mplx Some useful extensions for Matplotlib. Contour plots for functions with discontinuities plt.contour mplx.contour(max_jump=1.0) Matplotlib has pro

Nico Schlömer 519 Dec 30, 2022
FURY - A software library for scientific visualization in Python

Free Unified Rendering in Python A software library for scientific visualization in Python. General Information • Key Features • Installation • How to

169 Dec 21, 2022
Multi-class confusion matrix library in Python

Table of contents Overview Installation Usage Document Try PyCM in Your Browser Issues & Bug Reports Todo Outputs Dependencies Contribution References

Sepand Haghighi 1.3k Dec 31, 2022
termplotlib is a Python library for all your terminal plotting needs.

termplotlib termplotlib is a Python library for all your terminal plotting needs. It aims to work like matplotlib. Line plots For line plots, termplot

Nico Schlömer 553 Dec 30, 2022
A Jupyter - Three.js bridge

pythreejs A Python / ThreeJS bridge utilizing the Jupyter widget infrastructure. Getting Started Installation Using pip: pip install pythreejs And the

Jupyter Widgets 844 Dec 27, 2022
阴阳师后台全平台(使用网易 MuMu 模拟器)辅助。支持御魂,觉醒,御灵,结界突破,秘闻副本,地域鬼王。

阴阳师后台全平台辅助 Python 版本:Python 3.8.3 模拟器:网易 MuMu | 雷电模拟器 模拟器分辨率:1024*576 显卡渲染模式:兼容(OpenGL) 兼容 Windows 系统和 MacOS 系统 思路: 利用 adb 截图后,使用 opencv 找图找色,模拟点击。使用

简讯 27 Jul 09, 2022
This is a small repository for me to implement my simply Data Visualisation skills through Python.

Data Visualisations This is a small repository for me to implement my simply Data Visualisation skills through Python. Steam Population Chart from 10/

9 Dec 31, 2021
Epagneul is a tool to visualize and investigate windows event logs

epagneul Epagneul is a tool to visualize and investigate windows event logs. Dep

jurelou 190 Dec 13, 2022
This is a super simple visualization toolbox (script) for transformer attention visualization ✌

Trans_attention_vis This is a super simple visualization toolbox (script) for transformer attention visualization ✌ 1. How to prepare your attention m

Mingyu Wang 3 Jul 09, 2022
A guide for using Bootstrap 5 classes in Dash Bootstrap Components V1

dash-bootstrap-cheatsheet This handy interactive cheatsheet makes it easy to use the Bootstrap 5 classes with your Dash app made with the latest versi

10 Dec 22, 2022
Python package to visualize and cluster partial dependence.

partial_dependence A python library for plotting partial dependence patterns of machine learning classifiers. The technique is a black box approach to

NYU Visualization Lab 25 Nov 14, 2022
Visualise Ansible execution time across playbooks, tasks, and hosts.

ansible-trace Visualise where time is spent in your Ansible playbooks: what tasks, and what hosts, so you can find where to optimise and decrease play

Mark Hansen 81 Dec 15, 2022
在原神中使用围栏绘图

yuanshen_draw 在原神中使用围栏绘图 文件说明 toLines.py 将一张图片转换为对应的线条集合,视频可以按帧转换。 draw.py 在原神家园里绘制一张线条图。 draw_video.py 在原神家园里绘制视频(自动按帧摆放,截图(win)并回收) cat_to_video.py

14 Oct 08, 2022
Python module for drawing and rendering beautiful atoms and molecules using Blender.

Batoms is a Python package for editing and rendering atoms and molecules objects using blender. A Python interface that allows for automating workflows.

Xing Wang 1 Jul 06, 2022
A Python library created to assist programmers with complex mathematical functions

libmaths was created not only as a learning experience for me, but as a way to make mathematical models in seconds for Python users using mat

Simple 73 Oct 02, 2022
A python script and steps to display locations of peers connected to qbittorrent

A python script (along with instructions) to display the locations of all the peers your qBittorrent client is connected to in a Grafana worldmap dash

62 Dec 07, 2022
A data visualization curriculum of interactive notebooks.

A data visualization curriculum of interactive notebooks, using Vega-Lite and Altair. This repository contains a series of Python-based Jupyter notebooks.

UW Interactive Data Lab 1.2k Dec 30, 2022
Python wrapper for Synoptic Data API. Retrieve data from thousands of mesonet stations and networks. Returns JSON from Synoptic as Pandas DataFrame

☁ Synoptic API for Python (unofficial) The Synoptic Mesonet API (formerly MesoWest) gives you access to real-time and historical surface-based weather

Brian Blaylock 23 Jan 06, 2023
Boltzmann visualization - Visualize the Boltzmann distribution for simple quantum models of molecular motion

Boltzmann visualization - Visualize the Boltzmann distribution for simple quantum models of molecular motion

1 Jan 22, 2022
Visualize large time-series data in plotly

plotly_resampler enables visualizing large sequential data by adding resampling functionality to Plotly figures. In this Plotly-Resampler demo over 11

PreDiCT.IDLab 604 Dec 28, 2022