機能

sapnetライブラリの関数を紹介します。

データ準備

•   array4DataFrame(array)
  

  • 配列をpandasが提供する２次元データのDataFrameに変換し、行番号とヘッダーを追加して返す。

•   DataFrame4array(df)
  

  • DataFrameを配列に変換して返す。

•   example_data()
  

  • ライブラリにて予め設定されている配列データを返す。

• example_dataframe()
  

  • ライブラリにて予め設定されている配列データをDataFrameにしたものを返す。

    計算

• next_Allpair(df, stimulus)
  

  • 指定されたノード番号への刺激に対して、拡散する先の一覧をソートしたペアをリストとして返す。

• already_pair_remove(pair_list, already_list)
  

  • next_Allpair(df, stimulus)にて得たリストから既に存在するペアを除外したリストを返す。

• path_count(df, stimulus)
  

  • 指定された刺激番号のノードが保持している経路の数をカウントして返す。

• path_weight(df, stimulus, receive)
  

  • 指定された経路間の重みを返す。

• stimulus_pairlist(df, stimulus)
  

  • 刺激に対する拡散可能なペアのリストを生成して返す。

• stimulus_add_value(path_quantity, path_weight, last_list, pairA, pairB)
  

  • 拡散されてきた活性値を基に、拡散する活性値を計算し値の更新を行い、拡散する活性値と更新後のリストを返す。

• attenuation(df, attenuation_percentage)
  

  • データフレームの対角行列内の活性値を指定した割合で削減する。

• stimulus_calc(df=None, stimulus=1, first_stimulus_value=1.0)
  

  • サンプルデータを用いて刺激計算を行い、更新されたデータフレームを返す。

• last_dataframe_setting(df, stimulus, first_stimulus_value)
  

  • 拡散されてきたノード番号を基に、次の拡散先を見つけるための一時保存先を作成

• df_update(df, stimulus_value, pairA, pairB)
  

  • 更新された活性値を加算したデータフレームを返す。

    ファイル出力

• create_graph(df, GIF_source_path, plotpoint_list)
  

  • データフレームから対角行列内の活性値のデータを参照し、グラフを作成し、GIFソースパスに保存する。

• create_gif(GIF_source_path, GIF_100_path, GIF_1000_path)
  

  • GIF用の画像ファイルを生成する。

• makeup_folder()
  

  • 出力用のフォルダパスと各種ファイルパスを作成して返す。

• create_heatmap(df, Heatmap_path)
  

  • ヒートマップを作成し、指定されたパスに保存する。

• create_network(df, Network_path)
  

  • ネットワーク図を作成し、指定されたパスに保存する。

• create_plotpoint(plotpoint_list, Plotpoint_path)
  

  • 折れ線グラフを作成し、指定されたパスに保存する。