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

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 #Author: Pierre Ratinaud
   3 #Copyright (c) 2008-2013 Pierre Ratinaud
   4 #License: GNU/GPL
   5
   6 from chemins import ffr, simipath
   7 import os
   8 from analysetxt import AnalyseText
   9 from guifunct import PrepSimi
  10 from functions import indices_simi, progressbar, treat_var_mod, read_list_file, print_liste, DoConf, exec_rcode, check_Rresult
  11 from PrintRScript import PrintSimiScript
  12 import wx
  13 from copy import copy
  14 from operator import itemgetter
  15 import codecs
  16 import logging
  17
  18 log = logging.getLogger('iramuteq.textsimi')
  19
  20 class SimiTxt(AnalyseText):
  21     def doanalyse(self) :
  22         self.parametres['type'] = 'simitxt'
  23         self.pathout.basefiles(simipath)
  24         self.indices = indices_simi
  25         if self.dlg :
  26             self.makesimiparam()
  27         #FIXME
  28         self.actives = self.corpus.make_actives_limit(3)
  29         dictcol = dict([[i, [act, self.corpus.getlemeff(act)]] for i, act in enumerate(self.actives)])
  30         continu = False
  31         if self.dlg :
  32             self.listet = self.corpus.make_etoiles()
  33             self.listet.sort()
  34             self.stars = copy(self.listet)
  35             self.parametres['stars'] = copy(self.listet)
  36             self.parametres['sfromchi'] = False
  37             self.dlg.Destroy()
  38             prep = PrepSimi(self.ira, self, self.parametres, self.pathout['selected.csv'], self.actives, indices_simi, wordlist=dictcol)
  39             if prep.val == wx.ID_OK :
  40                 continu = True
  41                 self.parametres = prep.parametres
  42                 self.dlg = progressbar(self.ira, 4)
  43             else :
  44                 return False
  45         else :
  46             order_actives = [[i, act, self.corpus.getlemeff(act)] for i, act in enumerate(self.actives)]
  47             order_actives = sorted(order_actives, key=itemgetter(2), reverse = True)
  48             with open(self.pathout['selected.csv'], 'w') as f :
  49                 f.write('\n'.join([`order_actives[val][0]` for val in self.parametres['selected']]))
  50             continu = True
  51
  52         if continu :
  53             self.makefiles()
  54             script = PrintSimiScript(self)
  55             script.make_script()
  56             if not self.doR(script.scriptout, dlg = self.dlg, message = 'R...') :
  57                 log.info('Problem')
  58                 return False
  59             if self.parametres['type_graph'] == 1:
  60                 if self.parametres['svg'] :
  61                     filename, ext = os.path.splitext(script.filename)
  62                     fileout = filename + '.svg'
  63                 else :
  64                     fileout = script.filename
  65                 if os.path.exists(self.pathout['liste_graph']):
  66                     graph_simi = read_list_file(self.pathout['liste_graph'])
  67                     graph_simi.append([os.path.basename(fileout), script.txtgraph])
  68                 else :
  69                     graph_simi = [[os.path.basename(fileout), script.txtgraph]]
  70                 print_liste(self.pathout['liste_graph'], graph_simi)
  71         else :
  72             return False
  73
  74     def makesimiparam(self) :
  75         self.paramsimi = {'coeff' : 0,
  76                           'layout' : 2,
  77                           'type_graph' : 1,
  78                           'arbremax' : 1,
  79                           'coeff_tv' : 1,
  80                           'coeff_tv_nb' : 0,
  81                           'tvprop' : 0,
  82                           'tvmin' : 5,
  83                           'tvmax' : 30,
  84                           'coeff_te' : 1,
  85                           'coeff_temin' : 1,
  86                           'coeff_temax' : 10,
  87                           'label_v': 1,
  88                           'label_e': 0,
  89                           'vcex' : 1,
  90                           'cexfromchi' : False,
  91                           'vcexmin' : 10,
  92                           'vcexmax' : 25,
  93                           'cex' : 10,
  94                           'seuil_ok' : 0,
  95                           'seuil' : 1,
  96                           'cols' : (255,0,0),
  97                           'cola' : (200,200,200),
  98                           'width' : 1000,
  99                           'height' : 1000,
 100                           'bystar' : False,
 101                           'first' : True,
 102                           'keep_coord' : False,
 103                           'alpha' : 20,
 104                           'film': False,
 105                           'svg' : 0,
 106                           'com' : 0,
 107                           'communities' : 0,
 108                           'halo' : 0,
 109                           #'ira' : self.pathout['Analyse.ira']
 110                           }
 111         self.parametres.update(self.paramsimi)
 112
 113     def makefiles(self, lim=3) :
 114         #self.actives, lim = self.corpus.make_actives_nb(self.parametres.get('max_actives',1500), 1)
 115         self.parametres['eff_min_forme'] = lim
 116         self.parametres['nbactives'] = len(self.actives)
 117         self.parametres['fromprof'] = False
 118         self.corpus.make_and_write_sparse_matrix_from_uces(self.actives, self.pathout['mat01.csv'], self.pathout['listeuce1.csv'])
 119         with open(self.pathout['actives.csv'], 'w') as f :
 120             f.write('\n'.join(self.actives).encode(self.ira.syscoding))
 121
 122 class SimiFromCluster(SimiTxt) :
 123     def __init__(self, ira, corpus, actives, lfreq, lchi, numcluster, parametres = None, dlg = False) :
 124         self.actives = actives
 125         self.numcluster = numcluster
 126         self.lfreq = lfreq
 127         self.lchi = lchi
 128         parametres['name'] = 'simi_classe_%i' % (numcluster + 1)
 129         dlg.Destroy()
 130         SimiTxt.__init__(self, ira, corpus, parametres, dlg=True, lemdial = False)
 131
 132     def preferences(self) :
 133         return self.parametres
 134
 135     def doanalyse(self) :
 136         self.parametres['type'] = 'clustersimitxt'
 137         self.pathout.basefiles(simipath)
 138         self.indices = indices_simi
 139         if self.dlg  :
 140             self.makesimiparam()
 141         if 'bystar' in self.parametres :
 142             del self.parametres['bystar']
 143         dictcol = dict([[i, [act, self.corpus.getlemclustereff(act, self.numcluster)]] for i, act in enumerate(self.actives)])
 144         continu = True
 145         #print self.dlg
 146         if self.dlg :
 147             self.dlg.Destroy()
 148             self.stars = []#copy(self.listet)
 149             self.parametres['stars'] = 0#copy(self.listet)
 150             self.parametres['sfromchi'] = 1
 151             prep = PrepSimi(self.ira, self, self.parametres, self.pathout['selected.csv'], self.actives, indices_simi, wordlist=dictcol)
 152             if prep.val == wx.ID_OK :
 153                 continu = True
 154                 self.parametres = prep.parametres
 155             else :
 156                 continu = False
 157         if continu :
 158             self.dlg = progressbar(self.parent, 3)
 159             self.makefiles()
 160             self.parametres['type'] = 'clustersimitxt'
 161             script = PrintSimiScript(self)
 162             script.make_script()
 163             if not self.doR(script.scriptout, dlg = self.dlg, message = 'R ...') :
 164                 return False
 165             if self.parametres['type_graph'] == 1:
 166                 if self.parametres['svg'] :
 167                     filename, ext = os.path.splitext(script.filename)
 168                     fileout = filename + '.svg'
 169                 else :
 170                     fileout = script.filename
 171                 if os.path.exists(self.pathout['liste_graph']):
 172                     graph_simi = read_list_file(self.pathout['liste_graph'])
 173                     graph_simi.append([os.path.basename(fileout), script.txtgraph])
 174                 else :
 175                     graph_simi = [[os.path.basename(fileout), script.txtgraph]]
 176                 print_liste(self.pathout['liste_graph'], graph_simi)
 177         else :
 178             return False
 179
 180     def makefiles(self) :
 181         self.parametres['eff_min_forme'] = 3
 182         self.parametres['nbactives'] = len(self.actives)
 183         self.parametres['fromprof'] = True
 184         self.corpus.make_and_write_sparse_matrix_from_classe(self.actives, self.corpus.lc[self.numcluster], self.pathout['mat01.csv'])
 185         with open(self.pathout['actives.csv'], 'w') as f :
 186             f.write('\n'.join(self.actives).encode(self.ira.syscoding))
 187         with open(self.pathout['actives_nb.csv'], 'w') as f :
 188             f.write('\n'.join([`val` for val in self.lfreq]))
 189         with open(self.pathout['actives_chi.csv'], 'w') as f :
 190             f.write('\n'.join([`val` for val in self.lchi]))
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