import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

stats=np.load("/home/jph/abgabensammlungSS15/ea/ubA/figures/stats.npy")

j=0
for zw in np.array([0.15,0.2,0.25,0.3,0.5,0.6]):
    plt.plot(stats[j][0],stats[j][1],"rx")
    plt.xlabel("t")
    plt.ylabel("sigma")
    plt.title("sigma over time, zw="+str(zw))
    #plt.axis((0,100000,0,1e10))
    plt.savefig("/home/jph/abgabensammlungSS15/ea/ubA/figures/sigma"+str(zw)+".png")
    plt.close()
    plt.plot(stats[j][0],stats[j][2],"rx")
    plt.xlabel("t")
    plt.ylabel("we")
    plt.title("we over time, zw="+str(zw))
    plt.axis((0,100000,0,0.55))
    plt.savefig("/home/jph/abgabensammlungSS15/ea/ubA/figures/we"+str(zw)+".png")
    plt.close()
    plt.plot(stats[j][0],stats[j][3],"rx")
    plt.xlabel("t")
    plt.ylabel("fitness")
    plt.title("fitness over time, zw="+str(zw))
    plt.axis((0,100000,0,1e5))
    plt.savefig("/home/jph/abgabensammlungSS15/ea/ubA/figures/fitness"+str(zw)+".png")
    plt.close()
    j=j+1