iramuteq.org Git - iramuteq/blob - Rscripts/simi.R

   1 #from proxy package
   2 #############################################################
   3 #a, b, c, and d are the counts of all (TRUE, TRUE), (TRUE, FALSE), (FALSE, TRUE), and (FALSE, FALSE)
   4 # n <- a + b + c + d = nrow(x)
   5
   6 make.a <- function(x) {
   7     a  <- t(x) %*% (x)
   8     a
   9 }
  10
  11 make.b <- function(x) {
  12     b <- t(x) %*% (1 - x)
  13     b
  14 }
  15
  16 make.c <- function(x) {
  17     c <- (1-t(x)) %*% x
  18     c
  19 }
  20
  21 make.d <- function(x, a, b, c) {
  22 #??????????? ncol ?
  23     d <- ncol(x) - a - b - c
  24     d
  25 }
  26
  27 ###########################################
  28 #x, a
  29 ###########################################
  30 my.jaccard <- function(x) {
  31     a <- make.a(x)
  32     b <- make.b(x)
  33     c <- make.c(x)
  34     #d <- make.d(x, a, b, c)
  35     jac <- a / (a + b + c)
  36     jac
  37 }
  38
  39 #Col-wise Jaccard similarity
  40 #http://stats.stackexchange.com/a/89947/2817
  41 sparse.jaccard <- function(x) {
  42   A = crossprod(x)
  43   ix = which(A > 0, arr.ind=TRUE)
  44   b = colSums(x)
  45   Aix = A[ix]
  46   J = sparseMatrix(
  47     i = ix[,1],
  48     j = ix[,2],
  49     x = Aix / (b[ix[,1]] + b[ix[,2]] - Aix),
  50     dims = dim(A)
  51   )
  52   colnames(J) <- colnames(x)
  53   rownames(J) <- row.names(x)
  54   return(J)
  55 }
  56
  57
  58
  59 prcooc <- function(x, a) {
  60     prc <- (a / nrow(x))
  61     prc
  62 }
  63
  64 make.bin <- function(cs, a, i, j, nb) {
  65     if (a[i, j] >= 1) {
  66         ab <- a[i, j] - 1
  67         res <- binom.test(ab, nb, (cs[i]/nb) * (cs[j]/nb), "less")
  68     } else {
  69         res <- NULL
  70         res$p.value <- 0
  71     }
  72     #res <- binom.test(ab, nb, (cs[i]/nb) * (cs[j]/nb), "less")
  73     res$p.value
  74     }
  75
  76 binom.sim <- function(x) {
  77     a <- make.a(x)
  78     n <- nrow(x)
  79     cs <- colSums(x)
  80     mat <- matrix(0,ncol(x),ncol(x))
  81     colnames(mat)<-colnames(a)
  82     rownames(mat)<-rownames(a)
  83     for (i in 1:(ncol(x)-1)) {
  84         for (j in (i+1):ncol(x)) {
  85             mat[j,i] <- make.bin(cs, a, i, j , n)
  86         }
  87     }
  88 #    print(mat)
  89     mat
  90 }
  91
  92
  93 ############################################
  94 # a, b, c
  95 ############################################
  96 # jaccard a, b, c   a / (a + b + c)
  97 # Kulczynski1 a, b, c   a / (b + c)
  98 # Kulczynski2 a, b, c   [a / (a + b) + a / (a + c)] / 2
  99 # Mountford a, b, c    2a / (ab + ac + 2bc)
 100 # Fager, McGowan a, b, c   a / sqrt((a + b)(a + c)) - 1 / 2 sqrt(a + c)
 101 # Russel, Rao a (a/n)
 102 # Dice, Czekanowski, Sorensen a, b, c   2a / (2a + b + c)
 103 # Mozley, Margalef a, b, c  an / (a + b)(a + c)
 104 # Ochiai a, b, c  a / sqrt[(a + b)(a + c)]
 105 # Simpson a, b, c   a / min{(a + b), (a + c)}
 106 # Braun-Blanquet a, b, c  a / max{(a + b), (a + c)}
 107
 108 #simple matching, Sokal/Michener a, b, c, d, ((a + d) /n)
 109 # Hamman, a, b, c, d, ([a + d] - [b + c]) / n
 110 # Faith , a, b, c, d, (a + d/2) / n
 111 # Tanimoto, Rogers a, b, c, d, (a + d) / (a + 2b + 2c + d)
 112 # Phi  a, b, c, d   (ad - bc) / sqrt[(a + b)(c + d)(a + c)(b + d)]
 113 # Stiles a, b, c, d  log(n(|ad-bc| - 0.5n)^2 / [(a + b)(c + d)(a + c)(b + d)])
 114 # Michael   a, b, c, d   4(ad - bc) / [(a + d)^2 + (b + c)^2]
 115 # Yule a, b, c, d  (ad - bc) / (ad + bc)
 116 # Yule2  a, b, c, d  (sqrt(ad) - sqrt(bc)) / (sqrt(ad) + sqrt(bc))
 117
 118 BuildProf01<-function(x,classes) {
 119         #x : donnees en 0/1
 120         #classes : classes de chaque lignes de x
 121         dm<-cbind(x,cl=classes)
 122         clnb=length(summary(as.data.frame(as.character(classes)),max=100))
 123         print(clnb)
 124         print(summary(as.data.frame(as.character(classes)),max=100))
 125         mat<-matrix(0,ncol(x),clnb)
 126         rownames(mat)<-colnames(x)
 127         for (i in 1:clnb) {
 128                 dtmp<-dm[which(dm$cl==i),]
 129                 for (j in 1:(ncol(dtmp)-1)) {
 130                         mat[j,i]<-sum(dtmp[,j])
 131                 }
 132         }
 133         mat
 134 }
 135
 136 do.simi <- function(x, method = 'cooc',seuil = NULL, p.type = 'tkplot',layout.type = 'frutch', max.tree = TRUE, coeff.vertex=NULL, coeff.edge = NULL, minmaxeff=c(NULL,NULL), vcexminmax= c(NULL,NULL), cex = 1, coords = NULL, communities = NULL, halo = FALSE, fromcoords=NULL, forvertex=NULL, index.word=NULL) {
 137         mat.simi <- x$mat
 138     mat.eff <- x$eff
 139     v.label <- colnames(mat.simi)
 140         g1<-graph.adjacency(mat.simi,mode="lower",weighted=TRUE)
 141         g.toplot<-g1
 142         weori<-get.edge.attribute(g1,'weight')
 143         if (max.tree) {
 144         if (method == 'cooc') {
 145                     invw <- 1 / weori
 146         } else {
 147             invw <- 1 - weori
 148         }
 149                 E(g1)$weight<-invw
 150                 g.max<-minimum.spanning.tree(g1)
 151         if (method == 'cooc') {
 152                     E(g.max)$weight<-1 / E(g.max)$weight
 153         } else {
 154             E(g.max)$weight<-1 - E(g.max)$weight
 155         }
 156                 g.toplot<-g.max
 157         }
 158
 159     if (!is.null(seuil)) {
 160         if (seuil >= max(mat.simi)) seuil <- -Inf
 161         vec<-vector()
 162         w<-E(g.toplot)$weight
 163         tovire <- which(w<=seuil)
 164         g.toplot <- delete.edges(g.toplot,(tovire))
 165         for (i in 1:(length(V(g.toplot)))) {
 166             if (length(neighbors(g.toplot,i))==0) {
 167                 vec<-append(vec,i)
 168             }
 169         }
 170         g.toplot <- delete.vertices(g.toplot,vec)
 171         v.label <- V(g.toplot)$name
 172         if (!is.logical(vec)) mat.eff <- mat.eff[-(vec)]
 173     } else {
 174                 vec <- NULL
 175         }
 176
 177         if (!is.null(minmaxeff[1])) {
 178         eff<-norm.vec(mat.eff,minmaxeff[1],minmaxeff[2])
 179     } else {
 180         eff<-coeff.vertex
 181     }
 182     if (!is.null(vcexminmax[1])) {
 183         label.cex = norm.vec(mat.eff, vcexminmax[1], vcexminmax[2])
 184     } else {
 185         label.cex = cex
 186     }
 187     if (!is.null(coeff.edge)) {
 188         #FIXME
 189         we.width <- norm.vec(abs(E(g.toplot)$weight), coeff.edge[1], coeff.edge[2])
 190             #we.width <- abs((E(g.toplot)$weight/max(abs(E(g.toplot)$weight)))*coeff.edge)
 191     } else {
 192         we.width <- NULL
 193     }
 194     if (method != 'binom') {
 195         we.label <- round(E(g.toplot)$weight,3)
 196     } else {
 197         we.label <- round(E(g.toplot)$weight,4)
 198     }
 199         if (p.type=='rgl' || p.type=='rglweb') {
 200         nd<-3
 201     } else {
 202         nd<-2
 203     }
 204     if (! is.null(fromcoords)) {
 205         newfrom <- matrix(runif(nd*length(V(g.toplot)$name),min(fromcoords)),max(fromcoords),ncol=nd, nrow=length(V(g.toplot)$name))
 206         for (i in 1:length(V(g.toplot)$name)) {
 207             if(V(g.toplot)$name[i] %in% forvertex) {
 208                 newfrom[i,] <- fromcoords[which(forvertex==V(g.toplot)$name[i]),]
 209             }
 210         }
 211        fromcoords <- newfrom
 212     }
 213     #print(layout.type)
 214     if (is.null(coords)) {
 215         if (layout.type == 'frutch') {
 216             #lo <- layout_with_drl(g.toplot,dim=nd)
 217             #lo <- layout_with_fr(g.toplot,dim=nd, grid="grid", niter=10000, weights=1/E(g.toplot)$weight)#, start.temp = 1)#, )
 218                         if (nd==2) {
 219                                 library(sna)
 220                                 library(intergraph)
 221                                 lo <- gplot.layout.fruchtermanreingold(asNetwork(g.toplot), list())
 222                                 detach("package:intergraph", unload=TRUE)
 223                                 detach("package:sna", unload=TRUE)
 224                                 detach("package:network", unload=TRUE)
 225                                 library(igraph)
 226                         } else {
 227                                 lo <- layout_with_fr(g.toplot,dim=nd)
 228                         }
 229         }
 230         if (layout.type == 'kawa') {
 231                 lo <- layout_with_kk(g.toplot,dim=nd, weights=1/E(g.toplot)$weight, start=fromcoords, epsilon=0, maxiter = 10000)
 232             #print(lo)
 233         }
 234         if (layout.type == 'random')
 235                 lo <- layout_on_grid(g.toplot,dim=nd)
 236         if (layout.type == 'circle' & p.type != 'rgl')
 237                 lo <- layout_in_circle(g.toplot)
 238         if (layout.type == 'circle' & p.type == 'rgl')
 239                 lo <- layout_on_sphere(g.toplot)
 240         if (layout.type == 'graphopt')
 241             lo <- layout_as_tree(g.toplot, circular = TRUE)
 242                 if (layout.type == 'spirale')
 243                         lo <- spirale(g.toplot, E(g.toplot)$weight, index.word)
 244                 if (layout.type == 'spirale3D')
 245                         lo <- spirale3D(g.toplot, E(g.toplot)$weight, index.word)
 246     } else {
 247         lo <- coords
 248     }
 249     if (!is.null(communities)) {
 250         if (communities == 0 ){
 251             com <- edge.betweenness.community(g.toplot)
 252         } else if (communities == 1) {
 253             com <- fastgreedy.community(g.toplot)
 254         } else if (communities == 2) {
 255             com <- label.propagation.community(g.toplot)
 256         } else if (communities == 3) {
 257             com <- leading.eigenvector.community(g.toplot)
 258         } else if (communities == 4) {
 259             com <- multilevel.community(g.toplot)
 260         } else if (communities == 5) {
 261             com <- optimal.community(g.toplot)
 262         } else if (communities == 6) {
 263             com <- spinglass.community(g.toplot)
 264         } else if (communities == 7) {
 265             com <- walktrap.community(g.toplot)
 266         }
 267     } else {
 268         com <- NULL
 269     }
 270
 271         out <- list(graph = g.toplot, mat.eff = mat.eff, eff = eff, mat = mat.simi, v.label = v.label, we.width = we.width, we.label=we.label, label.cex = label.cex, layout = lo, communities = com, halo = halo, elim=vec)
 272 }
 273
 274 plot.simi <- function(graph.simi, p.type = 'tkplot',filename=NULL, communities = NULL, vertex.col = 'red', edge.col = 'black', edge.label = TRUE, vertex.label=TRUE, vertex.label.color = 'black', vertex.label.cex= NULL, vertex.size=NULL, leg=NULL, width = 800, height = 800, alpha = 0.1, cexalpha = FALSE, movie = NULL, edge.curved = TRUE, svg = FALSE, bg='white') {
 275         mat.simi <- graph.simi$mat
 276         g.toplot <- graph.simi$graph
 277     if (is.null(vertex.size)) {
 278         vertex.size <- graph.simi$eff
 279     } else {
 280         vertex.size <- vertex.size
 281     }
 282         we.width <- graph.simi$we.width
 283     if (vertex.label) {
 284         #v.label <- vire.nonascii(graph.simi$v.label)
 285         v.label <- graph.simi$v.label
 286     } else {
 287         v.label <- NA
 288     }
 289     if (edge.label) {
 290         we.label <- graph.simi$we.label
 291     } else {
 292         we.label <- NA
 293     }
 294         lo <- graph.simi$layout
 295     #rownames(lo) <- v.label
 296     if (!is.null(vertex.label.cex)) {
 297         label.cex<-vertex.label.cex
 298     } else {
 299         label.cex = graph.simi$label.cex
 300     }
 301
 302     if (cexalpha) {
 303         alphas <- norm.vec(label.cex, 0.5,1)
 304         nvlc <- NULL
 305         if (length(vertex.label.color) == 1) {
 306             for (i in 1:length(alphas)) {
 307              nvlc <- append(nvlc, adjustcolor(vertex.label.color, alpha=alphas[i]))
 308             }
 309         } else {
 310             for (i in 1:length(alphas)) {
 311                 nvlc <- append(nvlc, adjustcolor(vertex.label.color[i], alpha=alphas[i]))
 312             }
 313         }
 314         vertex.label.color <- nvlc
 315     }
 316     if (p.type=='nplot') {
 317         #print('ATTENTION - PAS OPEN FILE')
 318         open_file_graph(filename, width = width, height = height, svg = svg)
 319         par(mar=c(2,2,2,2))
 320         par(bg=bg)
 321         if (!is.null(leg)) {
 322             layout(matrix(c(1,2),1,2, byrow=TRUE),widths=c(3,lcm(7)))
 323             par(mar=c(2,2,1,0))
 324         }
 325         par(pch=' ')
 326         if (is.null(graph.simi$com)) {
 327             plot(g.toplot,vertex.label='', edge.width=we.width, vertex.size=vertex.size, vertex.color=vertex.col, vertex.label.color='white', edge.label=we.label, edge.label.cex=cex, edge.color=edge.col, vertex.label.cex = 0, layout=lo, edge.curved=edge.curved)#, rescale = FALSE)
 328         } else {
 329             if (graph.simi$halo) {
 330                 mark.groups <- communities(graph.simi$com)
 331             } else {
 332                 mark.groups <- NULL
 333             }
 334             plot(com, g.toplot,vertex.label='', edge.width=we.width, vertex.size=vertex.size, vertex.color=vertex.col, vertex.label.color='white', edge.label=we.label, edge.label.cex=cex, edge.color=edge.col, vertex.label.cex = 0, layout=lo, mark.groups = mark.groups, edge.curved=edge.curved)
 335         }
 336         #txt.layout <- lo
 337         txt.layout <- layout.norm(lo, -1, 1, -1, 1, -1, 1)
 338         #txt.layout <- txt.layout[order(label.cex),]
 339         #vertex.label.color <- vertex.label.color[order(label.cex)]
 340         #v.label <- v.label[order(label.cex)]
 341         #label.cex <- label.cex[order(label.cex)]
 342         text(txt.layout[,1], txt.layout[,2], v.label, cex=label.cex, col=vertex.label.color)
 343         if (!is.null(leg)) {
 344             par(mar=c(0,0,0,0))
 345             plot(0, axes = FALSE, pch = '')
 346             legend(x = 'center' , leg$unetoile, fill = leg$gcol)
 347         }
 348         dev.off()
 349         return(lo)
 350     }
 351         if (p.type=='tkplot') {
 352                 id <- tkplot(g.toplot,vertex.label=v.label, edge.width=we.width, vertex.size=vertex.size, vertex.color=vertex.col, vertex.label.color=vertex.label.color, edge.label=we.label, edge.color=edge.col, layout=lo)
 353         coords = tkplot.getcoords(id)
 354         ok <- try(coords <- tkplot.getcoords(id), TRUE)
 355                 while (is.matrix(ok)) {
 356             ok <- try(coords <- tkplot.getcoords(id), TRUE)
 357                         Sys.sleep(0.5)
 358         }
 359         tkplot.off()
 360     return(coords)
 361         }
 362
 363         if (p.type == 'rgl' || p.type == 'rglweb') {
 364                 library('rgl')
 365         #rgl.open()
 366         #par3d(cex=0.8)
 367         lo <- layout.norm(lo, -10, 10, -10, 10, -10, 10)
 368                 bg3d('white')
 369                 rglplot(g.toplot,vertex.label='', edge.width=we.width/10, vertex.size=0.01, vertex.color=vertex.col, vertex.label.color="black", edge.color = edge.col, layout=lo, rescale = FALSE)
 370         #los <- layout.norm(lo, -1, 1, -1, 1, -1, 1)
 371                 text3d(lo[,1], lo[,2], lo[,3], vire.nonascii(v.label), col = vertex.label.color, alpha = 1, cex = vertex.label.cex)
 372         rgl.spheres(lo, col = vertex.col, radius = vertex.size/100, alpha = alpha)
 373         #rgl.bg(color = c('white','black'))
 374         #bg3d('white')
 375         if (!is.null(movie)) {
 376             require(tcltk)
 377             ReturnVal <- tkmessageBox(title="RGL 3 D",message="Cliquez pour commencer le film",icon="info",type="ok")
 378
 379             movie3d(spin3d(axis=c(0,1,0),rpm=6), movie = 'film_graph', frames = "tmpfilm", duration=10, clean=TRUE, top = TRUE, dir = movie)
 380             ReturnVal <- tkmessageBox(title="RGL 3 D",message="Film fini !",icon="info",type="ok")
 381         }
 382         #play3d(spin3d(axis=c(0,1,0),rpm=6))
 383         if (p.type == 'rglweb') {
 384             writeWebGL(dir = filename, width = width, height= height)
 385                         #rglwidget()
 386         }# else {
 387             require(tcltk)
 388             ReturnVal <- tkmessageBox(title="RGL 3 D",message="Cliquez pour fermer",icon="info",type="ok")
 389         #}
 390         rgl.close()
 391         #       while (rgl.cur() != 0)
 392         #               Sys.sleep(0.5)
 393         } else if (p.type == 'web') {
 394                 library(rgexf)
 395         graph.simi$label.cex <- label.cex
 396                 if (length(vertex.col)==1) {
 397                         vertex.col <- rep(vertex.col, length(v.label))
 398                 }
 399         graph.simi$color <- vertex.col
 400         label <- v.label
 401         nodes.attr <- data.frame(label)
 402                 simi.to.gexf(filename, graph.simi, nodes.attr = nodes.attr)
 403         }
 404 }
 405
 406
 407 graph.word <- function(mat.simi, index) {
 408     nm <- matrix(0, ncol = ncol(mat.simi), nrow=nrow(mat.simi), dimnames=list(row.names(mat.simi), colnames(mat.simi)))
 409     nm[,index] <- mat.simi[,index]
 410     nm[index,] <- mat.simi[index,]
 411     nm
 412 }
 413
 414 #from :
 415 #http://gopalakrishna.palem.in/iGraphExport.html#GexfExport
 416 # Converts the given igraph object to GEXF format and saves it at the given filepath location
 417 #     g: input igraph object to be converted to gexf format
 418 #     filepath: file location where the output gexf file should be saved
 419 #
 420 saveAsGEXF = function(g, filepath="converted_graph.gexf")
 421 {
 422   require(igraph)
 423   require(rgexf)
 424
 425   # gexf nodes require two column data frame (id, label)
 426   # check if the input vertices has label already present
 427   # if not, just have the ids themselves as the label
 428   if(is.null(V(g)$label))
 429     V(g)$label <- as.character(V(g))
 430
 431   # similarily if edges does not have weight, add default 1 weight
 432   if(is.null(E(g)$weight))
 433     E(g)$weight <- rep.int(1, ecount(g))
 434
 435   nodes <- data.frame(cbind(1:vcount(g), V(g)$label))
 436   nodes[,1] <- as.character(nodes[,1])
 437   nodes[,2] <- as.character(nodes[,2])
 438   edges <- t(Vectorize(get.edge, vectorize.args='id')(g, 1:ecount(g)))
 439
 440   # combine all node attributes into a matrix (and take care of & for xml)
 441   vAttrNames <- setdiff(list.vertex.attributes(g), "label")
 442   for (val in c("x","y","color")) {
 443         vAttrNames <- setdiff(vAttrNames, val)
 444   }
 445   nodesAtt <- data.frame(sapply(vAttrNames, function(attr) sub("&", "&",get.vertex.attribute(g, attr))))
 446   for (i in 1:ncol(nodesAtt)) {
 447       nodesAtt[,i] <- as.character(nodesAtt[,i])
 448   }
 449
 450   # combine all edge attributes into a matrix (and take care of & for xml)
 451   eAttrNames <- setdiff(list.edge.attributes(g), "weight")
 452   edgesAtt <- data.frame(sapply(eAttrNames, function(attr) sub("&", "&",get.edge.attribute(g, attr))))
 453
 454   # combine all graph attributes into a meta-data
 455   graphAtt <- sapply(list.graph.attributes(g), function(attr) sub("&", "&",get.graph.attribute(g, attr)))
 456   ll <- length(V(g)$x)
 457   cc <- t(sapply(V(g)$color, col2rgb, alpha=TRUE))
 458   cc[,4] <- cc[,4]/255
 459   # generate the gexf object
 460   output <- write.gexf(nodes, edges,
 461                        edgesWeight=E(g)$weight,
 462                        edgesAtt = edgesAtt,
 463                        #edgesVizAtt = list(size=as.matrix(E(g)$weight)),
 464                        nodesAtt = nodesAtt,
 465                        nodesVizAtt=list(color=cc, position=cbind(V(g)$x,V(g)$y, rep(0,ll)), size=V(g)$weight),
 466                        meta=c(list(creator="iramuteq", description="igraph -> gexf converted file", keywords="igraph, gexf, R, rgexf"), graphAtt))
 467
 468   print(output, filepath, replace=T)
 469 }
 470
 471
 472 merge.graph <- function(graphs) {
 473     library(colorspace)
 474     ng <- graph.union(graphs, byname=T)
 475     V.weight <- V(ng)$weight_1
 476     E.weight <- E(ng)$weight_1
 477     cols <- rainbow(length(graphs))
 478     V.color <- rep(cols[1], length(V.weight))
 479     for (i in 2:length(graphs)) {
 480         tw <- paste('weight_', i, sep='')
 481         tocomp <- get.vertex.attribute(ng,tw)
 482         totest <- intersect(which(!is.na(V.weight)), which(!is.na(tocomp)))
 483         maxmat <- cbind(V.weight[totest], tocomp[totest])
 484         resmax <- apply(maxmat, 1, which.max)
 485         ncolor <- c(cols[(i-1)], cols[i])
 486         #rbgcol1 <- col2rgb(cols[(i-1)])
 487         #rbgcol1 <- rbgcol1/255
 488         #rgbcol1 <- RGB(rbgcol1[1],rbgcol1[2],rbgcol1[3])
 489         rbgcol2 <- col2rgb(cols[i])
 490         rbgcol2 <- rbgcol2/255
 491         #rgbcol2 <- RGB(rbgcol2[1],rbgcol2[2],rbgcol2[3])
 492         for (j in totest) {
 493             alpha <- tocomp[j] /(V.weight[j] + tocomp[j])
 494             rbgcol1 <- col2rgb(V.color[j])
 495             rbgcol1 <- rbgcol1/255
 496             #mix.col <- mixcolor(alpha,rbgcol1, rbgcol2)
 497             mix.col <- mixcolor(alpha, RGB(rbgcol1[1],rbgcol1[2],rbgcol1[3]), RGB(rbgcol2[1],rbgcol2[2],rbgcol2[3]))
 498             V.color[j] <- hex(mix.col)
 499                         #V.color[j] <- adjustcolor(hex(mix.col), 0.6)
 500         }
 501         #to.change <- totest[which(resmax == 2)]
 502         #V.color[to.change] <- cols[i]
 503         V.weight[totest] <- apply(maxmat, 1, max)
 504         nas <- which(is.na(V.weight))
 505         nas2 <- which(is.na(tocomp))
 506         fr2 <- setdiff(nas,nas2)
 507         V.weight[fr2] <- tocomp[fr2]
 508         V.color[fr2] <- cols[i]
 509         tocomp <- get.edge.attribute(ng, tw)
 510         totest <- intersect(which(!is.na(E.weight)), which(!is.na(tocomp)))
 511         maxmat <- cbind(E.weight[totest], tocomp[totest])
 512         resmax <- apply(maxmat, 1, which.max)
 513         E.weight[totest] <- apply(maxmat, 1, max)
 514         nas <- which(is.na(E.weight))
 515         nas2 <- which(is.na(tocomp))
 516         fr2 <- setdiff(nas,nas2)
 517         E.weight[fr2] <- tocomp[fr2]
 518     }
 519     V(ng)$weight <- V.weight
 520     V(ng)$color <- V.color
 521     E(ng)$weight <- E.weight
 522         colors <- col2rgb(V(ng)$color)
 523         V(ng)$r <- colors["red", ]
 524         V(ng)$g <- colors["green", ]
 525         V(ng)$b <- colors["blue", ]
 526     ng
 527 }
 528
 529 merge.graph.proto <- function(graphs) {
 530     library(colorspace)
 531     ng <- graph.union(graphs, byname=T)
 532     V.weight <- V(ng)$weight_1
 533     E.weight <- E(ng)$weight_1
 534         V.proto.color <- V(ng)$proto.color_1
 535         cols <- rainbow(length(graphs))
 536         V.color <- rep(cols[1], length(V.weight))
 537     for (i in 2:length(graphs)) {
 538         tw <- paste('weight_', i, sep='')
 539         tocomp <- get.vertex.attribute(ng,tw)
 540         totest <- intersect(which(!is.na(V.weight)), which(!is.na(tocomp)))
 541         maxmat <- cbind(V.weight[totest], tocomp[totest])
 542         resmax <- apply(maxmat, 1, which.max)
 543         V.weight[totest] <- apply(maxmat, 1, max)
 544         nas <- which(is.na(V.weight))
 545         nas2 <- which(is.na(tocomp))
 546         fr2 <- setdiff(nas,nas2)
 547         V.weight[fr2] <- tocomp[fr2]
 548
 549                 cw <- paste('proto.color_', i, sep='')
 550                 tocomp.col <- get.vertex.attribute(ng,cw)
 551                 which.sup <- which(resmax==2)
 552                 V.proto.color[totest[which.sup]] <- tocomp.col[totest[which.sup]]
 553                 V.proto.color[fr2] <- tocomp.col[fr2]
 554
 555                 V.color[totest[which.sup]] <- cols[i]
 556                 V.color[fr2] <- cols[i]
 557
 558         tocomp <- get.edge.attribute(ng, tw)
 559         totest <- intersect(which(!is.na(E.weight)), which(!is.na(tocomp)))
 560         maxmat <- cbind(E.weight[totest], tocomp[totest])
 561         resmax <- apply(maxmat, 1, which.max)
 562         E.weight[totest] <- apply(maxmat, 1, max)
 563         nas <- which(is.na(E.weight))
 564         nas2 <- which(is.na(tocomp))
 565         fr2 <- setdiff(nas,nas2)
 566         E.weight[fr2] <- tocomp[fr2]
 567         }
 568     V(ng)$weight <- V.weight
 569     V(ng)$proto.color <- V.proto.color
 570         V(ng)$color <- V.proto.color
 571     E(ng)$weight <- E.weight
 572         V(ng)$ocolor <- V.color
 573         colors <- col2rgb(V(ng)$color)
 574         V(ng)$r <- colors["red", ]
 575         V(ng)$g <- colors["green", ]
 576         V(ng)$b <- colors["blue", ]
 577     ng
 578 }
 579
 580
 581 spirale <- function(g, weigth, center, miny=0.1) {
 582         ncoord <- matrix(0, nrow=length(weigth)+1, ncol=2)
 583         v.names <- V(g)$name
 584         center.name <- v.names[center]
 585         first <- which.max(weigth)[1]
 586         if (head_of(g, first)$name == center.name) {
 587                 n.name <- tail_of(g, first)
 588         } else {
 589                 n.name <- head_of(g, first)
 590         }
 591         n.name <- n.name$name
 592         nb <- length(weigth)
 593         ncoord[which(v.names==n.name),] <- c(0,1)
 594         weigth[first] <- 0
 595         rs <- norm.vec(weigth,1, miny)
 596         nbt <- nb %/% 50
 597         if (nbt == 0) nbt <- 1
 598         angler <- ((360 * nbt) / (nb- 1)) * (pi/180)
 599         ang <- 90 * (pi/180)
 600         rr <- (1-miny) / (nb-1)
 601         r <- 1
 602         while (max(weigth != 0)) {
 603                 first <- which.max(weigth)[1]
 604                 if (head_of(g, first)$name == center.name) {
 605                         n.name <- tail_of(g, first)
 606                 } else {
 607                         n.name <- head_of(g, first)
 608                 }
 609                 n.name <- n.name$name
 610                 #r <- rs[first]
 611                 r <- r - rr
 612                 ang <- ang + angler
 613                 x <- r * cos(ang)
 614                 y <- r * sin(ang)
 615                 weigth[first] <- 0
 616                 ncoord[which(v.names==n.name),] <- c(x,y)
 617         }
 618         ncoord
 619 }
 620
 621 spirale3D <- function(g, weigth, center, miny=0.1) {
 622         ncoord <- matrix(0, nrow=length(weigth)+1, ncol=3)
 623         v.names <- V(g)$name
 624         center.name <- v.names[center]
 625         first <- which.max(weigth)[1]
 626         if (head_of(g, first)$name == center.name) {
 627                 n.name <- tail_of(g, first)
 628         } else {
 629                 n.name <- head_of(g, first)
 630         }
 631         n.name <- n.name$name
 632         nb <- length(weigth)
 633         ncoord[which(v.names==n.name),] <- c(0,0,1)
 634         weigth[first] <- 0
 635         rs <- norm.vec(weigth,1, miny)
 636         nbt <- nb %/% 50
 637         if (nbt == 0) nbt <- 1
 638         angler <- ((360 * nbt) / (nb- 1)) * (pi/180)
 639         theta <- 0
 640         phi <- 90 * (pi/180)
 641         rr <- (1-miny) / (nb-1)
 642         r <- 1
 643         while (max(weigth != 0)) {
 644                 first <- which.max(weigth)[1]
 645                 if (head_of(g, first)$name == center.name) {
 646                         n.name <- tail_of(g, first)
 647                 } else {
 648                         n.name <- head_of(g, first)
 649                 }
 650                 n.name <- n.name$name
 651                 #r <- rs[first]
 652                 r <- r - rr
 653                 theta <- theta + angler
 654                 phi <- phi + angler/2
 655                 x <- r * sin(theta) * cos(phi)
 656                 y <- r * sin(theta) * sin(phi)
 657                 z <- r * cos(theta)
 658                 weigth[first] <- 0
 659                 ncoord[which(v.names==n.name),] <- c(x,y,z)
 660         }
 661         ncoord
 662 }
 663