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, nbproc=1):
 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     #nbproc <- %s
 173     #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, proc.nb=nbproc)
 174     chd1<-CHD(data1, x = nbt, mode.patate = mode.patate, svd.method = svd.method, libsvdc.path = libsvdc.path)#, log.file = log1)
 175     """ % (ffr(DicoPath['log-chd1.txt']), nbproc)
 176
 177     if classif_mode == 0:
 178         txt += """
 179     log2 <- "%s"
 180     chd2<-CHD(data2, x = nbt, mode.patate = mode.patate, svd.method =
 181     svd.method, libsvdc.path = libsvdc.path)#, log.file = log2)
 182     """ % ffr(DicoPath['log-chd2.txt'])
 183
 184     txt += """
 185     #lecture des uce
 186     listuce1<-read.csv2("%s")
 187     """ % ffr(DicoPath['listeuce1'])
 188
 189     if classif_mode == 0:
 190         txt += """
 191         listuce2<-read.csv2("%s")
 192         """ % ffr(DicoPath['listeuce2'])
 193
 194     txt += """
 195     rm(data1)
 196     """
 197
 198     if classif_mode == 0:
 199         txt += """
 200         rm(data2)
 201         """
 202     txt += """
 203     classif_mode <- %i
 204     mincl <- %i
 205     if (mincl == 0) {mincl <- round(nrow(chd1$n1)/(nbt+1))}
 206     uceout <- "%s"
 207     write.csv2(chd1$n1, file="%s")
 208     if (classif_mode == 0) {
 209         chd.result <- Rchdtxt(uceout, chd1, chd2 = chd2, mincl = mincl,classif_mode = classif_mode, nbt = nbt)
 210         classeuce1 <- chd.result$cuce1
 211         tree.tot1 <- make_tree_tot(chd1)
 212         tree.cut1 <- make_dendro_cut_tuple(tree.tot1$dendro_tuple, chd.result$coord_ok, classeuce1, 1, nbt)
 213
 214     } else {
 215         #chd.result <- Rchdtxt(uceout, chd1, chd2 = chd1, mincl = mincl,classif_mode = classif_mode, nbt = nbt)
 216         tree.tot1 <- make_tree_tot(chd1)
 217         terminales <- find.terminales(chd1$n1, chd1$list_mere, chd1$list_fille, mincl)
 218         tree.cut1 <- make.classes(terminales, chd1$n1, tree.tot1$tree.cl, chd1$list_fille)
 219         write.csv2(tree.cut1$n1, uceout)
 220         chd.result <- tree.cut1
 221     }
 222     classes<-chd.result$n1[,ncol(chd.result$n1)]
 223     write.csv2(chd.result$n1, file="%s")
 224     """ % (classif_mode, mincl, ffr(DicoPath['uce']), ffr(DicoPath['n1-1.csv']), ffr(DicoPath['n1.csv']))
 225
 226     txt += """
 227 #    tree.tot1 <- make_tree_tot(chd1)
 228 #    open_file_graph("%s", widt = 600, height=400)
 229 #    plot(tree.tot1$tree.cl)
 230 #    dev.off()
 231     """ % ffr(DicoPath['arbre1'])
 232
 233     if classif_mode == 0:
 234         txt += """
 235         classeuce2 <- chd.result$cuce2
 236         tree.tot2 <- make_tree_tot(chd2)
 237 #        open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 238 #        plot(tree.tot2$tree.cl)
 239 #        dev.off()
 240         """ % ffr(DicoPath['arbre2'] )
 241
 242     txt += """
 243         save(tree.cut1, file="%s")
 244
 245     open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 246     plot.dendropr(tree.cut1$tree.cl,classes, histo=TRUE)
 247     open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 248     plot(tree.cut1$dendro_tot_cl)
 249     dev.off()
 250     """ % (ffr(DicoPath['Rdendro']), ffr(DicoPath['dendro1']), ffr(DicoPath['arbre1']))
 251
 252     if classif_mode == 0:
 253         txt += """
 254         tree.cut2 <- make_dendro_cut_tuple(tree.tot2$dendro_tuple, chd.result$coord_ok, classeuce2, 2, nbt)
 255         open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 256         plot(tree.cut2$tree.cl)
 257         dev.off()
 258         open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 259         plot(tree.cut2$dendro_tot_cl)
 260         dev.off()
 261         """ % (ffr(DicoPath['dendro2']), ffr(DicoPath['arbre2']))
 262
 263     txt += """
 264
 265     #save.image(file="%s")
 266     """ % (ffr(DicoPath['RData']))
 267
 268     fileout = open(DicoPath['Rchdtxt'], 'w')
 269     fileout.write(txt)
 270     fileout.close()
 271
 272 def RPamTxt(corpus, RscriptPath):
 273     DicoPath = corpus.pathout
 274     param = corpus.parametres
 275     txt = """
 276     source("%s")
 277     """ % (RscriptPath['pamtxt'])
 278     txt += """
 279     source("%s")
 280     """ % (RscriptPath['Rgraph'])
 281     txt += """
 282     result <- pamtxt("%s", "%s", "%s", method = "%s", clust_type = "%s", clnb = %i)
 283     n1 <- result$uce
 284     """ % (DicoPath['TableUc1'], DicoPath['listeuce1'], DicoPath['uce'], param['method'], param['cluster_type'], param['nbcl'] )
 285     txt += """
 286     open_file_graph("%s", width=400, height=400)
 287     plot(result$cl)
 288     dev.off()
 289     """ % (DicoPath['arbre1'])
 290     txt += """
 291     save.image(file="%s")
 292     """ % DicoPath['RData']
 293     fileout = open(DicoPath['Rchdtxt'], 'w')
 294     fileout.write(txt)
 295     fileout.close()
 296
 297
 298 def RchdQuest(DicoPath, RscriptPath, nbcl = 10, mincl = 10):
 299     txt = """
 300     source("%s")
 301     source("%s")
 302     source("%s")
 303     source("%s")
 304     """ % (ffr(RscriptPath['CHD']), ffr(RscriptPath['chdquest']), ffr(RscriptPath['anacor']),ffr(RscriptPath['Rgraph']))
 305
 306     txt += """
 307     nbt <- %i - 1
 308     mincl <- %i
 309     """ % (nbcl, mincl)
 310
 311     txt += """
 312     chd.result<-Rchdquest("%s","%s","%s", nbt = nbt, mincl = mincl)
 313     n1 <- chd.result$n1
 314     classeuce1 <- chd.result$cuce1
 315     """ % (ffr(DicoPath['mat01.csv']), ffr(DicoPath['listeuce1']), ffr(DicoPath['uce']))
 316
 317     txt += """
 318     tree_tot1 <- make_tree_tot(chd.result$chd)
 319     open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 320     plot(tree_tot1$tree.cl)
 321     dev.off()
 322     """ % ffr(DicoPath['arbre1'])
 323
 324     txt += """
 325     tree_cut1 <- make_dendro_cut_tuple(tree_tot1$dendro_tuple, chd.result$coord_ok, classeuce1, 1, nbt)
 326     tree.cut1 <- tree_cut1
 327     save(tree.cut1, file="%s")
 328     open_file_graph("%s", width = 600, height=400)
 329     classes<-n1[,ncol(n1)]
 330     plot.dendropr(tree_cut1$tree.cl,classes, histo = TRUE)
 331     """ % (ffr(DicoPath['Rdendro']), ffr(DicoPath['dendro1']))
 332
 333     txt += """
 334     save.image(file="%s")
 335     """ % ffr(DicoPath['RData'])
 336     fileout = open(DicoPath['Rchdquest'], 'w')
 337     fileout.write(txt)
 338     fileout.close()
 339
 340 def ReinertTxtProf(DictChdTxtOut, RscriptsPath, clnb, taillecar):
 341     txt = "clnb<-%i\n" % clnb
 342     txt += """
 343 source("%s")
 344 #load("%s")
 345 n1 <- read.csv2("%s")
 346 """ % (ffr(RscriptsPath['chdfunct']), ffr(DictChdTxtOut['RData']), ffr(DictChdTxtOut['n1.csv']))
 347     txt += """
 348 dataact<-read.csv2("%s", header = FALSE, sep = ';',quote = '\"', row.names = 1, na.strings = 'NA')
 349 datasup<-read.csv2("%s", header = FALSE, sep = ';',quote = '\"', row.names = 1, na.strings = 'NA')
 350 dataet<-read.csv2("%s", header = FALSE, sep = ';',quote = '\"', row.names = 1, na.strings = 'NA')
 351 """ % (ffr(DictChdTxtOut['Contout']), ffr(DictChdTxtOut['ContSupOut']), ffr(DictChdTxtOut['ContEtOut']))
 352     txt += """
 353 print('ATTENTION NEW BUILD PROF')
 354 #tablesqrpact<-BuildProf(as.matrix(dataact),n1,clnb)
 355 #tablesqrpsup<-BuildProf(as.matrix(datasup),n1,clnb)
 356 #tablesqrpet<-BuildProf(as.matrix(dataet),n1,clnb)
 357 tablesqrpact<-new.build.prof(as.matrix(dataact),n1,clnb)
 358 tablesqrpsup<-new.build.prof(as.matrix(datasup),n1,clnb)
 359 tablesqrpet<-new.build.prof(as.matrix(dataet),n1,clnb)
 360
 361 """
 362     txt += """
 363 PrintProfile(n1,tablesqrpact[4],tablesqrpet[4],tablesqrpact[5],tablesqrpet[5],clnb,"%s","%s",tablesqrpsup[4],tablesqrpsup[5])
 364 """ % (ffr(DictChdTxtOut['PROFILE_OUT']), ffr(DictChdTxtOut['ANTIPRO_OUT']))
 365     txt += """
 366 colnames(tablesqrpact[[2]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 367 colnames(tablesqrpact[[1]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 368 colnames(tablesqrpsup[[2]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 369 colnames(tablesqrpsup[[1]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 370 colnames(tablesqrpet[[2]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 371 colnames(tablesqrpet[[1]])<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 372 chistabletot<-rbind(tablesqrpact[2][[1]],tablesqrpsup[2][[1]])
 373 chistabletot<-rbind(chistabletot,tablesqrpet[2][[1]])
 374 ptabletot<-rbind(tablesqrpact[1][[1]],tablesqrpet[1][[1]])
 375 """
 376     txt += """
 377 write.csv2(chistabletot,file="%s")
 378 write.csv2(ptabletot,file="%s")
 379 gbcluster<-n1
 380 write.csv2(gbcluster,file="%s")
 381 """ % (ffr(DictChdTxtOut['chisqtable']), ffr(DictChdTxtOut['ptable']), ffr(DictChdTxtOut['SbyClasseOut']))
 382     if clnb > 2 :
 383         txt += """
 384     library(ca)
 385     colnames(dataact)<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 386     colnames(datasup)<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 387     colnames(dataet)<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 388     rowtot<-nrow(dataact)+nrow(dataet)+nrow(datasup)
 389     afctable<-rbind(as.matrix(dataact),as.matrix(datasup))
 390     afctable<-rbind(afctable,as.matrix(dataet))
 391     colnames(afctable)<-paste('classe',1:clnb,sep=' ')
 392     afc<-ca(afctable,suprow=((nrow(dataact)+1):rowtot),nd=(ncol(afctable)-1))
 393     debsup<-nrow(dataact)+1
 394     debet<-nrow(dataact)+nrow(datasup)+1
 395     fin<-rowtot
 396     afc<-AddCorrelationOk(afc)
 397     """
 398     #FIXME : split this!!!
 399         txt += """
 400     source("%s")
 401     """ % ffr(RscriptsPath['Rgraph'])
 402
 403         txt += """
 404         afc <- summary.ca.dm(afc)
 405         afc_table <- create_afc_table(afc)
 406         write.csv2(afc_table$facteur, file = "%s")
 407         write.csv2(afc_table$colonne, file = "%s")
 408         write.csv2(afc_table$ligne, file = "%s")
 409         """ % (ffr(DictChdTxtOut['afc_facteur']), ffr(DictChdTxtOut['afc_col']), ffr(DictChdTxtOut['afc_row']))
 410
 411         txt += """
 412     PARCEX<-%s
 413     """ % taillecar
 414         txt += """
 415     xyminmax <- PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='coord', deb=1, fin=(debsup-1), xlab = xlab, ylab = ylab)
 416     """ % (ffr(DictChdTxtOut['AFC2DL_OUT']))
 417         txt += """
 418     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)
 419     """ % (ffr(DictChdTxtOut['AFC2DSL_OUT']))
 420         txt += """
 421         if ((fin - debet) > 2) {
 422     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)
 423         }
 424     """ % (ffr(DictChdTxtOut['AFC2DEL_OUT']))
 425         txt += """
 426     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)
 427     """ % (ffr(DictChdTxtOut['AFC2DCL_OUT']))
 428 #        txt += """
 429  #   PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='crl', deb=1, fin=(debsup-1), xlab = xlab, ylab = ylab)
 430  #   PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='crl', deb=debsup, fin=(debet-1), xlab = xlab, ylab = ylab)
 431   #  PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", what='crl', deb=debet, fin=fin, xlab = xlab, ylab = ylab)
 432  #   PlotAfc2dCoul(afc, as.data.frame(chistabletot), "%s", col=TRUE, what='crl', xlab = xlab, ylab = ylab)
 433  #   """ % (DictChdTxtOut['AFC2DCoul'], DictChdTxtOut['AFC2DCoulSup'], DictChdTxtOut['AFC2DCoulEt'], DictChdTxtOut['AFC2DCoulCl'])
 434
 435     txt += """
 436 #rm(dataact)
 437 #rm(datasup)
 438 #rm(dataet)
 439 rm(tablesqrpact)
 440 rm(tablesqrpsup)
 441 rm(tablesqrpet)
 442 save.image(file="%s")
 443 """ % ffr(DictChdTxtOut['RData'])
 444     file = open(DictChdTxtOut['RTxtProfGraph'], 'w')
 445     file.write(txt)
 446     file.close()
 447
 448
 449 def write_afc_graph(self):
 450     if self.param['over'] : over = 'TRUE'
 451     else : over = 'FALSE'
 452
 453     if self.param['do_select_nb'] : do_select_nb = 'TRUE'
 454     else : do_select_nb = 'FALSE'
 455
 456     if self.param['do_select_chi'] : do_select_chi = 'TRUE'
 457     else : do_select_chi = 'FALSE'
 458
 459     if self.param['do_select_chi_classe'] : do_select_chi_classe = 'TRUE'
 460     else : do_select_chi_classe = 'FALSE'
 461
 462     if self.param['cex_txt'] : cex_txt = 'TRUE'
 463     else : cex_txt = 'FALSE'
 464
 465     if self.param['tchi'] : tchi = 'TRUE'
 466     else : tchi = 'FALSE'
 467
 468     if self.param['svg'] : svg = 'TRUE'
 469     else : svg = 'FALSE'
 470
 471     if self.param['typegraph'] == 4 :
 472         nodesfile = os.path.join(os.path.dirname(self.fileout),'nodes.csv')
 473         edgesfile = os.path.join(os.path.dirname(self.fileout),'edges.csv')
 474     else :
 475         nodesfile = 'NULL'
 476         edgesfile = 'NULL'
 477
 478     with open(self.RscriptsPath['afc_graph'], 'r') as f:
 479         txt = f.read()
 480
 481 #    self.DictPathOut['RData'], \
 482     scripts = txt % (ffr(self.RscriptsPath['Rgraph']),\
 483     self.param['typegraph'], \
 484     edgesfile, nodesfile, \
 485     self.param['what'], \
 486     self.param['facteur'][0],\
 487     self.param['facteur'][1], \
 488     self.param['facteur'][2], \
 489     self.param['qui'], \
 490     over,  do_select_nb, \
 491     self.param['select_nb'],  \
 492     do_select_chi, \
 493     self.param['select_chi'], \
 494     do_select_chi_classe, \
 495     self.param['nbchic'], \
 496     cex_txt, \
 497     self.param['txt_min'], \
 498     self.param['txt_max'], \
 499     self.fileout, \
 500     self.param['width'], \
 501     self.param['height'],\
 502     self.param['taillecar'], \
 503     self.param['alpha'], \
 504     self.param['film'], \
 505     tchi,\
 506     self.param['tchi_min'],\
 507     self.param['tchi_max'],\
 508     ffr(os.path.dirname(self.fileout)),\
 509     svg)
 510     return scripts
 511
 512 def print_simi3d(self):
 513     simi3d = self.parent.simi3dpanel
 514     txt = '#Fichier genere par Iramuteq'
 515     if simi3d.movie.GetValue() :
 516         movie = "'" + ffr(os.path.dirname(self.DictPathOut['RData'])) + "'"
 517     else :
 518         movie = 'NULL'
 519
 520     #if self.corpus.parametres['type'] == 'corpus' :
 521     #    header = 'TRUE'
 522     #else :
 523     #    header = 'FALSE'
 524     header = 'FALSE'
 525     txt += """
 526     dm<-read.csv2("%s",row.names=1,header = %s)
 527     load("%s")
 528     """ % (self.DictPathOut['Contout'], header, self.DictPathOut['RData'])
 529
 530     txt += """
 531     source("%s")
 532     """ % self.parent.RscriptsPath['Rgraph']
 533
 534
 535     txt += """
 536     make.simi.afc(dm,chistabletot, lim=%i, alpha = %.2f, movie = %s)
 537     """ % (simi3d.spin_1.GetValue(), float(simi3d.slider_1.GetValue())/100, movie)
 538     tmpfile = tempfile.mktemp(dir=self.parent.TEMPDIR)
 539     tmp = open(tmpfile,'w')
 540     tmp.write(txt)
 541     tmp.close()
 542     return tmpfile
 543
 544 def dendroandbarplot(table, rownames, colnames, rgraph, tmpgraph, intxt = False, dendro=False) :
 545     if not intxt :
 546         txttable = 'c(' + ','.join([','.join(line) for line in table]) + ')'
 547     rownb = len(rownames)
 548     rownames = 'c("' + '","'.join(rownames) + '")'
 549     colnames = 'c("' + '","'.join(colnames) + '")'
 550     if not intxt :
 551         #FIXME
 552         txt = """
 553             di <- matrix(data=%s, nrow=%i, byrow = TRUE)
 554             rownames(di)<- %s
 555             colnames(di) <- %s
 556         """ % (txttable, rownb, rownames, colnames)
 557     else :
 558         txt = intxt
 559     txt += """
 560         load("%s")
 561         library(ape)
 562         source("%s")
 563         height <- (30*ncol(di)) + (15*nrow(di))
 564         height <- ifelse(height <= 400, 400, height)
 565         width <- 500
 566         open_file_graph("%s", width=width, height=height)
 567         plot.dendro.lex(tree.cut1$tree.cl, di)
 568         """ % (ffr(dendro),ffr(rgraph),  ffr(tmpgraph))
 569     return txt
 570
 571 def barplot(table, parametres, intxt = False) :
 572     if not intxt :
 573         txttable = 'c(' + ','.join([','.join(line) for line in table]) + ')'
 574     #width = 100 + (15 * len(rownames)) + (100 * len(colnames))
 575     #height =  len(rownames) * 15
 576     rownb = len(parametres['rownames'])
 577     #if height < 400 :
 578     #    height = 400
 579     rownames = 'c("' + '","'.join(parametres['rownames']) + '")'
 580     colnames = 'c("' + '","'.join(parametres['colnames']) + '")'
 581
 582     if not intxt :
 583         #FIXME
 584         txt = """
 585             di <- matrix(data=%s, nrow=%i, byrow = TRUE)
 586             toinf <- which(di == Inf)
 587             tominf <- which(di == -Inf)
 588             if (length(toinf)) {
 589                 di[toinf] <- NA
 590                 valmax <- max(di, na.rm = TRUE)
 591                 if (valmax <= 0) {
 592                     valmax <- 2
 593                 } else {
 594                     valmax <- valmax + 2
 595                 }
 596                 di[toinf] <- valmax
 597             }
 598             if (length(tominf)) {
 599                 di[tominf] <- NA
 600                 valmin <- min(di, na.rm = TRUE)
 601                 if (valmin >=0) {
 602                     valmin <- -2
 603                 } else {
 604                     valmin <- valmin - 2
 605                 }
 606                 di[tominf] <- valmin
 607             }
 608             rownames(di)<- %s
 609             colnames(di) <- %s
 610         """ % (txttable, rownb, rownames, colnames)
 611     else :
 612         txt = intxt
 613     if not 'tree' in parametres :
 614         txt += """
 615             source("%s")
 616             color = rainbow(nrow(di))
 617             width <- %i
 618             height <- %i
 619             open_file_graph("%s",width = width, height = height, svg = %s)
 620                 par(mar=c(0,0,0,0))
 621             layout(matrix(c(1,2),1,2, byrow=TRUE),widths=c(3,lcm(12)))
 622             par(mar=c(8,4,1,0))
 623             yp = ifelse(length(toinf), 0.2, 0)
 624             ym = ifelse(length(tominf), 0.2, 0)
 625             ymin <- ifelse(!length(which(di < 0)), 0, min(di) - ym)
 626             coord <- barplot(as.matrix(di), beside = TRUE, col = color, space = c(0.1,0.6), ylim=c(ymin, max(di) + yp), las = 2)
 627             if (length(toinf)) {
 628                 coordinf <- coord[toinf]
 629                 valinf <- di[toinf]
 630                 text(x=coordinf, y=valinf + 0.1, 'i')
 631             }
 632             if (length(tominf)) {
 633                 coordinf <- coord[toinf]
 634                 valinf <- di[toinf]
 635                 text(x=coordinf, y=valinf - 0.1, 'i')
 636             }
 637             c <- colMeans(coord)
 638             c1 <- c[-1]
 639             c2 <- c[-length(c)]
 640             cc <- cbind(c1,c2)
 641             lcoord <- apply(cc, 1, mean)
 642             abline(v=lcoord)
 643             if (min(di) < 0) {
 644                 amp <- abs(max(di) - min(di))
 645             } else {
 646                 amp <- max(di)
 647             }
 648             if (amp < 10) {
 649                 d <- 2
 650             } else {
 651                 d <- signif(amp%%/%%10,1)
 652             }
 653             mn <- round(min(di))
 654             mx <- round(max(di))
 655             for (i in mn:mx) {
 656                 if ((i/d) == (i%%/%%d)) {
 657                     abline(h=i,lty=3)
 658                 }
 659             }
 660             par(mar=c(0,0,0,0))
 661             plot(0, axes = FALSE, pch = '')
 662             legend(x = 'center' , rownames(di), fill = color)
 663             dev.off()
 664             """ % (ffr(parametres['rgraph']), parametres['width'], parametres['height'], ffr(parametres['tmpgraph']), parametres['svg'])
 665     else :
 666         txt += """
 667         load("%s")
 668         library(ape)
 669         source("%s")
 670         width = %i
 671         height = %i
 672         open_file_graph("%s", width=width, height=height, svg = %s)
 673         plot.dendro.lex(tree.cut1$tree.cl, di)
 674         """ % (ffr(parametres['tree']), ffr(parametres['rgraph']), parametres['width'], parametres['height'], ffr(parametres['tmpgraph']), parametres['svg'])
 675     return txt
 676
 677 #def RAfcUci(DictAfcUciOut, nd=2, RscriptsPath='', PARCEX='0.8'):
 678 #    txt = """
 679 #    library(ca)
 680 #    nd<-%i
 681 #    """ % nd
 682 #    txt += """
 683 #    dataact<-read.csv2("%s")
 684 #    """ % (DictAfcUciOut['TableCont'])#, encoding)
 685 #    txt += """
 686 #    datasup<-read.csv2("%s")
 687 #    """ % (DictAfcUciOut['TableSup'])#, encoding)
 688 #    txt += """
 689 #    dataet<-read.csv2("%s")
 690 #    """ % (DictAfcUciOut['TableEt'])#, encoding)
 691 #    txt += """
 692 #    datatotsup<-cbind(dataact,datasup)
 693 #    datatotet<-cbind(dataact,dataet)
 694 #    afcact<-ca(dataact,nd=nd)
 695 #    afcsup<-ca(datatotsup,supcol=((ncol(dataact)+1):ncol(datatotsup)),nd=nd)
 696 #    afcet<-ca(datatotet,supcol=((ncol(dataact)+1):ncol(datatotet)),nd=nd)
 697 #    afctot<-afcsup$colcoord
 698 #    rownames(afctot)<-afcsup$colnames
 699 #    colnames(afctot)<-paste('coord. facteur',1:nd,sep=' ')
 700 #    afctot<-cbind(afctot,mass=afcsup$colmass)
 701 #    afctot<-cbind(afctot,distance=afcsup$coldist)
 702 #    afctot<-cbind(afctot,intertie=afcsup$colinertia)
 703 #    rcolet<-afcet$colsup
 704 #    afctmp<-afcet$colcoord[rcolet,]
 705 #    rownames(afctmp)<-afcet$colnames[rcolet]
 706 #    afctmp<-cbind(afctmp,afcet$colmass[rcolet])
 707 #    afctmp<-cbind(afctmp,afcet$coldist[rcolet])
 708 #    afctmp<-cbind(afctmp,afcet$colinertia[rcolet])
 709 #    afctot<-rbind(afctot,afctmp)
 710 #    write.csv2(afctot,file = "%s")
 711 #    source("%s")
 712 #    """ % (DictAfcUciOut['afc_row'], RscriptsPath['Rgraph'])
 713 #    txt += """
 714 #    PARCEX=%s
 715 #    """ % PARCEX
 716 #    #FIXME
 717 #    txt += """
 718 #    PlotAfc(afcet,filename="%s",toplot=c%s, PARCEX=PARCEX)
 719 #    """ % (DictAfcUciOut['AfcColAct'], "('none','active')")
 720 #    txt += """
 721 #    PlotAfc(afcsup,filename="%s",toplot=c%s, PARCEX=PARCEX)
 722 #    """ % (DictAfcUciOut['AfcColSup'], "('none','passive')")
 723 #    txt += """PlotAfc(afcet,filename="%s", toplot=c%s, PARCEX=PARCEX)
 724 #    """ % (DictAfcUciOut['AfcColEt'], "('none','passive')")
 725 #    txt += """
 726 #    PlotAfc(afcet,filename="%s", toplot=c%s, PARCEX=PARCEX)
 727 #    """ % (DictAfcUciOut['AfcRow'], "('all','none')")
 728 #    f = open(DictAfcUciOut['Rafcuci'], 'w')
 729 #    f.write(txt)
 730 #    f.close()
 731
 732 class PrintSimiScript(PrintRScript) :
 733     def make_script(self) :
 734         self.txtgraph = ''
 735         self.packages(['igraph', 'proxy', 'Matrix'])
 736         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['simi'], self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
 737         txt = ''
 738         if not self.parametres['keep_coord'] and not (self.parametres['type'] == 'simimatrix' or self.parametres['type'] == 'simiclustermatrix') :
 739             txt += """
 740             dm.path <- "%s"
 741             cn.path <- "%s"
 742             selected.col <- "%s"
 743             """ % (ffr(self.pathout['mat01.csv']), ffr(self.pathout['actives.csv']), ffr(self.pathout['selected.csv']))
 744             if 'word' in self.parametres :
 745                 txt += """
 746                 word <- TRUE
 747                 index <- %i + 1
 748                 """ % self.parametres['word']
 749             else :
 750                 txt += """
 751                 word <- FALSE
 752                 index <- NULL
 753                 """
 754             txt += """
 755             dm <-readMM(dm.path)
 756             cn <- read.table(cn.path, sep="\t", quote='"')
 757             colnames(dm) <- cn[,1]
 758             if (file.exists(selected.col)) {
 759                 sel.col <- read.csv2(selected.col, header = FALSE)
 760                 sel.col <- sel.col[,1] + 1
 761             } else {
 762                 sel.col <- 1:ncol(dm)
 763             }
 764             if (!word) {
 765                 dm <- dm[, sel.col]
 766             } else {
 767                 forme <- colnames(dm)[index]
 768                 if (!index %in% sel.col) {
 769                     sel.col <- append(sel.col, index)
 770                 }
 771                 dm <- dm[, sel.col]
 772                 index <- which(colnames(dm) == forme)
 773             }
 774             """
 775         elif not self.parametres['keep_coord'] and (self.parametres['type'] == 'simimatrix' or self.parametres['type'] == 'simiclustermatrix'):
 776             txt += """
 777             dm.path <- "%s"
 778             selected.col <- "%s"
 779             """ % (ffr(self.pathout['mat01.csv']), ffr(self.pathout['selected.csv']))
 780             if 'word' in self.parametres :
 781                 txt += """
 782                 word <- TRUE
 783                 index <- %i + 1
 784                 """ % self.parametres['word']
 785             else :
 786                 txt += """
 787                 word <- FALSE
 788                 """
 789             txt += """
 790             dm <-read.csv2(dm.path)
 791             dm <- as.matrix(dm)
 792             if (file.exists(selected.col)) {
 793                 sel.col <- read.csv2(selected.col, header = FALSE)
 794                 sel.col <- sel.col[,1] + 1
 795             } else {
 796                 sel.col <- 1:ncol(dm)
 797             }
 798             if (!word) {
 799                 dm <- dm[, sel.col]
 800             } else {
 801                 forme <- colnames(dm)[index]
 802                 if (!index %in% sel.col) {
 803                     sel.col <- append(sel.col, index)
 804                 }
 805                 dm <- dm[, sel.col]
 806                 index <- which(colnames(dm) == forme)
 807             }
 808             """
 809         else :
 810             txt += """
 811             load("%s")
 812             """ % ffr(self.pathout['RData.RData'])
 813
 814         if self.parametres['coeff'] == 0 :
 815             method = 'cooc'
 816             if not self.parametres['keep_coord'] :
 817                 txt += """
 818                 method <- 'cooc'
 819                 mat <- make.a(dm)
 820                 """
 821         elif self.analyse.indices[self.parametres['coeff']] == 'Jaccard' :
 822             method = 'Jaccard'
 823             if not self.parametres['keep_coord'] :
 824                 txt += """
 825                 method <- 'Jaccard'
 826                 mat <- sparse.jaccard(dm)
 827                 """
 828         else :
 829             if not self.parametres['keep_coord'] :
 830                 txt += """
 831                 dm <- as.matrix(dm)
 832                 """
 833         if self.parametres['coeff'] == 1 :
 834             method = 'prcooc'
 835             txt += """
 836             method <- 'Russel'
 837             mat <- simil(dm, method = 'Russel', diag = TRUE, upper = TRUE, by_rows = FALSE)
 838             """
 839         elif self.analyse.indices[self.parametres['coeff']] == 'binomial' :
 840             method = 'binomial'
 841             if not self.parametres['keep_coord'] :
 842                 txt += """
 843                 method <- 'binomial'
 844                 mat <- binom.sim(dm)
 845                 """
 846         elif self.parametres['coeff'] != 0 and self.analyse.indices[self.parametres['coeff']] != 'Jaccard':
 847             method = self.analyse.indices[self.parametres['coeff']]
 848             if not self.parametres['keep_coord'] :
 849                 txt += """
 850                 method <-"%s"
 851                 mat <- simil(dm, method = method, diag = TRUE, upper = TRUE, by_rows = FALSE)
 852                 """ % self.analyse.indices[self.parametres['coeff']]
 853         if not self.parametres['keep_coord'] :
 854             txt += """
 855             mat <- as.matrix(stats::as.dist(mat,diag=TRUE,upper=TRUE))
 856             mat[is.na(mat)] <- 0
 857             if (length(which(mat == Inf))) {
 858                 infp <- which(mat == Inf)
 859                 mat[infp] <- NA
 860                 maxmat <- max(mat, na.rm = TRUE)
 861                 if (maxmat > 0) {
 862                 maxmat <- maxmat + 1
 863                 } else {
 864                     maxmat <- 0
 865                 }
 866                 mat[infp] <- maxmat
 867             }
 868             if (length(which(mat == -Inf))) {
 869                 infm <- which(mat == -Inf)
 870                 mat[infm] <- NA
 871                 minmat <- min(mat, na.rm = TRUE)
 872                 if (maxmat < 0) {
 873                 minmat <- minmat - 1
 874                 } else {
 875                     minmat <- 0
 876                 }
 877                 mat[infm] <- minmat
 878             }
 879             """
 880         if 'word' in self.parametres and not self.parametres['keep_coord'] :
 881             txt += """
 882             mat <- graph.word(mat, index)
 883             cs <- colSums(mat)
 884             if (length(which(cs==0))) mat <- mat[,-which(cs==0)]
 885             rs <- rowSums(mat)
 886             if (length(which(rs==0))) mat <- mat[-which(rs==0),]
 887             if (length(which(cs==0))) dm <- dm[,-which(cs==0)]
 888             if (word) {
 889                 index <- which(colnames(mat)==forme)
 890             }
 891             """
 892
 893         if self.parametres['layout'] == 0 : layout = 'random'
 894         if self.parametres['layout'] == 1 : layout = 'circle'
 895         if self.parametres['layout'] == 2 : layout = 'frutch'
 896         if self.parametres['layout'] == 3 : layout = 'kawa'
 897         if self.parametres['layout'] == 4 : layout = 'graphopt'
 898         if self.parametres['layout'] == 5 : layout = 'spirale'
 899         if self.parametres['layout'] == 6 : layout = 'spirale3D'
 900
 901
 902         self.filename=''
 903         if self.parametres['type_graph'] == 0 : type = 'tkplot'
 904         if self.parametres['type_graph'] == 1 :
 905             graphnb = 1
 906             type = 'nplot'
 907             dirout = os.path.dirname(self.pathout['mat01.csv'])
 908             while os.path.exists(os.path.join(dirout,'graph_simi_'+str(graphnb)+'.png')):
 909                 graphnb +=1
 910             self.filename = ffr(os.path.join(dirout,'graph_simi_'+str(graphnb)+'.png'))
 911         if self.parametres['type_graph'] == 2 : type = 'rgl'
 912         if self.parametres['type_graph'] == 3 :
 913             graphnb = 1
 914             type = 'web'
 915             dirout = os.path.dirname(self.pathout['mat01.csv'])
 916             while os.path.exists(os.path.join(dirout,'web_'+str(graphnb))):
 917                 graphnb +=1
 918             self.filename = ffr(os.path.join(dirout,'web_'+str(graphnb)))
 919             os.mkdir(self.filename)
 920             self.filename = os.path.join(self.filename, 'gexf.gexf')
 921         if self.parametres['type_graph'] == 4 :
 922             graphnb = 1
 923             type = 'rglweb'
 924             dirout = os.path.dirname(self.pathout['mat01.csv'])
 925             while os.path.exists(os.path.join(dirout,'webrgl_'+str(graphnb))):
 926                 graphnb +=1
 927             self.filename = ffr(os.path.join(dirout,'webrgl_'+str(graphnb)))
 928             os.mkdir(self.filename)
 929
 930         if self.parametres['arbremax'] :
 931             arbremax = 'TRUE'
 932             self.txtgraph += ' - arbre maximum'
 933         else : arbremax = 'FALSE'
 934
 935         if self.parametres['coeff_tv'] :
 936             coeff_tv = self.parametres['coeff_tv_nb']
 937             tvminmax = 'c(NULL,NULL)'
 938         elif not self.parametres['coeff_tv'] or self.parametres.get('sformchi', False) :
 939             coeff_tv = 'NULL'
 940             tvminmax = 'c(%i, %i)' %(self.parametres['tvmin'], self.parametres['tvmax'])
 941         if self.parametres['coeff_te'] : coeff_te = 'c(%i,%i)' % (self.parametres['coeff_temin'], self.parametres['coeff_temax'])
 942         else : coeff_te = 'NULL'
 943
 944         if self.parametres['vcex'] or self.parametres.get('cexfromchi', False) :
 945             vcexminmax = 'c(%i/10,%i/10)' % (self.parametres['vcexmin'],self.parametres['vcexmax'])
 946         else :
 947             vcexminmax = 'c(NULL,NULL)'
 948         if not self.parametres['label_v'] : label_v = 'FALSE'
 949         else : label_v = 'TRUE'
 950
 951         if not self.parametres['label_e'] : label_e = 'FALSE'
 952         else : label_e = 'TRUE'
 953
 954         if self.parametres['seuil_ok'] : seuil = str(self.parametres['seuil'])
 955         else : seuil = 'NULL'
 956
 957         if not self.parametres.get('edgecurved', False) :
 958             ec = 'FALSE'
 959         else :
 960             ec = 'TRUE'
 961
 962         txt += """
 963         edge.curved <- %s
 964         """ % ec
 965
 966         cols = str(self.parametres['cols']).replace(')',', max=255)')
 967         cola = str(self.parametres['cola']).replace(')',',max=255)')
 968
 969         txt += """
 970         minmaxeff <- %s
 971         """ % tvminmax
 972         txt += """
 973         vcexminmax <- %s
 974         """ % vcexminmax
 975         txt += """
 976         cex = %i/10
 977         """ % self.parametres['cex']
 978
 979         if self.parametres['film'] :
 980             txt += """
 981             film <- "%s"
 982             """ % ffr(self.pathout['film'])
 983         else :
 984             txt += """
 985             film <- NULL
 986             """
 987         txt += """
 988         seuil <- %s
 989         if (!is.null(seuil)) {
 990             if (method!='cooc') {
 991                 seuil <- seuil/1000
 992             }
 993         }
 994         """ % seuil
 995
 996         txt += """
 997         label.v <- %s
 998         label.e <- %s
 999         """ % (label_v, label_e)
1000         txt += """
1001         cols <- rgb%s
1002         cola <- rgb%s
1003         """ % (cols, cola)
1004         txt += """
1005         width <- %i
1006         height <- %i
1007         """ % (self.parametres['width'], self.parametres['height'])
1008         if self.parametres['keep_coord'] :
1009             txt += """
1010             coords <- try(coords, TRUE)
1011             if (!is.matrix(coords)) {
1012                 coords<-NULL
1013             }
1014             """
1015         else :
1016             txt += """
1017             coords <- NULL
1018             """
1019         txt += """
1020         alpha <- %i/100
1021         """ % self.parametres['alpha']
1022         txt += """
1023         alpha <- %i/100
1024         """ % self.parametres['alpha']
1025 #############################################
1026         if  self.parametres.get('bystar',False) :
1027             txt += """
1028             et <- list()
1029             """
1030             for i, line in enumerate(self.parametres['listet']) :
1031                 txt+= """
1032                 et[[%i]] <- c(%s)
1033                 """ % (i+1, ','.join([`val + 1` for val in line]))
1034             txt+= """
1035             unetoile <- c('%s')
1036             """ % ("','".join([val for val in self.parametres['selectedstars']]))
1037             txt += """
1038             fsum <- NULL
1039             rs <- rowSums(dm)
1040             for (i in 1:length(unetoile)) {
1041                 print(unetoile[i])
1042                 tosum <- et[[i]]
1043                 if (length(tosum) > 1) {
1044                     fsum <- cbind(fsum, colSums(dm[tosum,]))
1045                 } else {
1046                     fsum <- cbind(fsum, dm[tosum,])
1047                 }
1048             }
1049             source("%s")
1050             lex <- AsLexico2(fsum, chip=TRUE)
1051             dcol <- apply(lex[[4]],1,which.max)
1052             toblack <- apply(lex[[4]],1,max)
1053             gcol <- rainbow(length(unetoile))
1054             #gcol[2] <- 'orange'
1055             vertex.label.color <- gcol[dcol]
1056             vertex.label.color[which(toblack <= 3.84)] <- 'black'
1057             leg <- list(unetoile=unetoile, gcol=gcol)
1058             cols <- vertex.label.color
1059             chivertex.size <- norm.vec(toblack, vcexminmax[1],  vcexminmax[2])
1060
1061             """ % (ffr(self.analyse.parent.RscriptsPath['chdfunct']))
1062         else :
1063             txt += """
1064             vertex.label.color <- 'black'
1065             chivertex.size <- 1
1066             leg<-NULL
1067             """
1068 #############################################
1069
1070 #        txt += """
1071 #        eff <- colSums(dm)
1072 #        g.ori <- graph.adjacency(mat, mode='lower', weighted = TRUE)
1073 #        w.ori <- E(g.ori)$weight
1074 #        if (max.tree) {
1075 #            if (method == 'cooc') {
1076 #                E(g.ori)$weight <- 1 / w.ori
1077 #            } else {
1078 #                E(g.ori)$weigth <- 1 - w.ori
1079 #            }
1080 #            g.max <- minimum.spanning.tree(g.ori)
1081 #            if (method == 'cooc') {
1082 #                E(g.max)$weight <- 1 / E(g.max)$weight
1083 #            } else {
1084 #                E(g.max)$weight <- 1 - E(g.max)$weight
1085 #            }
1086 #            g.toplot <- g.max
1087 #        } else {
1088 #            g.toplot <- g.ori
1089 #        }
1090 #        """
1091         if self.parametres['com'] :
1092             com = `self.parametres['communities']`
1093         else :
1094             com = 'NULL'
1095         if self.parametres['halo'] :
1096             halo = 'TRUE'
1097         else :
1098             halo = 'FALSE'
1099         txt += """
1100         communities <- %s
1101         halo <- %s
1102         """ % (com, halo)
1103         txt += """
1104         eff <- colSums(dm)
1105         x <- list(mat = mat, eff = eff)
1106         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)
1107         """ % (method, type, layout, arbremax, coeff_tv, coeff_te)
1108
1109         if self.parametres.get('bystar',False) :
1110             if self.parametres.get('cexfromchi', False) :
1111                 txt+="""
1112                     label.cex<-chivertex.size
1113                     """
1114             else :
1115                 txt+="""
1116                 label.cex <- cex
1117                 """
1118             if self.parametres.get('sfromchi', False) :
1119                 txt += """
1120                 vertex.size <- norm.vec(toblack, minmaxeff[1], minmaxeff[2])
1121                 """
1122             else :
1123                 txt += """
1124                 vertex.size <- NULL
1125                 """
1126         else :
1127             #print self.parametres
1128             if (self.parametres['type'] == 'clustersimitxt' and self.parametres.get('tmpchi', False)) or (self.parametres['type'] in ['simimatrix','simiclustermatrix'] and 'tmpchi' in self.parametres):
1129                 txt += """
1130                 lchi <- read.table("%s")
1131                 lchi <- lchi[,1]
1132                 """ % ffr(self.parametres['tmpchi'])
1133                 txt += """
1134                     lchi <- lchi[sel.col]
1135                     """
1136             if self.parametres['type'] in ['clustersimitxt', 'simimatrix', 'simiclustermatrix'] and self.parametres.get('cexfromchi', False) :
1137                 txt += """
1138                 label.cex <- norm.vec(lchi, vcexminmax[1], vcexminmax[2])
1139                 """
1140             else :
1141                 txt += """
1142             if (is.null(vcexminmax[1])) {
1143                 label.cex <- cex
1144             } else {
1145                 label.cex <- graph.simi$label.cex
1146             }
1147             """
1148             if (self.parametres['type'] in ['clustersimitxt', 'simimatrix', 'simiclustermatrix']) and self.parametres.get('sfromchi', False):
1149                 txt += """
1150                 vertex.size <- norm.vec(lchi, minmaxeff[1], minmaxeff[2])
1151                 if (!length(vertex.size)) vertex.size <- 0
1152                 """
1153             else :
1154                 txt += """
1155             if (is.null(minmaxeff[1])) {
1156                 vertex.size <- 0
1157             } else {
1158                 vertex.size <- graph.simi$eff
1159             }
1160             """
1161         #txt += """ vertex.size <- NULL """
1162         if self.parametres['svg'] : svg = 'TRUE'
1163         else : svg = 'FALSE'
1164         txt += """
1165         svg <- %s
1166         """ % svg
1167         txt += """
1168         vertex.col <- cols
1169         col.from.proto <- F
1170         if (col.from.proto) {
1171             proto.col <- read.table('/tmp/matcol.csv')
1172             v.proto.names <- make.names(proto.col[,1])
1173             v.proto.col <- as.character(proto.col[,2])
1174             v.proto.col[which(v.proto.col=='black')] <- 'yellow'
1175             v.names <- V(graph.simi$graph)$name
1176             num.color <- sapply(v.names, function(x) {if (x %%in%% v.proto.names) {v.proto.col[which(v.proto.names==x)]} else {'pink'}})
1177             vertex.col <- num.color
1178             V(graph.simi$graph)$proto.color <- vertex.col
1179         }
1180         if (!is.null(graph.simi$com)) {
1181             com <- graph.simi$com
1182             colm <- rainbow(length(com))
1183             if (vertex.size != 0 || graph.simi$halo) {
1184                 vertex.label.color <- 'black'
1185                 vertex.col <- colm[membership(com)]
1186             } else {
1187                 vertex.label.color <- colm[membership(com)]
1188             }
1189         }
1190         if (!length(graph.simi$elim)==0) {
1191             vertex.label.color <- vertex.label.color[-graph.simi$elim]
1192             if (length(label.cex > 1)) {
1193                  label.cex <- label.cex[-graph.simi$elim]
1194             }
1195         }
1196         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)
1197         save.image(file="%s")
1198         """ % (type, self.filename, ffr(self.pathout['RData']))
1199
1200         self.add(txt)
1201         self.write()
1202
1203 class WordCloudRScript(PrintRScript) :
1204     def make_script(self) :
1205         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1206         self.packages(['wordcloud'])
1207         bg_col = Rcolor(self.parametres['col_bg'])
1208         txt_col = Rcolor(self.parametres['col_text'])
1209         if self.parametres['svg'] :
1210             svg = 'TRUE'
1211         else :
1212             svg = 'FALSE'
1213         txt = """
1214         svg <- %s
1215         """ % svg
1216         txt += """
1217         act <- read.csv2("%s", header = FALSE, row.names=1, sep='\t')
1218         selected.col <- read.table("%s")
1219         toprint <- as.matrix(act[selected.col[,1] + 1,])
1220         rownames(toprint) <- rownames(act)[selected.col[,1] + 1]
1221         maxword <- %i
1222         if (nrow(toprint) > maxword) {
1223             toprint <- as.matrix(toprint[order(toprint[,1], decreasing=TRUE),])
1224             toprint <- as.matrix(toprint[1:maxword,])
1225         }
1226         open_file_graph("%s", width = %i, height = %i , svg = svg)
1227         par(bg=rgb%s)
1228         wordcloud(row.names(toprint), toprint[,1], scale=c(%f,%f), random.order=FALSE, colors=rgb%s)
1229         dev.off()
1230         """ % (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)
1231         self.add(txt)
1232         self.write()
1233
1234 class ProtoScript(PrintRScript) :
1235     def make_script(self) :
1236         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph'], self.analyse.parent.RscriptsPath['prototypical.R']])
1237         self.packages(['wordcloud'])
1238         if self.parametres.get('cloud', False) :
1239             cloud = 'TRUE'
1240         else :
1241             cloud = 'FALSE'
1242         txt = """
1243         errorn <- function(x) {
1244             qnorm(0.975)*sd(x)/sqrt(lenght(n))
1245         }
1246         errort <- function(x) {
1247             qt(0.975,df=lenght(x)-1)*sd(x)/sqrt(lenght(x))
1248         }
1249         mat <- read.csv2("%s", header = FALSE, row.names=1, sep='\t', quote='"', dec='.')
1250         open_file_graph("%s",height=800, width=1000)
1251         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')
1252         dev.off()
1253         """ % (ffr(self.analyse.pathout['table.csv']), ffr(self.analyse.pathout['proto.png']), self.parametres['limfreq'], self.parametres['limrang'], self.parametres['typegraph'])
1254         self.add(txt)
1255         self.write()
1256
1257
1258 class ExportAfc(PrintRScript) :
1259     def make_script(self) :
1260         self.source([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1261         self.packages(['rgexf'])
1262         txt = """
1263         """
1264
1265 class MergeGraphes(PrintRScript) :
1266     def __init__(self, analyse):
1267         self.script = u"#Script genere par IRaMuTeQ - %s\n" % datetime.now().ctime()
1268         self.pathout = PathOut()
1269         self.parametres = analyse.parametres
1270         self.scriptout = self.pathout['temp']
1271         self.analyse = analyse
1272
1273     def make_script(self) :
1274         #FIXME
1275
1276         txt = """
1277         library(igraph)
1278         library(Matrix)
1279         graphs <- list()
1280         """
1281         load = """
1282         load("%s")
1283         g <- graph.simi$graph
1284         V(g)$weight <- (graph.simi$mat.eff/nrow(dm))*100
1285         graphs[['%s']] <- g
1286         """
1287         for i, graph in enumerate(self.parametres['graphs']) :
1288             path = os.path.dirname(graph)
1289             gname = ''.join(['g', `i`])
1290             RData = os.path.join(path,'RData.RData')
1291             txt += load % (ffr(RData), gname)
1292         self.add(txt)
1293         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['simi']])
1294         txt = """
1295         merge.type <- 'proto'
1296         if (merge.type == 'normal') {
1297             ng <- merge.graph(graphs)
1298         } else {
1299             ng <- merge.graph.proto(graphs)
1300         }
1301         ngraph <- list(graph=ng, layout=layout.fruchterman.reingold(ng, dim=3), labex.cex=V(ng)$weight)
1302         write.graph(ng, "%s", format = 'graphml')
1303         """ % ffr(self.parametres['grapheout'])
1304         self.add(txt)
1305
1306 class TgenSpecScript(PrintRScript):
1307     def make_script(self):
1308         self.packages(['textometry'])
1309         txt = """
1310         tgen <- read.csv2("%s", row.names = 1, sep = '\\t')
1311         """ % ffr(self.parametres['tgeneff'])
1312         txt += """
1313         tot <- tgen[nrow(tgen), ]
1314         result <- NULL
1315         tgen <- tgen[-nrow(tgen),]
1316         for (i in 1:nrow(tgen)) {
1317             mat <- rbind(tgen[i,], tot - tgen[i,])
1318             specmat <- specificities(mat)
1319             result <- rbind(result, specmat[1,])
1320         }
1321         colnames(result) <- colnames(tgen)
1322         row.names(result) <- rownames(tgen)
1323         write.table(result, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1324         """ % ffr(self.pathout['tgenspec.csv'])
1325         self.add(txt)
1326
1327 class TgenProfScript(PrintRScript):
1328     def make_script(self):
1329         self.sources([self.analyse.ira.RscriptsPath['chdfunct']])
1330         txt = """
1331         tgen <- read.csv2("%s", row.names = 1, sep = '\\t')
1332         """ % ffr(self.parametres['tgeneff'])
1333         txt += """
1334         tgenlem <- read.csv2("%s", row.names = 1, sep = '\\t')
1335         """ % ffr(self.parametres['tgenlemeff'])
1336         txt += """
1337         res <- build.prof.tgen(tgen)
1338         write.table(res$chi2, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1339         write.table(res$pchi2, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1340         """ % (ffr(self.pathout['tgenchi2.csv']), ffr(self.pathout['tgenpchi2.csv']))
1341         txt += """
1342         reslem <- build.prof.tgen(tgenlem)
1343         write.table(reslem$chi2, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1344         write.table(reslem$pchi2, file = "%s", sep='\\t', col.names = NA)
1345         """ % (ffr(self.pathout['tgenlemchi2.csv']), ffr(self.pathout['tgenlempchi2.csv']))
1346         self.add(txt)
1347
1348 class FreqMultiScript(PrintRScript):
1349     def make_script(self):
1350         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1351         txt = """
1352         freq <- read.csv2("%s", row.names=1, sep='\\t', dec='.')
1353         """ % ffr(self.pathout['frequences.csv'])
1354         txt += """
1355         toplot <- freq[order(freq[,2]) ,2]
1356         toplot.names = rownames(freq)[order(freq[,2])]
1357         h <- 80 + (20 * nrow(freq))
1358         open_file_graph("%s",height=h, width=500)
1359         par(mar=c(3,20,3,3))
1360         barplot(toplot, names = toplot.names, horiz=TRUE, las =1, col = rainbow(nrow(freq)))
1361         dev.off()
1362         """ % ffr(self.pathout['barplotfreq.png'])
1363         txt += """
1364         toplot <- freq[order(freq[,4]) ,4]
1365         toplot.names = rownames(freq)[order(freq[,4])]
1366         open_file_graph("%s",height=h, width=500)
1367         par(mar=c(3,20,3,3))
1368         barplot(toplot, names = toplot.names, horiz=TRUE, las =1, col = rainbow(nrow(freq)))
1369         dev.off()
1370         """ % ffr(self.pathout['barplotrow.png'])
1371         self.add(txt)
1372         self.write()
1373
1374 class LabbeScript(PrintRScript) :
1375     def make_script(self) :
1376         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['distance-labbe.R'],
1377                       self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1378         txt = """
1379         tab <- read.csv2("%s", header=TRUE, sep=';', row.names=1)
1380         """ % (ffr(self.pathout['tableafcm.csv']))
1381         txt += """
1382         dist.mat <- dist.labbe(tab)
1383         dist.mat <- as.dist(dist.mat, upper=F, diag=F)
1384         write.table(as.matrix(dist.mat), "%s", sep='\t')
1385         library(cluster)
1386         library(ape)
1387         chd <- hclust(dist.mat, method="ward.D2")
1388         open_file_graph("%s", width=1000, height=1000, svg=F)
1389         par(cex=1.2)
1390         plot.phylo(as.phylo(chd), type='unrooted', lab4ut="axial")
1391         dev.off()
1392         """ % (ffr(self.pathout['distmat.csv']), ffr(self.pathout['labbe-tree.png']))
1393         txt +="""
1394         open_file_graph("%s", width=1000, height=1000, svg=F)
1395         par(mar=c(10,1,1,10))
1396         heatmap(as.matrix(dist.mat), symm = T, distfun=function(x) as.dist(x), margins=c(10,10))
1397         dev.off()
1398         """ % ffr(self.pathout['labbe-heatmap.png'])
1399         txt += """
1400         #http://stackoverflow.com/questions/3081066/what-techniques-exists-in-r-to-visualize-a-distance-matrix
1401         dst <- data.matrix(dist.mat)
1402         dim <- ncol(dst)
1403         rn <- row.names(as.matrix(dist.mat))
1404         open_file_graph("%s", width=1500, height=1000, svg=F)
1405         par(mar=c(10,10,3,3))
1406         image(1:dim, 1:dim, dst, axes = FALSE, xlab="", ylab="", col=heat.colors(99), breaks=seq(0.01,1,0.01))
1407         axis(1, 1:dim, rn, cex.axis = 0.9, las=3)
1408         axis(2, 1:dim, rn, cex.axis = 0.9, las=1)
1409         text(expand.grid(1:dim, 1:dim), sprintf("%%0.2f", dst), cex=0.6)
1410         dev.off()
1411         """  % ffr(self.pathout['labbe-matrix.png'])
1412         txt += """
1413         library(igraph)
1414         g <- graph.adjacency(as.matrix(1-dist.mat), mode="lower", weighted=T)
1415         write.graph(g, file="%s", format='graphml')
1416         open_file_graph("%s", width=1000, height=1000, svg=F)
1417         plot(g)
1418         dev.off()
1419         E(g)$weight <- 1 - E(g)$weight
1420         g <- minimum.spanning.tree(g)
1421         E(g)$weight <- 1 - E(g)$weight
1422         write.graph(g, file="%s", format='graphml')
1423         open_file_graph("%s", width=1000, height=1000, svg=F)
1424         plot(g)
1425         dev.off()
1426         """ % (ffr(self.pathout['graph_tot.graphml']), ffr(self.pathout['graph_tot.png']), ffr(self.pathout['graph_min.graphml']), ffr(self.pathout['graph_min.png']))
1427         self.add(txt)
1428         self.write()
1429
1430 class ChronoChi2Script(PrintRScript) :
1431     def make_script(self) :
1432         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1433         print self.parametres
1434         txt = """
1435         inRData <- "%s"
1436         dendrof <- "%s"
1437         load(inRData)
1438         load(dendrof)
1439         """ % (ffr(self.pathout['RData.RData']), ffr(self.pathout['dendrogramme.RData']))
1440         txt += """
1441         svg <- %s
1442         """ % self.parametres['svg']
1443         txt += """
1444         tc <- which(grepl("%s",rownames(chistabletot)))
1445         rn <- rownames(chistabletot)[tc]
1446         tc <- tc[order(rn)]
1447         dpt <- chistabletot[tc,]
1448         tot <- afctable[tc,]
1449         tcp <- rowSums(tot)
1450         ptc <- tcp/sum(tcp)
1451         dpt <- t(dpt)
1452         dd <- dpt
1453         """ % self.parametres['var'].replace(u'*', u"\\\\*")
1454         txt += """
1455         classes <- n1[,ncol(n1)]
1456         tcl <- table(classes)
1457         if ('0' %in% names(tcl)) {
1458             to.vire <- which(names(tcl) == '0')
1459             tcl <- tcl[-to.vire]
1460         }
1461         tclp <- tcl/sum(tcl)
1462
1463         #chi2 colors
1464         library(ape)
1465         k <- 1e-02
1466         lcol <- NULL
1467         lk <- k
1468         for (i in 1:5) {
1469             lcol <- c(lcol, qchisq(1-k,1))
1470             k <- k/10
1471             lk <- c(lk,k)
1472         }
1473         lcol <- c(3.84, lcol)
1474         lcol <- c(-Inf,lcol)
1475         lcol <- c(lcol, Inf)
1476         lk <- c(0.05,lk)
1477         breaks <- lcol
1478         alphas <- seq(0,1, length.out=length(breaks))
1479         clod <- rev(as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label))
1480         #end
1481         """
1482         txt += """
1483         open_file_graph("%s", w=%i, h=%i, svg=svg)
1484         """ % (ffr(self.parametres['tmpgraph']), self.parametres['width'], self.parametres['height'])
1485         txt += """
1486         par(mar=c(3,3,3,3))
1487         mat.graphic <- matrix(c(rep(1,nrow(dd)),c(2:(nrow(dd)+1))), ncol=2)
1488         mat.graphic <- rbind(mat.graphic, c(max(mat.graphic) + 1 , max(mat.graphic) + 2))
1489         hauteur <- tclp[clod] * 0.9
1490         heights.graphic <- append(hauteur, 0.1)
1491         layout(mat.graphic, heights=heights.graphic, widths=c(0.15,0.85))
1492         par(mar=c(0,0,0,0))
1493         tree.toplot <- tree.cut1$tree.cl
1494         num.label <- as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label)
1495         col.tree <- rainbow(length(num.label))[num.label]
1496         #tree.toplot$tip.label <- paste('classe ', tree.toplot$tip.label)
1497         plot.phylo(tree.toplot,label.offset=0.1, cex=1.1, no.margin=T, tip.color = col.tree)
1498         for (i in clod) {
1499             print(i)
1500             par(mar=c(0,0,0,0))
1501             lcol <- cut(dd[i,], breaks, include.lowest=TRUE)
1502             ulcol <- names(table(lcol))
1503             lcol <- as.character(lcol)
1504             for (j in 1:length(ulcol)) {
1505                 lcol[which(lcol==ulcol[j])] <- j
1506             }
1507             lcol <- as.numeric(lcol)
1508             mcol <- rainbow(nrow(dd))[i]
1509             last.col <- NULL
1510             for (k in alphas) {
1511                 last.col <- c(last.col, rgb(r=col2rgb(mcol)[1]/255, g=col2rgb(mcol)[2]/255, b=col2rgb(mcol)[3]/255, a=k))
1512             }
1513             #print(last.col)
1514
1515             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))
1516         }
1517         plot(0,type='n',axes=FALSE,ann=FALSE)
1518         label.coords <- barplot(rep(1, ncol(dd)), width=ptc, names.arg = F, las=2, axes=F, ylim=c(0,1), plot=T, col='white')
1519         text(x=label.coords, y=0.5, labels=rn[order(rn)], srt=90)
1520         dev.off()
1521         """
1522         self.add(txt)
1523         self.write()
1524
1525 class ChronoPropScript(PrintRScript) :
1526     def make_script(self) :
1527         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1528         print self.parametres
1529         txt = """
1530         inRData <- "%s"
1531         dendrof <- "%s"
1532         load(inRData)
1533         load(dendrof)
1534         """ % (ffr(self.pathout['RData.RData']), ffr(self.pathout['dendrogramme.RData']))
1535         txt += """
1536         svg <- %s
1537         """ % self.parametres['svg']
1538         txt += """
1539         tc <- which(grepl("%s",rownames(chistabletot)))
1540         rn <- rownames(chistabletot)[tc]
1541         tc <- tc[order(rn)]
1542         dpt <- chistabletot[tc,]
1543         tot <- afctable[tc,]
1544         tcp <- rowSums(tot)
1545         ptc <- tcp/sum(tcp)
1546         dpt <- t(dpt)
1547         dd <- dpt
1548         """ % self.parametres['var'].replace(u'*', u"\\\\*")
1549         txt += """
1550         classes <- n1[,ncol(n1)]
1551         tcl <- table(classes)
1552         if ('0' %in% names(tcl)) {
1553             to.vire <- which(names(tcl) == '0')
1554             tcl <- tcl[-to.vire]
1555         }
1556         tclp <- tcl/sum(tcl)
1557         """
1558         txt += """
1559         open_file_graph("%s", w=%i, h=%i, svg=svg)
1560         """ % (ffr(self.parametres['tmpgraph']), self.parametres['width'], self.parametres['height'])
1561         txt+= """
1562         ptt <- prop.table(as.matrix(tot), 1)
1563         par(mar=c(10,2,2,2))
1564         barplot(t(ptt)[as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label),], col=rainbow(ncol(ptt))[as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label)], width=ptc, las=3, space=0.05, cex.axis=0.7, border=NA)
1565         dev.off()
1566         """
1567         self.add(txt)
1568         self.write()
1569
1570 class ChronoggScript(PrintRScript) :
1571     def make_script(self) :
1572         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['Rgraph']])
1573         print self.parametres
1574         txt = """
1575         library(ggplot2)
1576         inRData <- "%s"
1577         dendrof <- "%s"
1578         load(inRData)
1579         load(dendrof)
1580         """ % (ffr(self.pathout['RData.RData']), ffr(self.pathout['dendrogramme.RData']))
1581         txt += """
1582         svg <- %s
1583         """ % self.parametres['svg']
1584         txt += """
1585         tc <- which(grepl("%s",rownames(chistabletot)))
1586         rn <- rownames(chistabletot)[tc]
1587         tc <- tc[order(rn)]
1588         dpt <- chistabletot[tc,]
1589         tot <- afctable[tc,]
1590         tcp <- rowSums(tot)
1591         ptc <- tcp/sum(tcp)
1592         dpt <- t(dpt)
1593         dd <- dpt
1594         """ % self.parametres['var'].replace(u'*', u"\\\\*")
1595         txt += """
1596         classes <- n1[,ncol(n1)]
1597         tcl <- table(classes)
1598         if ('0' %in% names(tcl)) {
1599             to.vire <- which(names(tcl) == '0')
1600             tcl <- tcl[-to.vire]
1601         }
1602         tclp <- tcl/sum(tcl)
1603         ptt <- prop.table(as.matrix(tot), 1)
1604         ptt <- ptt[,as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label)]
1605         rownames(ptt) <- cumsum(ptc)
1606         nptt<-as.data.frame(as.table(ptt))
1607         nptt[,1]<-as.numeric(as.character(nptt[,1]))
1608         col <- rainbow(ncol(ptt))[as.numeric(tree.cut1$tree.cl$tip.label)]
1609         """
1610         txt += """
1611         open_file_graph("%s", w=%i, h=%i, svg=svg)
1612         """ % (ffr(self.parametres['tmpgraph']), self.parametres['width'], self.parametres['height'])
1613         txt+= """
1614         par(mar=c(10,2,2,2))
1615         gg <- ggplot(data=nptt, aes(x=Var1,y=Freq,fill=Var2)) + geom_area(alpha=1 , size=0.5, colour="black")
1616         gg + scale_fill_manual(values=col)
1617         dev.off()
1618         """
1619         self.add(txt)
1620         self.write()
1621
1622 class DendroScript(PrintRScript) :
1623     def make_script(self) :
1624         if self.parametres['svg'] :
1625             typefile = '.svg'
1626         else :
1627             typefile = '.png'
1628         fileout = self.parametres['fileout']
1629         width = self.parametres['width']
1630         height = self.parametres['height']
1631         type_dendro = self.parametres['dendro_type']
1632         if self.parametres['taille_classe'] :
1633             tclasse = 'TRUE'
1634         else :
1635             tclasse = 'FALSE'
1636         if self.parametres['color_nb'] == 0 :
1637             bw = 'FALSE'
1638         else :
1639             bw = 'TRUE'
1640         if self.parametres['type_tclasse'] == 0 :
1641             histo='FALSE'
1642         else :
1643             histo = 'TRUE'
1644         if self.parametres['svg'] :
1645             svg = 'TRUE'
1646         else :
1647             svg = 'FALSE'
1648         dendro_path = self.pathout['Rdendro']
1649         classe_path = self.pathout['uce']
1650         txt = """
1651         library(ape)
1652         load("%s")
1653         source("%s")
1654         classes <- read.csv2("%s", row.names=1)
1655         classes <- classes[,1]
1656         """ % (ffr(dendro_path), ffr(self.parametres['Rgraph']),  ffr(classe_path))
1657         if self.parametres['dendro'] == 'simple' :
1658             txt += """
1659             open_file_graph("%s", width=%i, height=%i, svg=%s)
1660             plot.dendropr(tree.cut1$tree.cl, classes, type.dendro="%s", histo=%s, bw=%s, lab=NULL, tclasse=%s)
1661             """ % (ffr(fileout), width, height, svg, type_dendro, histo, bw, tclasse)
1662         elif self.parametres['dendro'] == 'texte' :
1663             txt += """
1664             load("%s")
1665             source("%s")
1666             if (is.null(debsup)) {
1667                 debsup <- debet
1668             }
1669             chistable <- chistabletot[1:(debsup-1),]
1670             """ % (ffr(self.pathout['RData.RData']), ffr(self.parametres['Rgraph']))
1671             if self.parametres.get('translation', False) :
1672                 txt += """
1673                 rn <- read.csv2("%s", header=FALSE, sep='\t')
1674                 rnchis <- row.names(chistable)
1675                 commun <- intersect(rnchis, unique(rn[,2]))
1676                 idrnchis <- sapply(commun, function(x) {which(rnchis==x)})
1677                 idrn <- sapply(commun, function(x) {which(as.vector(rn[,2])==x)[1]})
1678                 rownames(chistable)[idrnchis] <- as.vector(rn[idrn,1])
1679                 """ % ffr(self.parametres['translation'])
1680             txt += """
1681             open_file_graph("%s", width=%i, height=%i, svg = %s)
1682             plot.dendro.prof(tree.cut1$tree.cl, classes, chistable, nbbycl = 60, type.dendro="%s", bw=%s, lab=NULL)
1683             """ % (ffr(fileout), width, height, svg, type_dendro, bw)
1684         elif self.parametres['dendro'] == 'cloud' :
1685             txt += """
1686             load("%s")
1687             source("%s")
1688             if (is.null(debsup)) {
1689                 debsup <- debet
1690             }
1691             chistable <- chistabletot[1:(debsup-1),]
1692             open_file_graph("%s", width=%i, height=%i, svg=%s)
1693             plot.dendro.cloud(tree.cut1$tree.cl, classes, chistable, nbbycl = 300, type.dendro="%s", bw=%s, lab=NULL)
1694             """ % (ffr(self.pathout['RData.RData']), ffr(self.parametres['Rgraph']), ffr(fileout), width, height, svg, type_dendro, bw)
1695         self.add(txt)
1696         self.write()
1697
1698
1699 class ReDoProfScript(PrintRScript) :
1700     def make_script(self) :
1701         self.sources([self.analyse.parent.RscriptsPath['chdfunct.R']])
1702         print self.parametres
1703