iramuteq.org Git - iramuteq/blob - PrintRScript.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 #Author: Pierre Ratinaud
   3 #Copyright (c) 2008-2011 Pierre Ratinaud
   4 #License: GNU/GPL
   5
   6 import tempfile
   7 from chemins import ffr, PathOut
   8 import os
   9 import locale
  10 from datetime import datetime
  11 import logging
  12
  13 log = logging.getLogger('iramuteq.printRscript')
  14
  15 class PrintRScript :
  16     def __init__ (self, analyse, parametres = None):
  17         log.info('Rscript')
  18         self.pathout = analyse.pathout
  19         self.analyse = analyse
  20         if parametres is None :
  21             self.parametres = analyse.parametres
  22         else :
  23             self.parametres = parametres
  24         #self.scriptout = ffr(self.pathout['lastRscript.R'])
  25         self.scriptout = self.pathout['temp']
  26         self.script =  u"#Script genere par IRaMuTeQ - %s\n" % datetime.now().ctime()
  27
  28     def add(self, txt) :
  29         self.script = '\n'.join([self.script, txt])
  30
  31     def defvar(self, name, value) :
  32         self.add(' <- '.join([name, value]))
  33
  34     def defvars(self, lvars) :
  35         for val in lvars :
  36             self.defvar(val[0],val[1])
  37
  38     def sources(self, lsources) :
  39         for source in lsources :
  40             self.add('source("%s", encoding = \'utf8\')' % ffr(source))
  41
  42     def packages(self, lpks) :
  43         for pk in lpks :
  44             self.add('library(%s)' % pk)
  45
  46     def load(self, l) :
  47         for val in l :
  48             self.add('load("%s")' % ffr(val))
  49
  50     def write(self) :
  51         with open(self.scriptout, 'w') as f :
  52             f.write(self.script)
  53
  54
  55 class chdtxt(PrintRScript) :
  56     pass
  57
  58 def Rcolor(color) :
  59     return str(color).replace(')', ', max=255)')
  60
  61 class Alceste2(PrintRScript) :
  62     def doscript(self) :
  63         self.sources(['chdfunct'])
  64         self.load(['Rdata'])
  65         lvars = [['clnb', `self.analyse.clnb`],
  66                 ['Contout', '"%s"' % self.pathout['Contout']],
  67                 ['ContSupOut', '"%s"' % self.pathout['ContSupOut']],
  68                 ['ContEtOut', '"%s"' % self.pathout['ContEtOut']],
  69                 ['profileout', '"%s"' % self.pathout['profils.csv']],
  70                 ['antiout', '"%s"' % self.pathout['antiprofils.csv']],
  71                 ['chisqtable', '"%s"' % self.pathout['chisqtable.csv']],
  72                 ['ptable', '"%s"' % self.pathout['ptable.csv']]]
  73
  74         self.defvars(lvars)
  75
  76
  77
  78 #    txt = "clnb<-%i\n" % clnb
  79 #    txt += """
  80 #source("%s")
  81 #load("%s")
  82 #""" % (RscriptsPath['chdfunct'], DictChdTxtOut['RData'])
  83 #    txt += """
  84 #dataact<-read.csv2("%s", header = FALSE, sep = ';',quote = '\"', row.names = 1, na.strings = 'NA')
  85 #datasup<-read.csv2("%s", header = FALSE, sep = ';',quote = '\"', row.names = 1, na.strings = 'NA')
  86 #dataet<-read.csv2("%s", header = FALSE, sep = ';',quote = '\"', row.names = 1, na.strings = 'NA')
  87 #""" % (DictChdTxtOut['Contout'], DictChdTxtOut['ContSupOut'], DictChdTxtOut['ContEtOut'])
  88 #    txt += """
  89 #tablesqrpact<-BuildProf(as.matrix(dataact),n1,clnb)
  90 #tablesqrpsup<-BuildProf(as.matrix(datasup),n1,clnb)
  91 #tablesqrpet<-BuildProf(as.matrix(dataet),n1,clnb)
  92 #"""
  93 #    txt += """
  94 #PrintProfile(n1,tablesqrpact[4],tablesqrpet[4],tablesqrpact[5],tablesqrpet[5],clnb,"%s","%s",tablesqrpsup[4],tablesqrpsup[5])
  95 #""" % (DictChdTxtOut['PROFILE_OUT'], DictChdTxtOut['ANTIPRO_OUT'])
  96 #    txt += """
  97 #colnames(tablesqrpact[[2]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
  98 #colnames(tablesqrpact[[1]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
  99 #colnames(tablesqrpsup[[2]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 100 #colnames(tablesqrpsup[[1]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 101 #colnames(tablesqrpet[[2]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 102 #colnames(tablesqrpet[[1]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 103 #chistabletot<-rbind(tablesqrpact[2][[1]],tablesqrpsup[2][[1]])
 104 #chistabletot<-rbind(chistabletot,tablesqrpet[2][[1]])
 105 #ptabletot<-rbind(tablesqrpact[1][[1]],tablesqrpet[1][[1]])
 106 #"""
 107 #    txt += """
 108 #write.csv2(chistabletot,file="%s")
 109 #write.csv2(ptabletot,file="%s")
 110 #gbcluster<-n1
 111 #write.csv2(gbcluster,file="%s")
 112 #""" % (DictChdTxtOut['chisqtable'], DictChdTxtOut['ptable'], DictChdTxtOut['SbyClasseOut'])
 113 #
 114
 115
 116 def RchdTxt(DicoPath, RscriptPath, mincl, classif_mode, nbt = 9, svdmethod = 'svdR', libsvdc = False, libsvdc_path = None, R_max_mem = False, mode_patate = False):
 117     txt = """
 118     source("%s")
 119     source("%s")
 120     source("%s")
 121     source("%s")
 122     """ % (ffr(RscriptPath['CHD']), ffr(RscriptPath['chdtxt']), ffr(RscriptPath['anacor']), ffr(RscriptPath['Rgraph']))
 123     if R_max_mem :
 124         txt += """
 125     memory.limit(%i)
 126         """ % R_max_mem
 127
 128     txt += """
 129     nbt <- %i
 130     """ % nbt
 131     if svdmethod == 'svdlibc' and libsvdc :
 132         txt += """
 133         svd.method <- 'svdlibc'
 134         libsvdc.path <- "%s"
 135         """ % ffr(libsvdc_path)
 136     elif svdmethod == 'irlba' :
 137         txt += """
 138         library(irlba)
 139         svd.method <- 'irlba'
 140         libsvdc.path <- NULL
 141         """
 142     else :
 143         txt += """
 144         svd.method = 'svdR'
 145         libsvdc.path <- NULL
 146         """
 147     if mode_patate :
 148         txt += """
 149         mode.patate = TRUE
 150         """
 151     else :
 152         txt += """
 153         mode.patate = FALSE
 154         """
 155     txt +="""
 156     library(Matrix)
 157     data1 <- readMM("%s")
 158     data1 <- as(data1, "dgCMatrix")
 159     row.names(data1) <- 1:nrow(data1)
 160     """ % ffr(DicoPath['TableUc1'])
 161
 162     if classif_mode == 0:
 163         txt += """
 164         data2 <- readMM("%s")
 165         data2 <- as(data2, "dgCMatrix")
 166         row.names(data2) <- 1:nrow(data2)
 167         """ % ffr(DicoPath['TableUc2'])
 168     txt += """
 169     log1 <- "%s"
 170     #print('FIXME : source newCHD')
 171     #source('/home/pierre/workspace/iramuteq/Rscripts/newCHD.R')
 172     #chd1<-CHD(data1, x = nbt, mode.patate = mode.patate, svd.method = svd.method, libsvdc.path = libsvdc.path, find='matrix', select.next='size', sample=20, amp=500)
 173     chd1<-CHD(data1, x = nbt, mode.patate = mode.patate, svd.method = svd.method, libsvdc.path = libsvdc.path)#, log.file = log1)
 174     """ % ffr(DicoPath['log-chd1.txt'])
 175
 176     if classif_mode == 0:
 177         txt += """
 178     log2 <- "%s"
 179     chd2<-CHD(data2, x = nbt, mode.patate = mode.patate, svd.method =
 180     svd.method, libsvdc.path = libsvdc.path)#, log.file = log2)
 181     """ % ffr(DicoPath['log-chd2.txt'])
 182
 183     txt += """
 184     #lecture des uce
 185     listuce1<-read.csv2("%s")
 186     """ % ffr(DicoPath['listeuce1'])
 187
 188     if classif_mode == 0:
 189         txt += """
 190         listuce2<-read.csv2("%s")
 191         """ % ffr(DicoPath['listeuce2'])
 192
 193     txt += """
 194     rm(data1)
 195     """
 196
 197     if classif_mode == 0:
 198         txt += """
 199         rm(data2)
 200         """
 201     txt += """
 202     classif_mode <- %i
 203     mincl <- %i
 204     if (mincl == 0) {mincl <- round(nrow(chd1$n1)/(nbt+1))}
 205     uceout <- "%s"
 206     write.csv2(chd1$n1, file="%s")
 207     if (classif_mode == 0) {
 208         chd.result <- Rchdtxt(uceout, chd1, chd2 = chd2, mincl = mincl,classif_mode = classif_mode, nbt = nbt)
 209         classeuce1 <- chd.result$cuce1
 210         tree.tot1 <- make_tree_tot(chd1)
 211         tree.cut1 <- make_dendro_cut_tuple(tree.tot1$dendro_tuple, chd.result$coord_ok, classeuce1, 1, nbt)
 212
 213     } else {
 214         #chd.result <- Rchdtxt(uceout, chd1, chd2 = chd1, mincl = mincl,classif_mode = classif_mode, nbt = nbt)
 215         tree.tot1 <- make_tree_tot(chd1)
 216         terminales <- find.terminales(chd1$n1, chd1$list_mere, chd1$list_fille, mincl)
 217         tree.cut1 <- make.classes(terminales, chd1$n1, tree.tot1$tree.cl, chd1$list_fille)
 218         write.csv2(tree.cut1$n1, uceout)
 219         chd.result <- tree.cut1
 220     }
 221     classes<-chd.result$n1[,ncol(chd.result$n1)]
 222     write.csv2(chd.result$n1, file="%s")
 223     """ % (classif_mode, mincl, ffr(DicoPath['uce']), ffr(DicoPath['n1-1.csv']), ffr(DicoPath['n1.csv']))
 224
 225     txt += """
 226 #    tree.tot1 <- make_tree_tot(chd1)
 227 #    open_file_graph("%s", widt = 600, height=400)
 228 #    plot(tree.tot1$tree.cl)
 229 #    dev.off()
 230     """ % ffr(DicoPath['arbre1'])
 231
 232     if classif_mode == 0:
 233         txt += """
 234         classeuce2 <- chd.result$cuce2
 235         tree.tot2 <- make_tree_tot(chd2)
 236 #        open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 237 #        plot(tree.tot2$tree.cl)
 238 #        dev.off()
 239         """ % ffr(DicoPath['arbre2'] )
 240
 241     txt += """
 242         save(tree.cut1, file="%s")
 243
 244     open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 245     plot.dendropr(tree.cut1$tree.cl,classes, histo=TRUE)
 246     open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 247     plot(tree.cut1$dendro_tot_cl)
 248     dev.off()
 249     """ % (ffr(DicoPath['Rdendro']), ffr(DicoPath['dendro1']), ffr(DicoPath['arbre1']))
 250
 251     if classif_mode == 0:
 252         txt += """
 253         tree.cut2 <- make_dendro_cut_tuple(tree.tot2$dendro_tuple, chd.result$coord_ok, classeuce2, 2, nbt)
 254         open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 255         plot(tree.cut2$tree.cl)
 256         dev.off()
 257         open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 258         plot(tree.cut2$dendro_tot_cl)
 259         dev.off()
 260         """ % (ffr(DicoPath['dendro2']), ffr(DicoPath['arbre2']))
 261
 262     txt += """
 263
 264     #save.image(file="%s")
 265     """ % (ffr(DicoPath['RData']))
 266
 267     fileout = open(DicoPath['Rchdtxt'], 'w')
 268     fileout.write(txt)
 269     fileout.close()
 270
 271 def RPamTxt(corpus, RscriptPath):
 272     DicoPath = corpus.pathout
 273     param = corpus.parametres
 274     txt = """
 275     source("%s")
 276     """ % (RscriptPath['pamtxt'])
 277     txt += """
 278     source("%s")
 279     """ % (RscriptPath['Rgraph'])
 280     txt += """
 281     result <- pamtxt("%s", "%s", "%s", method = "%s", clust_type = "%s", clnb = %i)
 282     n1 <- result$uce
 283     """ % (DicoPath['TableUc1'], DicoPath['listeuce1'], DicoPath['uce'], param['method'], param['cluster_type'], param['nbcl'] )
 284     txt += """
 285     open_file_graph("%s", width=400, height=400)
 286     plot(result$cl)
 287     dev.off()
 288     """ % (DicoPath['arbre1'])
 289     txt += """
 290     save.image(file="%s")
 291     """ % DicoPath['RData']
 292     fileout = open(DicoPath['Rchdtxt'], 'w')
 293     fileout.write(txt)
 294     fileout.close()
 295
 296
 297 def RchdQuest(DicoPath, RscriptPath, nbcl = 10, mincl = 10):
 298     txt = """
 299     source("%s")
 300     source("%s")
 301     source("%s")
 302     source("%s")
 303     """ % (ffr(RscriptPath['CHD']), ffr(RscriptPath['chdquest']), ffr(RscriptPath['anacor']),ffr(RscriptPath['Rgraph']))
 304
 305     txt += """
 306     nbt <- %i - 1
 307     mincl <- %i
 308     """ % (nbcl, mincl)
 309
 310     txt += """
 311     chd.result<-Rchdquest("%s","%s","%s", nbt = nbt, mincl = mincl)
 312     n1 <- chd.result$n1
 313     classeuce1 <- chd.result$cuce1
 314     """ % (ffr(DicoPath['mat01.csv']), ffr(DicoPath['listeuce1']), ffr(DicoPath['uce']))
 315
 316     txt += """
 317     tree_tot1 <- make_tree_tot(chd.result$chd)
 318     open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 319     plot(tree_tot1$tree.cl)
 320     dev.off()
 321     """ % ffr(DicoPath['arbre1'])
 322
 323     txt += """
 324     tree_cut1 <- make_dendro_cut_tuple(tree_tot1$dendro_tuple, chd.result$coord_ok, classeuce1, 1, nbt)
 325     tree.cut1 <- tree_cut1
 326     save(tree.cut1, file="%s")
 327     open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 328     classes<-n1[,ncol(n1)]
 329     plot.dendropr(tree_cut1$tree.cl,classes, histo = TRUE)
 330     """ % (ffr(DicoPath['Rdendro']), ffr(DicoPath['dendro1']))
 331
 332     txt += """
 333     save.image(file="%s")
 334     """ % ffr(DicoPath['RData'])
 335     fileout = open(DicoPath['Rchdquest'], 'w')
 336     fileout.write(txt)
 337     fileout.close()
 338
 339 def ReinertTxtProf(DictChdTxtOut, RscriptsPath, clnb, taillecar):
 340     txt = "clnb<-%i\n" % clnb
 341     txt += """
 342 source("%s")
 343 #load("%s")
 344 n1 <- read.csv2("%s")
 345 """ % (ffr(RscriptsPath['chdfunct']), ffr(DictChdTxtOut['RData']), ffr(DictChdTxtOut['n1.csv']))
 346     txt += """
 347 dataact<-read.csv2("%s", header = FALSE, sep = ';',quote = '\"', row.names = 1, na.strings = 'NA')
 348 datasup<-read.csv2("%s", header = FALSE, sep = ';',quote = '\"', row.names = 1, na.strings = 'NA')
 349 dataet<-read.csv2("%s", header = FALSE, sep = ';',quote = '\"', row.names = 1, na.strings = 'NA')
 350 """ % (ffr(DictChdTxtOut['Contout']), ffr(DictChdTxtOut['ContSupOut']), ffr(DictChdTxtOut['ContEtOut']))
 351     txt += """
 352 print('ATTENTION NEW BUILD PROF')
 353 #tablesqrpact<-BuildProf(as.matrix(dataact),n1,clnb)
 354 #tablesqrpsup<-BuildProf(as.matrix(datasup),n1,clnb)
 355 #tablesqrpet<-BuildProf(as.matrix(dataet),n1,clnb)
 356 tablesqrpact<-new.build.prof(as.matrix(dataact),n1,clnb)
 357 tablesqrpsup<-new.build.prof(as.matrix(datasup),n1,clnb)
 358 tablesqrpet<-new.build.prof(as.matrix(dataet),n1,clnb)
 359
 360 """
 361     txt += """
 362 PrintProfile(n1,tablesqrpact[4],tablesqrpet[4],tablesqrpact[5],tablesqrpet[5],clnb,"%s","%s",tablesqrpsup[4],tablesqrpsup[5])
 363 """ % (ffr(DictChdTxtOut['PROFILE_OUT']), ffr(DictChdTxtOut['ANTIPRO_OUT']))
 364     txt += """
 365 colnames(tablesqrpact[[2]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 366 colnames(tablesqrpact[[1]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 367 colnames(tablesqrpsup[[2]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 368 colnames(tablesqrpsup[[1]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 369 colnames(tablesqrpet[[2]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 370 colnames(tablesqrpet[[1]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 371 chistabletot<-rbind(tablesqrpact[2][[1]],tablesqrpsup[2][[1]])
 372 chistabletot<-rbind(chistabletot,tablesqrpet[2][[1]])
 373 ptabletot<-rbind(tablesqrpact[1][[1]],tablesqrpet[1][[1]])
 374 """
 375     txt += """
 376 write.csv2(chistabletot,file="%s")
 377 write.csv2(ptabletot,file="%s")
 378 gbcluster<-n1
 379 write.csv2(gbcluster,file="%s")
 380 """ % (ffr(DictChdTxtOut['chisqtable']), ffr(DictChdTxtOut['ptable']), ffr(DictChdTxtOut['SbyClasseOut']))
 381     if clnb > 2 :
 382         txt += """
 383     library(ca)
 384     colnames(dataact)<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 385     colnames(datasup)<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 386     colnames(dataet)<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 387     rowtot<-nrow(dataact)+nrow(dataet)+nrow(datasup)
 388     afctable<-rbind(as.matrix(dataact),as.matrix(datasup))
 389     afctable<-rbind(afctable,as.matrix(dataet))
 390     colnames(afctable)<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 391     afc<-ca(afctable,suprow=((nrow(dataact)+1):rowtot),nd=(ncol(afctable)-1))
 392     debsup<-nrow(dataact)+1
 393     debet<-nrow(dataact)+nrow(datasup)+1
 394     fin<-rowtot
 395     afc<-AddCorrelationOk(afc)
 396     """
 397     #FIXME : split this!!!
 398         txt += """
 399     source("%s")
 400     """ % ffr(RscriptsPath['Rgraph'])
 401
 402         txt += """
 403         afc <- summary.ca.dm(afc)
 404         afc_table <- create_afc_table(afc)
 405         write.csv2(afc_table$facteur, file = "%s")
 406         write.csv2(afc_table$colonne, file = "%s")
 407         write.csv2(afc_table$ligne, file = "%s")
 408         """ % (ffr(DictChdTxtOut['afc_facteur']), ffr(DictChdTxtOut['afc_col']), ffr(DictChdTxtOut['afc_row']))
 409
 410         txt += """
 411     PARCEX<-%s
 412     """ % taillecar
 413         txt += """
 414     xyminmax <- PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='coord', deb=1, fin=(debsup-1), xlab = xlab, ylab = ylab)
 415     """ % (ffr(DictChdTxtOut['AFC2DL_OUT']))
 416         txt += """
 417     PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='coord', deb=debsup, fin=(debet-1), xlab = xlab, ylab = ylab, xmin = xyminmax$xminmax[1], xmax = xyminmax$xminmax[2], ymin = xyminmax$yminmax[1], ymax = xyminmax$yminmax[2], active=FALSE)
 418     """ % (ffr(DictChdTxtOut['AFC2DSL_OUT']))
 419         txt += """
 420         if ((fin - debet) > 2) {
 421     PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='coord', deb=debet, fin=fin, xlab = xlab, ylab = ylab, xmin = xyminmax$xminmax[1], xmax = xyminmax$xminmax[2], ymin = xyminmax$yminmax[1], ymax = xyminmax$yminmax[2], active = FALSE)
 422         }
 423     """ % (ffr(DictChdTxtOut['AFC2DEL_OUT']))
 424         txt += """
 425     PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", col=TRUE, what='coord', xlab = xlab, ylab = ylab, xmin = xyminmax$xminmax[1], xmax = xyminmax$xminmax[2], ymin = xyminmax$yminmax[1], ymax = xyminmax$yminmax[2], active=FALSE)
 426     """ % (ffr(DictChdTxtOut['AFC2DCL_OUT']))
 427 #        txt += """
 428  #   PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='crl', deb=1, fin=(debsup-1), xlab = xlab, ylab = ylab)
 429  #   PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='crl', deb=debsup, fin=(debet-1), xlab = xlab, ylab = ylab)
 430   #  PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='crl', deb=debet, fin=fin, xlab = xlab, ylab = ylab)
 431  #   PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", col=TRUE, what='crl', xlab = xlab, ylab = ylab)
 432  #   """ % (DictChdTxtOut['AFC2DCoul'], DictChdTxtOut['AFC2DCoulSup'], DictChdTxtOut['AFC2DCoulEt'], DictChdTxtOut['AFC2DCoulCl'])
 433
 434     txt += """
 435 #rm(dataact)
 436 #rm(datasup)
 437 #rm(dataet)
 438 rm(tablesqrpact)
 439 rm(tablesqrpsup)
 440 rm(tablesqrpet)
 441 save.image(file="%s")
 442 """ % ffr(DictChdTxtOut['RData'])
 443     file = open(DictChdTxtOut['RTxtProfGraph'], 'w')
 444     file.write(txt)
 445     file.close()
 446
 447
 448 def write_afc_graph(self):
 449     if self.param['over'] : over = 'TRUE'
 450     else : over = 'FALSE'
 451
 452     if self.param['do_select_nb'] : do_select_nb = 'TRUE'
 453     else : do_select_nb = 'FALSE'
 454
 455     if self.param['do_select_chi'] : do_select_chi = 'TRUE'
 456     else : do_select_chi = 'FALSE'
 457
 458     if self.param['do_select_chi_classe'] : do_select_chi_classe = 'TRUE'
 459     else : do_select_chi_classe = 'FALSE'
 460
 461     if self.param['cex_txt'] : cex_txt = 'TRUE'
 462     else : cex_txt = 'FALSE'
 463
 464     if self.param['tchi'] : tchi = 'TRUE'
 465     else : tchi = 'FALSE'
 466
 467     if self.param['svg'] : svg = 'TRUE'
 468     else : svg = 'FALSE'
 469
 470     if self.param['typegraph'] == 4 :
 471         nodesfile = os.path.join(os.path.dirname(self.fileout),'nodes.csv')
 472         edgesfile = os.path.join(os.path.dirname(self.fileout),'edges.csv')
 473     else :
 474         nodesfile = 'NULL'
 475         edgesfile = 'NULL'
 476
 477     with open(self.RscriptsPath['afc_graph'], 'r') as f:
 478         txt = f.read()
 479
 480 #    self.DictPathOut['RData'], \
 481     scripts = txt % (ffr(self.RscriptsPath['Rgraph']),\
 482     self.param['typegraph'], \
 483     edgesfile, nodesfile, \
 484     self.param['what'], \
 485     self.param['facteur'][0],\
 486     self.param['facteur'][1], \
 487     self.param['facteur'][2], \
 488     self.param['qui'], \
 489     over,  do_select_nb, \
 490     self.param['select_nb'],  \
 491     do_select_chi, \
 492     self.param['select_chi'], \
 493     do_select_chi_classe, \
 494     self.param['nbchic'], \
 495     cex_txt, \
 496     self.param['txt_min'], \
 497     self.param['txt_max'], \
 498     self.fileout, \
 499     self.param['width'], \
 500     self.param['height'],\
 501     self.param['taillecar'], \
 502     self.param['alpha'], \
 503     self.param['film'], \
 504     tchi,\
 505     self.param['tchi_min'],\
 506     self.param['tchi_max'],\
 507     ffr(os.path.dirname(self.fileout)),\
 508     svg)
 509     return scripts
 510
 511 def print_simi3d(self):
 512     simi3d = self.parent.simi3dpanel
 513     txt = '#Fichier genere par Iramuteq'
 514     if simi3d.movie.GetValue() :
 515         movie = "'" + ffr(os.path.dirname(self.DictPathOut['RData'])) + "'"
 516     else :
 517         movie = 'NULL'
 518
 519     #if self.corpus.parametres['type'] == 'corpus' :
 520     #    header = 'TRUE'
 521     #else :
 522     #    header = 'FALSE'
 523     header = 'FALSE'
 524     txt += """
 525     dm<-read.csv2("%s",row.names=1,header = %s)
 526     load("%s")
 527     """ % (self.DictPathOut['Contout'], header, self.DictPathOut['RData'])
 528
 529     txt += """
 530     source("%s")
 531     """ % self.parent.RscriptsPath['Rgraph']
 532
 533
 534     txt += """
 535     make.simi.afc(dm,chistabletot, lim=%i, alpha = %.2f, movie = %s)
 536     """ % (simi3d.spin_1.GetValue(), float(simi3d.slider_1.GetValue())/100, movie)
 537     tmpfile = tempfile.mktemp(dir=self.parent.TEMPDIR)
 538     tmp = open(tmpfile,'w')
 539     tmp.write(txt)
 540     tmp.close()
 541     return tmpfile
 542
 543 def dendroandbarplot(table, rownames, colnames, rgraph, tmpgraph, intxt = False, dendro=False) :
 544     if not intxt :
 545         txttable = 'c(' + ','.join([','.join(line) for line in table]) + ')'
 546     rownb = len(rownames)
 547     rownames = 'c("' + '","'.join(rownames) + '")'
 548     colnames = 'c("' + '","'.join(colnames) + '")'
 549     if not intxt :
 550         #FIXME
 551         txt = """
 552             di <- matrix(data=%s, nrow=%i, byrow = TRUE)
 553             rownames(di)<- %s
 554             colnames(di) <- %s
 555         """ % (txttable, rownb, rownames, colnames)
 556     else :
 557         txt = intxt
 558     txt += """
 559         load("%s")
 560         library(ape)
 561         source("%s")
 562         height <- (30*ncol(di)) + (15*nrow(di))
 563         height <- ifelse(height <= 400, 400, height)
 564         width <- 500
 565         open_file_graph("%s", width=width, height=height)
 566         plot.dendro.lex(tree.cut1$tree.cl, di)
 567         """ % (ffr(dendro),ffr(rgraph),  ffr(tmpgraph))
 568     return txt
 569
 570 def barplot(table, parametres, intxt = False) :
 571     if not intxt :
 572         txttable = 'c(' + ','.join([','.join(line) for line in table]) + ')'
 573     #width = 100 + (15 * len(rownames)) + (100 * len(colnames))
 574     #height =  len(rownames) * 15
 575     rownb = len(parametres['rownames'])
 576     #if height < 400 :
 577     #    height = 400
 578     rownames = 'c("' + '","'.join(parametres['rownames']) + '")'
 579     colnames = 'c("' + '","'.join(parametres['colnames']) + '")'
 580
 581     if not intxt :
 582         #FIXME
 583         txt = """
 584             di <- matrix(data=%s, nrow=%i, byrow = TRUE)
 585             toinf <- which(di == Inf)
 586             tominf <- which(di == -Inf)
 587             if (length(toinf)) {
 588                 di[toinf] <- NA
 589                 valmax <- max(di, na.rm = TRUE)
 590                 if (valmax <= 0) {
 591                     valmax <- 2
 592                 } else {
 593                     valmax <- valmax + 2
 594                 }
 595                 di[toinf] <- valmax
 596             }
 597             if (length(tominf)) {
 598                 di[tominf] <- NA
 599                 valmin <- min(di, na.rm = TRUE)
 600                 if (valmin >=0) {
 601                     valmin <- -2
 602                 } else {
 603                     valmin <- valmin - 2
 604                 }
 605                 di[tominf] <- valmin
 606             }
 607             rownames(di)<- %s
 608             colnames(di) <- %s
 609         """ % (txttable, rownb, rownames, colnames)
 610     else :
 611         txt = intxt
 612     if not 'tree' in parametres :
 613         txt += """
 614             source("%s")
 615             color = rainbow(nrow(di))
 616             width <- %i
 617             height <- %i
 618             open_file_graph("%s",width = width, height = height, svg = %s)
 619                 par(mar=c(0,0,0,0))
 620             layout(matrix(c(1,2),1,2, byrow=TRUE),widths=c(3,lcm(12)))
 621             par(mar=c(8,4,1,0))
 622             yp = ifelse(length(toinf), 0.2, 0)
 623             ym = ifelse(length(tominf), 0.2, 0)
 624             ymin <- ifelse(!length(which(di < 0)), 0, min(di) - ym)
 625             coord <- barplot(as.matrix(di), beside = TRUE, col = color, space = c(0.1,0.6), ylim=c(ymin, max(di) + yp), las = 2)
 626             if (length(toinf)) {
 627                 coordinf <- coord[toinf]
 628                 valinf <- di[toinf]
 629                 text(x=coordinf, y=valinf + 0.1, 'i')
 630             }
 631             if (length(tominf)) {
 632                 coordinf <- coord[toinf]
 633                 valinf <- di[toinf]
 634                 text(x=coordinf, y=valinf - 0.1, 'i')
 635             }
 636             c <- colMeans(coord)
 637             c1 <- c[-1]
 638             c2 <- c[-length(c)]
 639             cc <- cbind(c1,c2)
 640             lcoord <- apply(cc, 1, mean)
 641             abline(v=lcoord)
 642             if (min(di) < 0) {
 643                 amp <- abs(max(di) - min(di))
 644             } else {
 645                 amp <- max(di)
 646             }
 647             if (amp < 10) {
 648                 d <- 2
 649             } else {
 650                 d <- signif(amp%%/%%10,1)
 651             }
 652             mn <- round(min(di))
 653             mx <- round(max(di))
 654             for (i in mn:mx) {
 655                 if ((i/d) == (i%%/%%d)) {
 656                     abline(h=i,lty=3)
 657                 }
 658             }
 659             par(mar=c(0,0,0,0))
 660             plot(0, axes = FALSE, pch = '')
 661             legend(x = 'center' , rownames(di), fill = color)
 662             dev.off()
 663             """ % (ffr(parametres['rgraph']), parametres['width'], parametres['height'], ffr(parametres['tmpgraph']), parametres['svg'])
 664     else :
 665         txt += """
 666         load("%s")
 667         library(ape)
 668         source("%s")
 669         width = %i
 670         height = %i
 671         open_file_graph("%s", width=width, height=height, svg = %s)
 672         plot.dendro.lex(tree.cut1$tree.cl, di)
 673         """ % (ffr(parametres['tree']), ffr(parametres['rgraph']), parametres['width'], parametres['height'], ffr(parametres['tmpgraph']), parametres['svg'])
 674     return txt
 675
 676 #def RAfcUci(DictAfcUciOut, nd=2, RscriptsPath='', PARCEX='0.8'):
 677 #    txt = """
 678 #    library(ca)
 679 #    nd<-%i
 680 #    """ % nd
 681 #    txt += """
 682 #    dataact<-read.csv2("%s")
 683 #    """ % (DictAfcUciOut['TableCont'])#, encoding)
 684 #    txt += """
 685 #    datasup<-read.csv2("%s")
 686 #    """ % (DictAfcUciOut['TableSup'])#, encoding)
 687 #    txt += """
 688 #    dataet<-read.csv2("%s")
 689 #    """ % (DictAfcUciOut['TableEt'])#, encoding)
 690 #    txt += """
 691 #    datatotsup<-cbind(dataact,datasup)
 692 #    datatotet<-cbind(dataact,dataet)
 693 #    afcact<-ca(dataact,nd=nd)
 694 #    afcsup<-ca(datatotsup,supcol=((ncol(dataact)+1):ncol(datatotsup)),nd=nd)
 695 #    afcet<-ca(datatotet,supcol=((ncol(dataact)+1):ncol(datatotet)),nd=nd)
 696 #    afctot<-afcsup$colcoord
 697 #    rownames(afctot)<-afcsup$colnames
 698 #    colnames(afctot)<-paste('coord. facteur',1:nd,sep=' ')
 699 #    afctot<-cbind(afctot,mass=afcsup$colmass)
 700 #    afctot<-cbind(afctot,distance=afcsup$coldist)
 701 #    afctot<-cbind(afctot,intertie=afcsup$colinertia)
 702 #    rcolet<-afcet$colsup
 703 #    afctmp<-afcet$colcoord[rcolet,]
 704 #    rownames(afctmp)<-afcet$colnames[rcolet]
 705 #    afctmp<-cbind(afctmp,afcet$colmass[rcolet])
 706 #    afctmp<-cbind(afctmp,afcet$coldist[rcolet])
 707 #    afctmp<-cbind(afctmp,afcet$colinertia[rcolet])
 708 #    afctot<-rbind(afctot,afctmp)
 709 #    write.csv2(afctot,file = "%s")
 710 #    source("%s")
 711 #    """ % (DictAfcUciOut['afc_row'], RscriptsPath['Rgraph'])
 712 #    txt += """
 713 #    PARCEX=%s
 714 #    """ % PARCEX
 715 #    #FIXME
 716 #    txt += """
 717 #    PlotAfc(afcet,filename="%s",toplot=c%s, PARCEX=PARCEX)
 718 #    """ % (DictAfcUciOut['AfcColAct'], "('none','active')")
 719 #    txt += """
 720 #    PlotAfc(afcsup,filename="%s",toplot=c%s, PARCEX=PARCEX)
 721 #    """ % (DictAfcUciOut['AfcColSup'], "('none','passive')")
 722 #    txt += """PlotAfc(afcet,filename="%s", toplot=c%s, PARCEX=PARCEX)
 723 #    """ % (DictAfcUciOut['AfcColEt'], "('none','passive')")
 724 #    txt += """
 725 #    PlotAfc(afcet,filename="%s", toplot=c%s, PARCEX=PARCEX)
 726 #    """ % (DictAfcUciOut['AfcRow'], "('all','none')")
 727 #    f = open(DictAfcUciOut['Rafcuci'], 'w')
 728 #    f.write(txt)
 729 #    f.close()
 730
 731 class PrintSimiScript(PrintRScript) :
 732     def make_script(self) :
 733         self.txtgraph = ''
 734         self.packages(['igraph', 'proxy', 'Matrix'])
 735         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['simi'], self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
 736         txt = ''
 737         if not self.parametres['keep_coord'] and not (self.parametres['type'] == 'simimatrix' or self.parametres['type'] == 'simiclustermatrix') :
 738             txt += """
 739             dm.path <- "%s"
 740             cn.path <- "%s"
 741             selected.col <- "%s"
 742             """ % (ffr(self.pathout['mat01.csv']), ffr(self.pathout['actives.csv']), ffr(self.pathout['selected.csv']))
 743             if 'word' in self.parametres :
 744                 txt += """
 745                 word <- TRUE
 746                 index <- %i + 1
 747                 """ % self.parametres['word']
 748             else :
 749                 txt += """
 750                 word <- FALSE
 751                 index <- NULL
 752                 """
 753             txt += """
 754             dm <-readMM(dm.path)
 755             cn <- read.table(cn.path, sep="\t", quote='"')
 756             colnames(dm) <- cn[,1]
 757             if (file.exists(selected.col)) {
 758                 sel.col <- read.csv2(selected.col, header = FALSE)
 759                 sel.col <- sel.col[,1] + 1
 760             } else {
 761                 sel.col <- 1:ncol(dm)
 762             }
 763             if (!word) {
 764                 dm <- dm[, sel.col]
 765             } else {
 766                 forme <- colnames(dm)[index]
 767                 if (!index %in% sel.col) {
 768                     sel.col <- append(sel.col, index)
 769                 }
 770                 dm <- dm[, sel.col]
 771                 index <- which(colnames(dm) == forme)
 772             }
 773             """
 774         elif not self.parametres['keep_coord'] and (self.parametres['type'] == 'simimatrix' or self.parametres['type'] == 'simiclustermatrix'):
 775             txt += """
 776             dm.path <- "%s"
 777             selected.col <- "%s"
 778             """ % (ffr(self.pathout['mat01.csv']), ffr(self.pathout['selected.csv']))
 779             if 'word' in self.parametres :
 780                 txt += """
 781                 word <- TRUE
 782                 index <- %i + 1
 783                 """ % self.parametres['word']
 784             else :
 785                 txt += """
 786                 word <- FALSE
 787                 """
 788             txt += """
 789             dm <-read.csv2(dm.path)
 790             dm <- as.matrix(dm)
 791             if (file.exists(selected.col)) {
 792                 sel.col <- read.csv2(selected.col, header = FALSE)
 793                 sel.col <- sel.col[,1] + 1
 794             } else {
 795                 sel.col <- 1:ncol(dm)
 796             }
 797             if (!word) {
 798                 dm <- dm[, sel.col]
 799             } else {
 800                 forme <- colnames(dm)[index]
 801                 if (!index %in% sel.col) {
 802                     sel.col <- append(sel.col, index)
 803                 }
 804                 dm <- dm[, sel.col]
 805                 index <- which(colnames(dm) == forme)
 806             }
 807             """
 808         else :
 809             txt += """
 810             load("%s")
 811             """ % ffr(self.pathout['RData.RData'])
 812
 813         if self.parametres['coeff'] == 0 :
 814             method = 'cooc'
 815             if not self.parametres['keep_coord'] :
 816                 txt += """
 817                 method <- 'cooc'
 818                 mat <- make.a(dm)
 819                 """
 820         elif self.analyse.indices[self.parametres['coeff']] == 'Jaccard' :
 821             method = 'Jaccard'
 822             if not self.parametres['keep_coord'] :
 823                 txt += """
 824                 method <- 'Jaccard'
 825                 mat <- sparse.jaccard(dm)
 826                 """
 827         else :
 828             if not self.parametres['keep_coord'] :
 829                 txt += """
 830                 dm <- as.matrix(dm)
 831                 """
 832         if self.parametres['coeff'] == 1 :
 833             method = 'prcooc'
 834             txt += """
 835             method <- 'Russel'
 836             mat <- simil(dm, method = 'Russel', diag = TRUE, upper = TRUE, by_rows = FALSE)
 837             """
 838         elif self.analyse.indices[self.parametres['coeff']] == 'binomial' :
 839             method = 'binomial'
 840             if not self.parametres['keep_coord'] :
 841                 txt += """
 842                 method <- 'binomial'
 843                 mat <- binom.sim(dm)
 844                 """
 845         elif self.parametres['coeff'] != 0 and self.analyse.indices[self.parametres['coeff']] != 'Jaccard':
 846             method = self.analyse.indices[self.parametres['coeff']]
 847             if not self.parametres['keep_coord'] :
 848                 txt += """
 849                 method <-"%s"
 850                 mat <- simil(dm, method = method, diag = TRUE, upper = TRUE, by_rows = FALSE)
 851                 """ % self.analyse.indices[self.parametres['coeff']]
 852         if not self.parametres['keep_coord'] :
 853             txt += """
 854             mat <- as.matrix(stats::as.dist(mat,diag=TRUE,upper=TRUE))
 855             mat[is.na(mat)] <- 0
 856             if (length(which(mat == Inf))) {
 857                 infp <- which(mat == Inf)
 858                 mat[infp] <- NA
 859                 maxmat <- max(mat, na.rm = TRUE)
 860                 if (maxmat > 0) {
 861                 maxmat <- maxmat + 1
 862                 } else {
 863                     maxmat <- 0
 864                 }
 865                 mat[infp] <- maxmat
 866             }
 867             if (length(which(mat == -Inf))) {
 868                 infm <- which(mat == -Inf)
 869                 mat[infm] <- NA
 870                 minmat <- min(mat, na.rm = TRUE)
 871                 if (maxmat < 0) {
 872                 minmat <- minmat - 1
 873                 } else {
 874                     minmat <- 0
 875                 }
 876                 mat[infm] <- minmat
 877             }
 878             """
 879         if 'word' in self.parametres and not self.parametres['keep_coord'] :
 880             txt += """
 881             mat <- graph.word(mat, index)
 882             cs <- colSums(mat)
 883             if (length(which(cs==0))) mat <- mat[,-which(cs==0)]
 884             rs <- rowSums(mat)
 885             if (length(which(rs==0))) mat <- mat[-which(rs==0),]
 886             if (length(which(cs==0))) dm <- dm[,-which(cs==0)]
 887             if (word) {
 888                 index <- which(colnames(mat)==forme)
 889             }
 890             """
 891
 892         if self.parametres['layout'] == 0 : layout = 'random'
 893         if self.parametres['layout'] == 1 : layout = 'circle'
 894         if self.parametres['layout'] == 2 : layout = 'frutch'
 895         if self.parametres['layout'] == 3 : layout = 'kawa'
 896         if self.parametres['layout'] == 4 : layout = 'graphopt'
 897         if self.parametres['layout'] == 5 : layout = 'spirale'
 898         if self.parametres['layout'] == 6 : layout = 'spirale3D'
 899
 900
 901         self.filename=''
 902         if self.parametres['type_graph'] == 0 : type = 'tkplot'
 903         if self.parametres['type_graph'] == 1 :
 904             graphnb = 1
 905             type = 'nplot'
 906             dirout = os.path.dirname(self.pathout['mat01.csv'])
 907             while os.path.exists(os.path.join(dirout,'graph_simi_'+str(graphnb)+'.png')):
 908                 graphnb +=1
 909             self.filename = ffr(os.path.join(dirout,'graph_simi_'+str(graphnb)+'.png'))
 910         if self.parametres['type_graph'] == 2 : type = 'rgl'
 911         if self.parametres['type_graph'] == 3 :
 912             graphnb = 1
 913             type = 'web'
 914             dirout = os.path.dirname(self.pathout['mat01.csv'])
 915             while os.path.exists(os.path.join(dirout,'web_'+str(graphnb))):
 916                 graphnb +=1
 917             self.filename = ffr(os.path.join(dirout,'web_'+str(graphnb)))
 918             os.mkdir(self.filename)
 919             self.filename = os.path.join(self.filename, 'gexf.gexf')
 920         if self.parametres['type_graph'] == 4 :
 921             graphnb = 1
 922             type = 'rglweb'
 923             dirout = os.path.dirname(self.pathout['mat01.csv'])
 924             while os.path.exists(os.path.join(dirout,'webrgl_'+str(graphnb))):
 925                 graphnb +=1
 926             self.filename = ffr(os.path.join(dirout,'webrgl_'+str(graphnb)))
 927             os.mkdir(self.filename)
 928
 929         if self.parametres['arbremax'] :
 930             arbremax = 'TRUE'
 931             self.txtgraph += ' - arbre maximum'
 932         else : arbremax = 'FALSE'
 933
 934         if self.parametres['coeff_tv'] :
 935             coeff_tv = self.parametres['coeff_tv_nb']
 936             tvminmax = 'c(NULL,NULL)'
 937         elif not self.parametres['coeff_tv'] or self.parametres.get('sformchi', False) :
 938             coeff_tv = 'NULL'
 939             tvminmax = 'c(%i, %i)' %(self.parametres['tvmin'], self.parametres['tvmax'])
 940         if self.parametres['coeff_te'] : coeff_te = 'c(%i,%i)' % (self.parametres['coeff_temin'], self.parametres['coeff_temax'])
 941         else : coeff_te = 'NULL'
 942
 943         if self.parametres['vcex'] or self.parametres.get('cexfromchi', False) :
 944             vcexminmax = 'c(%i/10,%i/10)' % (self.parametres['vcexmin'],self.parametres['vcexmax'])
 945         else :
 946             vcexminmax = 'c(NULL,NULL)'
 947         if not self.parametres['label_v'] : label_v = 'FALSE'
 948         else : label_v = 'TRUE'
 949
 950         if not self.parametres['label_e'] : label_e = 'FALSE'
 951         else : label_e = 'TRUE'
 952
 953         if self.parametres['seuil_ok'] : seuil = str(self.parametres['seuil'])
 954         else : seuil = 'NULL'
 955
 956         if not self.parametres.get('edgecurved', False) :
 957             ec = 'FALSE'
 958         else :
 959             ec = 'TRUE'
 960
 961         txt += """
 962         edge.curved <- %s
 963         """ % ec
 964
 965         cols = str(self.parametres['cols']).replace(')',', max=255)')
 966         cola = str(self.parametres['cola']).replace(')',',max=255)')
 967
 968         txt += """
 969         minmaxeff <- %s
 970         """ % tvminmax
 971         txt += """
 972         vcexminmax <- %s
 973         """ % vcexminmax
 974         txt += """
 975         cex = %i/10
 976         """ % self.parametres['cex']
 977
 978         if self.parametres['film'] :
 979             txt += """
 980             film <- "%s"
 981             """ % ffr(self.pathout['film'])
 982         else :
 983             txt += """
 984             film <- NULL
 985             """
 986         txt += """
 987         seuil <- %s
 988         if (!is.null(seuil)) {
 989             if (method!='cooc') {
 990                 seuil <- seuil/1000
 991             }
 992         }
 993         """ % seuil
 994
 995         txt += """
 996         label.v <- %s
 997         label.e <- %s
 998         """ % (label_v, label_e)
 999         txt += """
1000         cols <- rgb%s
1001         cola <- rgb%s
1002         """ % (cols, cola)
1003         txt += """
1004         width <- %i
1005         height <- %i
1006         """ % (self.parametres['width'], self.parametres['height'])
1007         if self.parametres['keep_coord'] :
1008             txt += """
1009             coords <- try(coords, TRUE)
1010             if (!is.matrix(coords)) {
1011                 coords<-NULL
1012             }
1013             """
1014         else :
1015             txt += """
1016             coords <- NULL
1017             """
1018         txt += """
1019         alpha <- %i/100
1020         """ % self.parametres['alpha']
1021         txt += """
1022         alpha <- %i/100
1023         """ % self.parametres['alpha']
1024 #############################################
1025         if  self.parametres.get('bystar',False) :
1026             txt += """
1027             et <- list()
1028             """
1029             for i, line in enumerate(self.parametres['listet']) :
1030                 txt+= """
1031                 et[[%i]] <- c(%s)
1032                 """ % (i+1, ','.join([`val + 1` for val in line]))
1033             txt+= """
1034             unetoile <- c('%s')
1035             """ % ("','".join([val for val in self.parametres['selectedstars']]))
1036             txt += """
1037             fsum <- NULL
1038             rs <- rowSums(dm)
1039             for (i in 1:length(unetoile)) {
1040                 print(unetoile[i])
1041                 tosum <- et[[i]]
1042                 if (length(tosum) > 1) {
1043                     fsum <- cbind(fsum, colSums(dm[tosum,]))
1044                 } else {
1045                     fsum <- cbind(fsum, dm[tosum,])
1046                 }
1047             }
1048             source("%s")
1049             lex <- AsLexico2(fsum, chip=TRUE)
1050             dcol <- apply(lex[[4]],1,which.max)
1051             toblack <- apply(lex[[4]],1,max)
1052             gcol <- rainbow(length(unetoile))
1053             #gcol[2] <- 'orange'
1054             vertex.label.color <- gcol[dcol]
1055             vertex.label.color[which(toblack <= 3.84)] <- 'black'
1056             leg <- list(unetoile=unetoile, gcol=gcol)
1057             cols <- vertex.label.color
1058             chivertex.size <- norm.vec(toblack, vcexminmax[1],  vcexminmax[2])
1059
1060             """ % (ffr(self.analyse.parent.RscriptsPath['chdfunct']))
1061         else :
1062             txt += """
1063             vertex.label.color <- 'black'
1064             chivertex.size <- 1
1065             leg<-NULL
1066             """
1067 #############################################
1068
1069 #        txt += """
1070 #        eff <- colSums(dm)
1071 #        g.ori <- graph.adjacency(mat, mode='lower', weighted = TRUE)
1072 #        w.ori <- E(g.ori)$weight
1073 #        if (max.tree) {
1074 #            if (method == 'cooc') {
1075 #                E(g.ori)$weight <- 1 / w.ori
1076 #            } else {
1077 #                E(g.ori)$weigth <- 1 - w.ori
1078 #            }
1079 #            g.max <- minimum.spanning.tree(g.ori)
1080 #            if (method == 'cooc') {
1081 #                E(g.max)$weight <- 1 / E(g.max)$weight
1082 #            } else {
1083 #                E(g.max)$weight <- 1 - E(g.max)$weight
1084 #            }
1085 #            g.toplot <- g.max
1086 #        } else {
1087 #            g.toplot <- g.ori
1088 #        }
1089 #        """
1090         if self.parametres['com'] :
1091             com = `self.parametres['communities']`
1092         else :
1093             com = 'NULL'
1094         if self.parametres['halo'] :
1095             halo = 'TRUE'
1096         else :
1097             halo = 'FALSE'
1098         txt += """
1099         communities <- %s
1100         halo <- %s
1101         """ % (com, halo)
1102         txt += """
1103         eff <- colSums(dm)
1104         x <- list(mat = mat, eff = eff)
1105         graph.simi <- do.simi(x, method='%s', seuil = seuil, p.type = '%s', layout.type = '%s', max.tree = %s, coeff.vertex=%s, coeff.edge = %s, minmaxeff = minmaxeff, vcexminmax = vcexminmax, cex = cex, coords = coords, communities = communities, halo = halo, index.word=index)
1106         """ % (method, type, layout, arbremax, coeff_tv, coeff_te)
1107
1108         if self.parametres.get('bystar',False) :
1109             if self.parametres.get('cexfromchi', False) :
1110                 txt+="""
1111                     label.cex<-chivertex.size
1112                     """
1113             else :
1114                 txt+="""
1115                 label.cex <- cex
1116                 """
1117             if self.parametres.get('sfromchi', False) :
1118                 txt += """
1119                 vertex.size <- norm.vec(toblack, minmaxeff[1], minmaxeff[2])
1120                 """
1121             else :
1122                 txt += """
1123                 vertex.size <- NULL
1124                 """
1125         else :
1126             #print self.parametres
1127             if (self.parametres['type'] == 'clustersimitxt' and self.parametres.get('tmpchi', False)) or (self.parametres['type'] in ['simimatrix','simiclustermatrix'] and 'tmpchi' in self.parametres):
1128                 txt += """
1129                 lchi <- read.table("%s")
1130                 lchi <- lchi[,1]
1131                 """ % ffr(self.parametres['tmpchi'])
1132                 txt += """
1133                     lchi <- lchi[sel.col]
1134                     """
1135             if self.parametres['type'] in ['clustersimitxt', 'simimatrix', 'simiclustermatrix'] and self.parametres.get('cexfromchi', False) :
1136                 txt += """
1137                 label.cex <- norm.vec(lchi, vcexminmax[1], vcexminmax[2])
1138                 """
1139             else :
1140                 txt += """
1141             if (is.null(vcexminmax[1])) {
1142                 label.cex <- cex
1143             } else {
1144                 label.cex <- graph.simi$label.cex
1145             }
1146             """
1147             if (self.parametres['type'] in ['clustersimitxt', 'simimatrix', 'simiclustermatrix']) and self.parametres.get('sfromchi', False):
1148                 txt += """
1149                 vertex.size <- norm.vec(lchi, minmaxeff[1], minmaxeff[2])
1150                 if (!length(vertex.size)) vertex.size <- 0
1151                 """
1152             else :
1153                 txt += """
1154             if (is.null(minmaxeff[1])) {
1155                 vertex.size <- 0
1156             } else {
1157                 vertex.size <- graph.simi$eff
1158             }
1159             """
1160         #txt += """ vertex.size <- NULL """
1161         if self.parametres['svg'] : svg = 'TRUE'
1162         else : svg = 'FALSE'
1163         txt += """
1164         svg <- %s
1165         """ % svg
1166         txt += """
1167         vertex.col <- cols
1168         col.from.proto <- F
1169         if (col.from.proto) {
1170             proto.col <- read.table('/tmp/matcol.csv')
1171             v.proto.names <- make.names(proto.col[,1])
1172             v.proto.col <- as.character(proto.col[,2])
1173             v.proto.col[which(v.proto.col=='black')] <- 'yellow'
1174             v.names <- V(graph.simi$graph)$name
1175             num.color <- sapply(v.names, function(x) {if (x %%in%% v.proto.names) {v.proto.col[which(v.proto.names==x)]} else {'pink'}})
1176             vertex.col <- num.color
1177             V(graph.simi$graph)$proto.color <- vertex.col
1178         }
1179         if (!is.null(graph.simi$com)) {
1180             com <- graph.simi$com
1181             colm <- rainbow(length(com))
1182             if (vertex.size != 0 || graph.simi$halo) {
1183                 vertex.label.color <- 'black'
1184                 vertex.col <- colm[membership(com)]
1185             } else {
1186                 vertex.label.color <- colm[membership(com)]
1187             }
1188         }
1189         if (!is.null(graph.simi$elim)) {
1190             vertex.label.color <- vertex.label.color[-graph.simi$elim]
1191             if (length(label.cex > 1)) {
1192                  label.cex <- label.cex[-graph.simi$elim]
1193             }
1194         }
1195         coords <- plot.simi(graph.simi, p.type='%s',filename="%s", vertex.label = label.v, edge.label = label.e, vertex.col = vertex.col, vertex.label.color = vertex.label.color, vertex.label.cex=label.cex, vertex.size = vertex.size, edge.col = cola, leg=leg, width = width, height = height, alpha = alpha, movie = film, edge.curved = edge.curved, svg = svg)
1196         save.image(file="%s")
1197         """ % (type, self.filename, ffr(self.pathout['RData']))
1198
1199         self.add(txt)
1200         self.write()
1201
1202 class WordCloudRScript(PrintRScript) :
1203     def make_script(self) :
1204         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1205         self.packages(['wordcloud'])
1206         bg_col = Rcolor(self.parametres['col_bg'])
1207         txt_col = Rcolor(self.parametres['col_text'])
1208         if self.parametres['svg'] :
1209             svg = 'TRUE'
1210         else :
1211             svg = 'FALSE'
1212         txt = """
1213         svg <- %s
1214         """ % svg
1215         txt += """
1216         act <- read.csv2("%s", header = FALSE, row.names=1, sep='\t')
1217         selected.col <- read.table("%s")
1218         toprint <- as.matrix(act[selected.col[,1] + 1,])
1219         rownames(toprint) <- rownames(act)[selected.col[,1] + 1]
1220         maxword <- %i
1221         if (nrow(toprint) > maxword) {
1222             toprint <- as.matrix(toprint[order(toprint[,1], decreasing=TRUE),])
1223             toprint <- as.matrix(toprint[1:maxword,])
1224         }
1225         open_file_graph("%s", width = %i, height = %i , svg = svg)
1226         par(bg=rgb%s)
1227         wordcloud(row.names(toprint), toprint[,1], scale=c(%f,%f), random.order=FALSE, colors=rgb%s)
1228         dev.off()
1229         """ % (ffr(self.analyse.pathout['actives_eff.csv']), ffr(self.analyse.pathout['selected.csv']), self.parametres['maxword'], ffr(self.parametres['graphout']), self.parametres['width'], self.parametres['height'], bg_col, self.parametres['maxcex'], self.parametres['mincex'], txt_col)
1230         self.add(txt)
1231         self.write()
1232
1233 class ProtoScript(PrintRScript) :
1234     def make_script(self) :
1235         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph'], self.analyse.parent.RscriptsPath['prototypical.R']])
1236         self.packages(['wordcloud'])
1237         if self.parametres.get('cloud', False) :
1238             cloud = 'TRUE'
1239         else :
1240             cloud = 'FALSE'
1241         txt = """
1242         errorn <- function(x) {
1243             qnorm(0.975)*sd(x)/sqrt(lenght(n))
1244         }
1245         errort <- function(x) {
1246             qt(0.975,df=lenght(x)-1)*sd(x)/sqrt(lenght(x))
1247         }
1248         mat <- read.csv2("%s", header = FALSE, row.names=1, sep='\t', quote='"', dec='.')
1249         open_file_graph("%s",height=800, width=1000)
1250         prototypical(mat, mfreq = %s, mrank = %s, cloud = FALSE, cexrange=c(1,2.4), cexalpha= c(0.4, 1), type = '%s', mat.col.path='/tmp/matcol.csv')
1251         dev.off()
1252         """ % (ffr(self.analyse.pathout['table.csv']), ffr(self.analyse.pathout['proto.png']), self.parametres['limfreq'], self.parametres['limrang'], self.parametres['typegraph'])
1253         self.add(txt)
1254         self.write()
1255
1256
1257 class ExportAfc(PrintRScript) :
1258     def make_script(self) :
1259         self.source([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1260         self.packages(['rgexf'])
1261         txt = """
1262         """
1263
1264 class MergeGraphes(PrintRScript) :
1265     def __init__(self, analyse):
1266         self.script = u"#Script genere par IRaMuTeQ - %s\n" % datetime.now().ctime()
1267         self.pathout = PathOut()
1268         self.parametres = analyse.parametres
1269         self.scriptout = self.pathout['temp']
1270         self.analyse = analyse
1271
1272     def make_script(self) :
1273         #FIXME
1274
1275         txt = """
1276         library(igraph)
1277         library(Matrix)
1278         graphs <- list()
1279         """
1280         load = """
1281         load("%s")
1282         g <- graph.simi$graph
1283         V(g)$weight <- (graph.simi$mat.eff/nrow(dm))*100
1284         graphs[['%s']] <- g
1285         """
1286         for i, graph in enumerate(self.parametres['graphs']) :
1287             path = os.path.dirname(graph)
1288             gname = ''.join(['g', `i`])
1289             RData = os.path.join(path,'RData.RData')
1290             txt += load % (ffr(RData), gname)
1291         self.add(txt)
1292         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['simi']])
1293         txt = """
1294         merge.type <- 'proto'
1295         if (merge.type == 'normal') {
1296             ng <- merge.graph(graphs)
1297         } else {
1298             ng <- merge.graph.proto(graphs)
1299         }
1300         ngraph <- list(graph=ng, layout=layout.fruchterman.reingold(ng, dim=3), labex.cex=V(ng)$weight)
1301         write.graph(ng, "%s", format = 'graphml')
1302         """ % ffr(self.parametres['grapheout'])
1303         self.add(txt)
1304
1305 class TgenSpecScript(PrintRScript):
1306     def make_script(self):
1307         self.packages(['textometry'])
1308         txt = """
1309         tgen <- read.csv2("%s", row.names = 1, sep = '\\t')
1310         """ % ffr(self.parametres['tgeneff'])
1311         txt += """
1312         tot <- tgen[nrow(tgen), ]
1313         result <- NULL
1314         tgen <- tgen[-nrow(tgen),]
1315         for (i in 1:nrow(tgen)) {
1316             mat <- rbind(tgen[i,], tot - tgen[i,])
1317             specmat <- specificities(mat)
1318             result <- rbind(result, specmat[1,])
1319         }
1320         colnames(result) <- colnames(tgen)
1321         row.names(result) <- rownames(tgen)
1322         write.table(result, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1323         """ % ffr(self.pathout['tgenspec.csv'])
1324         self.add(txt)
1325
1326 class TgenProfScript(PrintRScript):
1327     def make_script(self):
1328         self.sources([self.analyse.ira.RscriptsPath['chdfunct']])
1329         txt = """
1330         tgen <- read.csv2("%s", row.names = 1, sep = '\\t')
1331         """ % ffr(self.parametres['tgeneff'])
1332         txt += """
1333         tgenlem <- read.csv2("%s", row.names = 1, sep = '\\t')
1334         """ % ffr(self.parametres['tgenlemeff'])
1335         txt += """
1336         res <- build.prof.tgen(tgen)
1337         write.table(res$chi2, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1338         write.table(res$pchi2, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1339         """ % (ffr(self.pathout['tgenchi2.csv']), ffr(self.pathout['tgenpchi2.csv']))
1340         txt += """
1341         reslem <- build.prof.tgen(tgenlem)
1342         write.table(reslem$chi2, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1343         write.table(reslem$pchi2, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1344         """ % (ffr(self.pathout['tgenlemchi2.csv']), ffr(self.pathout['tgenlempchi2.csv']))
1345         self.add(txt)
1346
1347 class FreqMultiScript(PrintRScript):
1348     def make_script(self):
1349         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1350         txt = """
1351         freq <- read.csv2("%s", row.names=1, sep='\\t', dec='.')
1352         """ % ffr(self.pathout['frequences.csv'])
1353         txt += """
1354         toplot <- freq[order(freq[,2]) ,2]
1355         toplot.names = rownames(freq)[order(freq[,2])]
1356         h <- 80 + (20 * nrow(freq))
1357         open_file_graph("%s",height=h, width=500)
1358         par(mar=c(3,20,3,3))
1359         barplot(toplot, names = toplot.names, horiz=TRUE, las =1, col = rainbow(nrow(freq)))
1360         dev.off()
1361         """ % ffr(self.pathout['barplotfreq.png'])
1362         txt += """
1363         toplot <- freq[order(freq[,4]) ,4]
1364         toplot.names = rownames(freq)[order(freq[,4])]
1365         open_file_graph("%s",height=h, width=500)
1366         par(mar=c(3,20,3,3))
1367         barplot(toplot, names = toplot.names, horiz=TRUE, las =1, col = rainbow(nrow(freq)))
1368         dev.off()
1369         """ % ffr(self.pathout['barplotrow.png'])
1370         self.add(txt)
1371         self.write()
1372
1373 class LabbeScript(PrintRScript) :
1374     def make_script(self) :
1375         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['distance-labbe.R'],
1376                       self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1377         txt = """
1378         tab <- read.csv2("%s", header=TRUE, sep=';', row.names=1)
1379         """ % (ffr(self.pathout['tableafcm.csv']))
1380         txt += """
1381         dist.mat <- dist.labbe(tab)
1382         dist.mat <- as.dist(dist.mat, upper=F, diag=F)
1383         write.table(as.matrix(dist.mat), "%s", sep='\t')
1384         library(cluster)
1385         library(ape)
1386         chd <- hclust(dist.mat, method="ward.D2")
1387         open_file_graph("%s", width=1000, height=1000, svg=F)
1388         par(cex=1.2)
1389         plot.phylo(as.phylo(chd), type='unrooted', lab4ut="axial")
1390         dev.off()
1391         """ % (ffr(self.pathout['distmat.csv']), ffr(self.pathout['labbe-tree.png']))
1392         txt +="""
1393         open_file_graph("%s", width=1000, height=1000, svg=F)
1394         par(mar=c(10,1,1,10))
1395         heatmap(as.matrix(dist.mat), symm = T, distfun=function(x) as.dist(x), margins=c(10,10))
1396         dev.off()
1397         """ % ffr(self.pathout['labbe-heatmap.png'])
1398         txt += """
1399         #http://stackoverflow.com/questions/3081066/what-techniques-exists-in-r-to-visualize-a-distance-matrix
1400         dst <- data.matrix(dist.mat)
1401         dim <- ncol(dst)
1402         rn <- row.names(as.matrix(dist.mat))
1403         open_file_graph("%s", width=1500, height=1000, svg=F)
1404         par(mar=c(10,10,3,3))
1405         image(1:dim, 1:dim, dst, axes = FALSE, xlab="", ylab="", col=heat.colors(99), breaks=seq(0.01,1,0.01))
1406         axis(1, 1:dim, rn, cex.axis = 0.9, las=3)
1407         axis(2, 1:dim, rn, cex.axis = 0.9, las=1)
1408         text(expand.grid(1:dim, 1:dim), sprintf("%%0.2f", dst), cex=0.6)
1409         dev.off()
1410         """  % ffr(self.pathout['labbe-matrix.png'])
1411         txt += """
1412         library(igraph)
1413         g <- graph.adjacency(as.matrix(1-dist.mat), mode="lower", weighted=T)
1414         write.graph(g, file="%s", format='graphml')
1415         open_file_graph("%s", width=1000, height=1000, svg=F)
1416         plot(g)
1417         dev.off()
1418         E(g)$weight <- 1 - E(g)$weight
1419         g <- minimum.spanning.tree(g)
1420         E(g)$weight <- 1 - E(g)$weight
1421         write.graph(g, file="%s", format='graphml')
1422         open_file_graph("%s", width=1000, height=1000, svg=F)
1423         plot(g)
1424         dev.off()
1425         """ % (ffr(self.pathout['graph_tot.graphml']), ffr(self.pathout['graph_tot.png']), ffr(self.pathout['graph_min.graphml']), ffr(self.pathout['graph_min.png']))
1426         self.add(txt)
1427         self.write()
1428
1429 class ChronoChi2Script(PrintRScript) :
1430     def make_script(self) :
1431         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1432         print self.parametres
1433         txt = """
1434         inRData <- "%s"
1435         dendrof <- "%s"
1436         load(inRData)
1437         load(dendrof)
1438         """ % (ffr(self.pathout['RData.RData']), ffr(self.pathout['dendrogramme.RData']))
1439         txt += """
1440         svg <- %s
1441         """ % self.parametres['svg']
1442         txt += """
1443         tc <- which(grepl("%s",rownames(chistabletot)))
1444         rn <- rownames(chistabletot)[tc]
1445         tc <- tc[order(rn)]
1446         dpt <- chistabletot[tc,]
1447         tot <- afctable[tc,]
1448         tcp <- rowSums(tot)
1449         ptc <- tcp/sum(tcp)
1450         dpt <- t(dpt)
1451         dd <- dpt
1452         """ % self.parametres['var'].replace(u'*', u"\\\\*")
1453         txt += """
1454         classes <- n1[,ncol(n1)]
1455         tcl <- table(classes)
1456         if ('0' %in% names(tcl)) {
1457             to.vire <- which(names(tcl) == '0')
1458             tcl <- tcl[-to.vire]
1459         }
1460         tclp <- tcl/sum(tcl)
1461
1462         #chi2 colors
1463         library(ape)
1464         k <- 1e-02
1465         lcol <- NULL
1466         lk <- k
1467         for (i in 1:5) {
1468             lcol <- c(lcol, qchisq(1-k,1))
1469             k <- k/10
1470             lk <- c(lk,k)
1471         }
1472         lcol <- c(3.84, lcol)
1473         lcol <- c(-Inf,lcol)
1474         lcol <- c(lcol, Inf)
1475         lk <- c(0.05,lk)
1476         breaks <- lcol
1477         alphas <- seq(0,1, length.out=length(breaks))
1478         clod <- rev(as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label))
1479         #end
1480         """
1481         txt += """
1482         open_file_graph("%s", w=%i, h=%i, svg=svg)
1483         """ % (ffr(self.parametres['tmpgraph']), self.parametres['width'], self.parametres['height'])
1484         txt += """
1485         par(mar=c(3,3,3,3))
1486         mat.graphic <- matrix(c(rep(1,nrow(dd)),c(2:(nrow(dd)+1))), ncol=2)
1487         mat.graphic <- rbind(mat.graphic, c(max(mat.graphic) + 1 , max(mat.graphic) + 2))
1488         hauteur <- tclp[clod] * 0.9
1489         heights.graphic <- append(hauteur, 0.1)
1490         layout(mat.graphic, heights=heights.graphic, widths=c(0.15,0.85))
1491         par(mar=c(0,0,0,0))
1492         tree.toplot <- tree.cut1$tree.cl
1493         num.label <- as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label)
1494         col.tree <- rainbow(length(num.label))[num.label]
1495         #tree.toplot$tip.label <- paste('classe ', tree.toplot$tip.label)
1496         plot.phylo(tree.toplot,label.offset=0.1, cex=1.1, no.margin=T, tip.color = col.tree)
1497         for (i in clod) {
1498             print(i)
1499             par(mar=c(0,0,0,0))
1500             lcol <- cut(dd[i,], breaks, include.lowest=TRUE)
1501             ulcol <- names(table(lcol))
1502             lcol <- as.character(lcol)
1503             for (j in 1:length(ulcol)) {
1504                 lcol[which(lcol==ulcol[j])] <- j
1505             }
1506             lcol <- as.numeric(lcol)
1507             mcol <- rainbow(nrow(dd))[i]
1508             last.col <- NULL
1509             for (k in alphas) {
1510                 last.col <- c(last.col, rgb(r=col2rgb(mcol)[1]/255, g=col2rgb(mcol)[2]/255, b=col2rgb(mcol)[3]/255, a=k))
1511             }
1512             #print(last.col)
1513
1514             barplot(rep(1,ncol(dd)), width=ptc, names.arg=FALSE, axes=FALSE, col=last.col[lcol], border=rgb(r=0, g=0, b=0, a=0.3))
1515         }
1516         plot(0,type='n',axes=FALSE,ann=FALSE)
1517         label.coords <- barplot(rep(1, ncol(dd)), width=ptc, names.arg = F, las=2, axes=F, ylim=c(0,1), plot=T, col='white')
1518         text(x=label.coords, y=0.5, labels=rn[order(rn)], srt=90)
1519         dev.off()
1520         """
1521         self.add(txt)
1522         self.write()
1523
1524 class ChronoPropScript(PrintRScript) :
1525     def make_script(self) :
1526         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1527         print self.parametres
1528         txt = """
1529         inRData <- "%s"
1530         dendrof <- "%s"
1531         load(inRData)
1532         load(dendrof)
1533         """ % (ffr(self.pathout['RData.RData']), ffr(self.pathout['dendrogramme.RData']))
1534         txt += """
1535         svg <- %s
1536         """ % self.parametres['svg']
1537         txt += """
1538         tc <- which(grepl("%s",rownames(chistabletot)))
1539         rn <- rownames(chistabletot)[tc]
1540         tc <- tc[order(rn)]
1541         dpt <- chistabletot[tc,]
1542         tot <- afctable[tc,]
1543         tcp <- rowSums(tot)
1544         ptc <- tcp/sum(tcp)
1545         dpt <- t(dpt)
1546         dd <- dpt
1547         """ % self.parametres['var'].replace(u'*', u"\\\\*")
1548         txt += """
1549         classes <- n1[,ncol(n1)]
1550         tcl <- table(classes)
1551         if ('0' %in% names(tcl)) {
1552             to.vire <- which(names(tcl) == '0')
1553             tcl <- tcl[-to.vire]
1554         }
1555         tclp <- tcl/sum(tcl)
1556         """
1557         txt += """
1558         open_file_graph("%s", w=%i, h=%i, svg=svg)
1559         """ % (ffr(self.parametres['tmpgraph']), self.parametres['width'], self.parametres['height'])
1560         txt+= """
1561         ptt <- prop.table(as.matrix(tot), 1)
1562         par(mar=c(10,2,2,2))
1563         barplot(t(ptt)[as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label),], col=rainbow(ncol(ptt))[as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label)], width=ptc, las=3, space=0.05, cex.axis=0.7, border=NA)
1564         dev.off()
1565         """
1566         self.add(txt)
1567         self.write()
1568
1569 class DendroScript(PrintRScript) :
1570     def make_script(self) :
1571         if self.parametres['svg'] :
1572             typefile = '.svg'
1573         else :
1574             typefile = '.png'
1575         fileout = self.parametres['fileout']
1576         width = self.parametres['width']
1577         height = self.parametres['height']
1578         type_dendro = self.parametres['dendro_type']
1579         if self.parametres['taille_classe'] :
1580             tclasse = 'TRUE'
1581         else :
1582             tclasse = 'FALSE'
1583         if self.parametres['color_nb'] == 0 :
1584             bw = 'FALSE'
1585         else :
1586             bw = 'TRUE'
1587         if self.parametres['type_tclasse'] == 0 :
1588             histo='FALSE'
1589         else :
1590             histo = 'TRUE'
1591         if self.parametres['svg'] :
1592             svg = 'TRUE'
1593         else :
1594             svg = 'FALSE'
1595         dendro_path = self.pathout['Rdendro']
1596         classe_path = self.pathout['uce']
1597         txt = """
1598         library(ape)
1599         load("%s")
1600         source("%s")
1601         classes <- read.csv2("%s", row.names=1)
1602         classes <- classes[,1]
1603         """ % (ffr(dendro_path), ffr(self.parametres['Rgraph']),  ffr(classe_path))
1604         if self.parametres['dendro'] == 'simple' :
1605             txt += """
1606             open_file_graph("%s", width=%i, height=%i, svg=%s)
1607             plot.dendropr(tree.cut1$tree.cl, classes, type.dendro="%s", histo=%s, bw=%s, lab=NULL, tclasse=%s)
1608             """ % (ffr(fileout), width, height, svg, type_dendro, histo, bw, tclasse)
1609         elif self.parametres['dendro'] == 'texte' :
1610             txt += """
1611             load("%s")
1612             source("%s")
1613             if (is.null(debsup)) {
1614                 debsup <- debet
1615             }
1616             chistable <- chistabletot[1:(debsup-1),]
1617             """ % (ffr(self.pathout['RData.RData']), ffr(self.parametres['Rgraph']))
1618             if self.parametres.get('translation', False) :
1619                 txt += """
1620                 rn <- read.csv2("%s", header=FALSE, sep='\t')
1621                 rnchis <- row.names(chistable)
1622                 commun <- intersect(rnchis, unique(rn[,2]))
1623                 idrnchis <- sapply(commun, function(x) {which(rnchis==x)})
1624                 idrn <- sapply(commun, function(x) {which(as.vector(rn[,2])==x)[1]})
1625                 rownames(chistable)[idrnchis] <- as.vector(rn[idrn,1])
1626                 """ % ffr(self.parametres['translation'])
1627             txt += """
1628             open_file_graph("%s", width=%i, height=%i, svg = %s)
1629             plot.dendro.prof(tree.cut1$tree.cl, classes, chistable, nbbycl = 60, type.dendro="%s", bw=%s, lab=NULL)
1630             """ % (ffr(fileout), width, height, svg, type_dendro, bw)
1631         elif self.parametres['dendro'] == 'cloud' :
1632             txt += """
1633             load("%s")
1634             source("%s")
1635             if (is.null(debsup)) {
1636                 debsup <- debet
1637             }
1638             chistable <- chistabletot[1:(debsup-1),]
1639             open_file_graph("%s", width=%i, height=%i, svg=%s)
1640             plot.dendro.cloud(tree.cut1$tree.cl, classes, chistable, nbbycl = 300, type.dendro="%s", bw=%s, lab=NULL)
1641             """ % (ffr(self.pathout['RData.RData']), ffr(self.parametres['Rgraph']), ffr(fileout), width, height, svg, type_dendro, bw)
1642         self.add(txt)
1643         self.write()
1644
1645
1646 class ReDoProfScript(PrintRScript) :
1647     def make_script(self) :
1648         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['chdfunct.R']])
1649         print self.parametres
1650