def addTaxo(self, taxonomy):
self.taxonomy = taxonomy
self.items.addTaxo(self.taxonomy) # アイテムクラスにtaxonomyを追加する
tFile = taxonomy.file
itemFN = taxonomy.itemFN
taxoFN = taxonomy.taxoFN
tf = nu.Mtemp()
xx1 = tf.file()
cpara = "%s,%s:%s" % (self.idFN, taxoFN, self.itemFN)
f = None
f <<= nm.mnjoin(i=self.file,
k=self.itemFN,
K=itemFN,
f=taxoFN,
m=tFile)
f <<= nm.mcut(f=cpara, o=xx1)
f.run()
ipara = "%s,%s" % (self.file, xx1)
kpara = "%s,%s" % (self.idFN, self.itemFN)
xx2 = tf.file()
nm.mcat(i=ipara).muniq(k=kpara, o=xx2).run(msg="on")
self.file = self.temp.file()
shutil.move(xx2, self.file)
def __convertToNumeric(self):
wf1 = self.__tempW.file()
wf2 = self.__tempW.file()
wf3 = self.__tempW.file()
self.mFile = self.__temp.file()
nm.mcut(f="e1:node", i=self.__wfE, o=wf1).run()
nm.mcut(f="e2:node", i=self.__wfE, o=wf2).run()
mcmd = None
if self.__wfN is not None:
nm.mcut(f="n:node", i=self.__wfN, o=wf3).run()
mcmd <<= nm.mcat(i=wf1 + "," + wf2 + "," + wf3, f="node")
else:
mcmd <<= nm.mcat(i=wf1 + "," + wf2, f="node")
mcmd <<= nm.muniq(k="node")
mcmd <<= nm.mnumber(q=True, a="id", o=self.mFile)
mcmd.run()
#エッジファイル変換・保存
self.eFile = self.__temp.file()
mcmd = nm.mjoin(i=self.__wfE,
m=self.mFile,
f="id:id1",
k="e1",
K="node")
mcmd <<= nm.mjoin(m=self.mFile, f="id:id2", k="e2", K="node")
mcmd <<= nm.muniq(k="id1,id2")
mcmd <<= nm.msortf(f="id1%n,id2%n")
mcmd <<= nm.mcut(f="id1:e1,id2:e2,no:row_index", o=self.eFile)
mcmd.run()
#take内部用エッジファイル保存
self.eFileT = self.__temp.file()
mcmd = nm.mcal(i=self.eFile, c="cat(\" \",$s{e1},$s{e2})", a="edge")
mcmd <<= nm.mcut(nfno=True, f="edge", o=self.eFileT)
mcmd.run()
#ノードファイル変換・保存
self.nFile = self.__temp.file()
if self.__wfN is not None:
mcmd = nm.mjoin(i=self.__wfN,
m=self.mFile,
f="id",
k="n",
K="node")
mcmd <<= nm.muniq(k="id")
mcmd <<= nm.msortf(f="id%n")
mcmd <<= nm.mcut(f="id:n,no:row_index", o=self.nFile)
mcmd.run()
else:
#エッジよりノード生成
wf4 = self.__tempW.file()
wf5 = self.__tempW.file()
nm.mcut(i=self.eFile, f="e1:n", o=wf4).run()
nm.mcut(i=self.eFile, f="e2:n", o=wf5).run()
mcmd = nm.mcat(i="%s,%s" % (wf4, wf5))
mcmd <<= nm.muniq(k="n")
mcmd <<= nm.msortf(f="n%n")
mcmd <<= nm.mnumber(q=True, a="row_index", o=self.nFile)
mcmd.run()
#ワークファイル削除
self.__tempW.rm()
def _readCSV_sub(iFile):
data = []
for block in nm.mcat(i=iFile).keyblock(k="sid",
s="sid,eid%n,item",
dtype={
"sid": "str",
"eid": "int",
"item": "str"
},
otype="dict"):
sid = block["sid"][0]
seq = []
elements = []
element = []
eidPrev = block["eid"][0]
for i in range(len(block["eid"])):
eid = block["eid"][i]
item = block["item"][i]
if eid != eidPrev:
elements.append([eidPrev, element])
element = []
element.append(item)
eidPrev = eid
elements.append([eidPrev, element])
data.append([sid, elements])
return data
def mkIndex(oFile, iFile):
f = None
f <<= nm.mcat(i=iFile)
f <<= nm.mcut(f="date,c")
f <<= nm.mavg(k="date", f="c")
f <<= nm.mcal(c="round(${c},1)", a="i")
f <<= nm.mcut(f="date,i", o="%s" % oFile)
f.run()
def enumerate(self,eArgs):
tf=nu.Mtemp()
# 最小サポートと最小サポート件数
if "minCnt" in eArgs :
self.minCnt = int(eArgs["minCnt"])
self.minSup = float(self.minCnt)/ float(self.db.size)
else:
self.minSup = float(eArgs["minSup"])
self.minCnt = int(self.minSup * float(self.db.size) + 0.99)
# 最大サポートと最大サポート件数
self.maxCnt=None
if "maxCnt" in eArgs or "maxSup" in eArgs:
if "maxCnt" in eArgs:
self.maxCnt = int(eArgs["maxCnt"])
self.maxSup = float(self.maxCnt)/float(self.db.size)
else:
self.maxSup = float(eArgs["maxSup"])
self.maxCnt = int(self.maxSup * float(self.db.size) + 0.99)
#未使用
#@minProb = eArgs["minProb"].to_f # 事後確率
#@minGR = @minProb/(1-@minProb) # 増加率
#@minGR = eArgs["minGR"].to_f if eArgs["minGR"]
# あるクラスをpos、他のクラスをnegにして、パターン列挙した結果ファイル名を格納する
pFiles=[]
tFiles=[]
for cName,posSize in self.db.clsNameRecSize.items():
negSize=self.db.size-posSize
# minGRの計算
if "minGR" in eArgs:
self.minGR=eArgs["minGR"]
else:
minProb = eArgs["minProb"] if ( "minProb" in eArgs ) else 0.5
if "uniform" in eArgs and eArgs["uniform"]:
self.minGR = (minProb/(1-minProb)) * (self.db.clsSize-1) # マニュアルの式(4)
else:
self.minGR = (minProb/(1-minProb)) * (float(negSize)/float(posSize)) # マニュアルの式(4)
# 最小サポートと最小サポート件数
if "minCnt" in eArgs:
self.minPos = eArgs["minCnt"]
else:
self.minPos = int(eArgs["minSup"] * float(posSize) + 0.99)
# 最大サポートと最大サポート件数
if "maxCnt" in eArgs or "maxSup" in eArgs:
if "maxCnt" in eArgs:
self.maxCnt = int(eArgs["maxCnt"])
else:
self.maxCnt = int(eArgs["maxSup"] * float(posSize) + 0.99)
self.sigma[cName] = self.calSigma(self.minPos,self.minGR,posSize,negSize)
# lcm_seqのパラメータ設定と実行
lcmout = tf.file() # lcm_seq出力ファイル
# 頻出パターンがなかった場合、lcm出力ファイルが生成されないので
# そのときのために空ファイルを生成しておいく。
with open(lcmout, "w") as efile:
pass
params = {}
if self.msgoff:
params["type"] ="CIA_"
else:
params["type"] ="CIA"
if self.maxCnt: # windowサイズ上限
params["U"] = str(self.maxCnt)
if "minLen" in eArgs:
params["l"] = str(eArgs["minLen"])
if 'maxLen' in eArgs:
params["u"] = str(eArgs["maxLen"])
if 'gap' in eArgs:
params["g"] = str(eArgs["gap"])
if 'win' in eArgs:
params["G"] = str(eArgs["win"])
params["w"] = self.weightFile[cName]
params["i"] = self.file
params["sup"] = str(self.sigma[cName])
params["o"] = lcmout
# lcm_seq実行
#MCMD::msgLog("#{run}")
if 'padding' in eArgs and eArgs["padding"]: # padding指定時は、0アイテムを出力しないlcm_seqを実行
extTake.lcmseq_zero(params)
else:
extTake.lcmseq(params)
# パターンのサポートを計算しCSV出力する
#MCMD::msgLog("output patterns to CSV file ...")
pFiles.append(self.temp.file())
transle = self.temp.file()
extTake.lcmtrans(lcmout,"e",transle) # pattern,countP,countN,size,pid
f=None
f <<= nm.mdelnull(f="pattern",i=transle)
f <<= nm.mcal(c='round(${countN},1)',a="neg")
f <<= nm.mcal(c='round(${countP}/%s,1)'%(self.posWeight[cName]),a="pos")
f <<= nm.mdelnull(f="pattern")
f <<= nm.msetstr(v=cName,a="class")
f <<= nm.msetstr(v=posSize,a="posTotal")
f <<= nm.msetstr(v=self.minGR,a="minGR")
f <<= nm.mcut(f="class,pid,pattern,size,pos,neg,posTotal,minGR",o=pFiles[-1])
f.run()
#s = MCMD::mrecount("i=#{pFiles.last}") # 列挙されたパターンの数
#MCMD::msgLog("the number of contrast patterns on class `#{cName}' enumerated is #{s}")
if self.outtf :
# トランザクション毎に出現するシーケンスを書き出す
#MCMD::msgLog("output tid-patterns ...")
tFiles.append(self.temp.file())
xxw= tf.file()
f=None
f <<= nm.mcut(f=self.db.idFN,i=self.db.file)
f <<= nm.muniq(k=self.db.idFN)
f <<= nm.mnumber(S=0,a="__tid",q=True)
f <<= nm.msortf(f="__tid",o=xxw)
f.run()
nm.mcut(f=self.db.idFN,i=self.db.file).muniq(k=self.db.idFN).mnumber(S=0,a="__tid",q=True,o=xxw).run()
translt = self.temp.file()
extTake.lcmtrans(lcmout,"t",translt)
nm.mjoin(k="__tid",m=xxw,f=self.db.idFN,i=translt).msetstr(v=cName,a="class").mcut(f=self.db.idFN+",class,pid",o=tFiles[-1]).run()
# クラス別のパターンとtid-pidファイルを統合して最終出力
self.pFile = self.temp.file()
self.tFile = self.temp.file()
# パターンファイル併合
xxpCat = tf.file()
f = nm.mcat(i=",".join(pFiles))
f <<= nm.msortf(f="class,pid")
f <<= nm.mnumber(s="class,pid",S=0,a="ppid",o=xxpCat)
f.run()
# パターンファイル計算
items=self.db.items
f=""
f = nm.mcut(f="class,ppid:pid,pattern,size,pos,neg,posTotal,minGR",i=xxpCat)
f <<= nm.msetstr(v=self.db.size,a="total")
f <<= nm.mcal(c='${total}-${posTotal}',a="negTotal") # negのトータル件数
f <<= nm.mcal(c='${pos}/${posTotal}',a="support") # サポートの計算
f <<= nm.mcal(c='if(${neg}==0,1.797693135e+308,(${pos}/${posTotal})/(${neg}/${negTotal}))',a="growthRate")
if "uniform" in eArgs and eArgs["uniform"] == True:
f <<= nm.mcal(c='(${pos}/${posTotal})/(${pos}/${posTotal}+(%s-1)*${neg}/${negTotal})'%(self.db.clsSize),a="postProb")
else:
f <<= nm.mcal(c='${pos}/(${pos}+${neg})',a="postProb")
f <<= nm.msel(c='${pos}>=%s&&${growthRate}>=${minGR}'%(self.minPos)) # minSupとminGRによる選択
f <<= nm.mvreplace(vf="pattern",m=items.file,K=items.idFN,f=items.itemFN)
f <<= nm.mcut(f="class,pid,pattern,size,pos,neg,posTotal,negTotal,total,support,growthRate,postProb")
f <<= nm.mvsort(vf="pattern")
f <<= nm.msortf(f="class%nr,postProb%nr,pos%nr",o=self.pFile)
f.run()
if self.outtf :
# 列挙されたパターンを含むtraのみ選択するためのマスタ
xxp4=nm.mcut(f="class,pid",i=self.pFile)
f = nm.mcat(i=",".join(tFiles))
f <<= nm.mjoin(k="class,pid",m=xxpCat,f="ppid") # 全クラス統一pid(ppid)結合
f <<= nm.mcommon(k="class,ppid",K="class,pid",m=xxp4) # 列挙されたパターンの選択
f <<= nm.mcut(f=self.db.idFN+",class,ppid:pid")
f <<= nm.msortf(f=self.db.idFN+",class,pid",o=self.tFile)
f.run()
self.size = nu.mrecount(i=self.pFile)
def enumerate(self, eArgs):
pFiles = []
tFiles = []
tf = mtemp.Mtemp()
for cName, posSize in self.db.clsNameRecSize.items():
negSize = self.db.traSize - posSize
if "minGR" in eArgs:
self.minGR = eArgs["minGR"]
else:
minProb = eArgs["minProb"] if ("minProb" in eArgs) else 0.5
if "uniform" in eArgs and eArgs["uniform"] == True:
self.minGR = (minProb / (1 - minProb)) * (
self.db.clsSize - 1) # マニュアルの式(4)
else:
self.minGR = (minProb / (1 - minProb)) * (
float(negSize) / float(posSize)) # マニュアルの式(4)
# 最小サポートと最小サポート件数
# s=0.05
# s=c1:0.05,c2:0.06
# S=10
# S=c1:10,c2:15
if "minCnt" in eArgs:
if isinstance(eArgs["minCnt"], dict):
self.minPos = eArgs["minCnt"][cName]
else:
self.minPos = eArgs["minCnt"]
else:
if isinstance(eArgs["minSup"], dict):
self.minPos = int(eArgs["minSup"][cName] * float(posSize) +
0.99)
else:
self.minPos = int(eArgs["minSup"] * flost(posSize) + 0.99)
# 最大サポートと最大サポート件数
if "maxCnt" in eArgs:
if isinstance(eArgs["maxCnt"], dict):
self.maxPos = eArgs["maxCnt"][cName]
else:
self.maxPos = eArgs["maxCnt"]
elif "maxSup" in eArgs:
if isinstance(eArgs["maxSup"], dict):
self.maxPos = int(eArgs["maxSup"][cName] * float(posSize) +
0.99)
else:
self.maxPos = int(eArgs["maxSup"] * float(posSize) + 0.99)
else:
self.maxPos = None
self.sigma[cName] = self.calSigma(self.minPos, self.minGR, posSize,
negSize)
# lcmのパラメータ設定と実行
# 頻出パターンがなかった場合、lcm出力ファイルが生成されないので
# そのときのために空ファイルを生成しておいく。
lcmout = tf.file() # lcm出力ファイル
with open(lcmout, "w") as efile:
pass
runPara = {}
if self.msgoff:
runPara["type"] = eArgs["type"] + "IA_"
else:
runPara["type"] = eArgs["type"] + "IA"
#if self.maxPos: #rubyだとif @maxCntなってる（どこにも設定されてないので）動いてないはず
if self.maxPos:
runPara["U"] = self.maxPos
if "minLen" in eArgs:
runPara["l"] = str(eArgs["minLen"])
if "maxLen" in eArgs:
runPara["u"] = str(eArgs["maxLen"])
runPara["w"] = self.weightFile[cName]
runPara["i"] = self.file
runPara["sup"] = str(self.sigma[cName])
runPara["o"] = lcmout
# lcm実行
#MCMD::msgLog("#{run}")
#TAKE::run_lcm(run)
#print(self.sigma)
#print(runPara)
#MCMD::msgLog("output patterns to CSV file ...")
extTake.lcm(runPara)
pFiles.append(self.temp.file())
transle = tf.file()
extTake.lcmtrans(lcmout, "e", transle)
f = nm.mdelnull(f="pattern", i=transle)
f <<= nm.mcal(c='round(${countN},1)', a="neg")
f <<= nm.mcal(c='round(${countP}/%s,1)' % (self.posWeight[cName]),
a="pos")
f <<= nm.mdelnull(f="pattern") #いる？
f <<= nm.msetstr(v=cName, a="class")
f <<= nm.msetstr(v=posSize, a="posTotal")
f <<= nm.msetstr(v=self.minGR, a="minGR")
f <<= nm.mcut(f="class,pid,pattern,size,pos,neg,posTotal,minGR",
o=pFiles[-1])
f.run()
#s = nutil.mrecount(i=self.file)
#MCMD::msgLog("the number of contrast patterns on class `#{cName}' enumerated is #{s}")
if self.outtf:
# トランザクション毎に出現するパターンを書き出す
#MCMD::msgLog("output tid-patterns ...")
tFiles.append(self.temp.file())
xxw = tf.file()
xxw = nm.mcut(f=self.db.idFN, i=self.db.file)
xxw <<= nm.muniq(k=self.db.idFN)
xxw <<= nm.mnumber(S=0, a="__tid", q=True)
translt = self.temp.file()
extTake.lcmtrans(lcmout, "t", translt)
f = nm.mjoin(k="__tid", m=xxw, f=self.db.idFN, i=translt)
f <<= nm.msetstr(v=cName, a="class")
f <<= nm.mcut(f=self.db.idFN + ",class,pid", o=tFiles[-1])
f.run()
# クラス別のパターンとtid-pidファイルを統合して最終出力
self.pFile = self.temp.file()
self.tFile = self.temp.file()
# パターンファイル併合
xxpCat = tf.file()
f = nm.mcat(i=",".join(pFiles))
f <<= nm.msortf(f="class,pid")
f <<= nm.mnumber(s="class,pid", S=0, a="ppid", o=xxpCat)
f.run()
# パターンファイル計算
items = self.db.items
f = nm.mcut(f="class,ppid:pid,pattern,size,pos,neg,posTotal,minGR",
i=xxpCat)
f <<= nm.msetstr(v=self.db.traSize, a="total")
f <<= nm.mcal(c='${total}-${posTotal}', a="negTotal") # negのトータル件数
f <<= nm.mcal(c='${pos}/${posTotal}', a="support") # サポートの計算
f <<= nm.mcal(
c=
'if(${neg}==0,1.797693135e+308,(${pos}/${posTotal})/(${neg}/${negTotal}))',
a="growthRate")
if "uniform" in eArgs and eArgs["uniform"] == True:
f <<= nm.mcal(
c='(${pos}/${posTotal})/(${pos}/${posTotal}+(%s-1)*${neg}/${negTotal})'
% (self.db.clsSize),
a="postProb")
else:
f <<= nm.mcal(c='${pos}/(${pos}+${neg})', a="postProb")
f <<= nm.msel(c='${pos}>=%s&&${growthRate}>=${minGR}' %
(self.minPos)) # minSupとminGRによる選択
f <<= nm.mvreplace(vf="pattern",
m=items.file,
K=items.idFN,
f=items.itemFN)
f <<= nm.mcut(
f="class,pid,pattern,size,pos,neg,posTotal,negTotal,total,support,growthRate,postProb"
)
f <<= nm.mvsort(vf="pattern")
f <<= nm.msortf(f="class%nr,postProb%nr,pos%nr", o=self.pFile)
f.run()
# アイテムを包含している冗長なタクソノミを削除
if items.taxonomy:
#MCMD::msgLog("reducing redundant rules in terms of taxonomy ...")
##ここは後で
zdd = VSOP.constant(0)
dt = nm.mcut(i=self.pFile, f="pattern")
for fldVal in dt:
zdd = zdd + VSOP.itemset(fldVal[0])
zdd = self.reduceTaxo(zdd, self.db.items)
xxp1 = tf.file()
xxp2 = tf.file()
xxp3 = tf.file()
zdd.csvout(xxp1)
nm.mcut(nfni=True, f="1:pattern",
i=xxp1).mvsort(vf="pattern").msortf(f="pattern",
o=xxp2).run()
nm.msortf(f="pattern", i=self.pFile).mcommon(
k="pattern", m=xxp2).msortf(f="class%nr,postProb%nr,pos%nr",
o=xxp3).run()
shutil.move(xxp3, self.pFile)
if self.outtf:
# 列挙されたパターンを含むtraのみ選択するためのマスタ
xxp4 = nm.mcut(f="class,pid", i=self.pFile)
f = nm.mcat(i=",".join(tFiles))
f <<= nm.mjoin(k="class,pid", m=xxpCat,
f="ppid") # 全クラス統一pid(ppid)結合
f <<= nm.mcommon(k="class,ppid", K="class,pid",
m=xxp4) # 列挙されたパターンの選択
f <<= nm.mcut(f=self.db.idFN + ",class,ppid:pid")
f <<= nm.msortf(f=self.db.idFN + ",class,pid", o=self.tFile)
f.run()
20160928,0.004529897822
20160929,-0.006691477247
20160930,0.001175128078
20161003,-0.006315794379
20161004,-0.009465877672
20161005,-0.01304673778
20161006,-0.00959163141
20161007,0.01723557587
20161010,-0.001371284213
20161011,-0.002416670838
20161012,-0.004140242517
20161013,-0.003854546465
20161014,-0.01164231144
20161017,-0.001684303294
20161018,-0.002248115897
20161019,-0.003859145998
20161020,-0.006883326367
20161021,-0.01175535999
20161024,-0.01474462455
"""
temo = mtemp.Mtemp()
vv = temo.file()
with open(vv, "w") as wfp:
wfp.write(sampDAT1)
xxx7_0 = n.mcat(i=vv).mcal(c="left($s{date},6)", a="month").mcut("f=month,val")
v = xxx7_0.cmd("tail -n 10").mcut(f="1:vvvvvvvv", nfn=True).run(msg="on")
print(v)
def run(self):
temp = mtemp.Mtemp()
### mtra2gc
xxsimgN = temp.file()
xxsimgE = temp.file()
xxsimgE0 = temp.file()
param = {}
param["i"] = self.iFile
if self.idFN:
param["tid"] = self.idFN
if self.itemFN:
param["item"] = self.itemFN
if self.sp1:
param["s"] = self.sp1
if self.sp2:
param["S"] = self.sp2
#####################
# 異なる向きのconfidenceを列挙するためにsim=C th=0として双方向列挙しておく
# 出力データは倍になるが、mfriendsで-directedとすることで元が取れている
param["sim"] = "C"
param["th"] = "0"
param["node_support"] = True
if self.numtp:
param["num"] = True
param["no"] = xxsimgN
param["eo"] = xxsimgE0
nt.mtra2gc(**param).run()
f = nm.readcsv(xxsimgE0)
for i in range(self.filterSize):
f <<= nm.mselnum(f=self.filter[i],
c="[%s,%s]" % (self.lb[i], self.ub[i]))
f <<= nm.writecsv(xxsimgE)
f.run()
### mfrirends
xxfriends = temp.file()
xxfriendE = temp.file()
xxw = temp.file()
xxf = temp.file()
xxff = temp.file()
xxor = temp.file()
if not os.path.isdir(xxfriends):
os.makedirs(xxfriends)
col = [["FF000080", "FF888880"], ["0000FF80", "8888FF80"],
["00FF0080", "88FF8880"]]
for i in range(len(self.sim)):
paramf = {}
paramf["ei"] = xxsimgE
paramf["ni"] = xxsimgN
paramf["ef"] = "node1,node2"
paramf["nf"] = "node"
paramf["eo"] = xxfriendE
paramf["no"] = xxfriends + "/n_" + str(i)
paramf["sim"] = self.sim[i]
paramf["dir"] = self.dir[i]
paramf["rank"] = self.rank[i]
paramf["directed"] = True
nt.mfriends(**paramf).run()
frec2 = nm.mfsort(f="node1,node2", i=xxfriendE)
frec2 <<= nm.msummary(k="node1,node2",
f=self.sim[i],
c="count,mean")
frec2 <<= nm.mselstr(f="count", v=2)
# node1%0,node2%1,fld,count,mean
# a,b,support,2,0.1818181818
# a,d,support,2,0.1818181818
f = nm.mjoin(k="node1,node2",
K="node1,node2",
m=frec2,
f="mean:s1",
n=True,
i=xxfriendE)
f <<= nm.mjoin(k="node2,node1",
K="node1,node2",
m=frec2,
f="mean:s2",
n=True)
# 1) xxrecs2でsimをjoinできない(s1,s2共にnull)ということは、それは片方向枝なので"F"をつける
# 2) 双方向枝a->b,b->aのうちa->bのみ(s1がnullでない)に"W"の印をつける。
# 3) それ以外の枝は"D"として削除
f <<= nm.mcal(
c='if(isnull($s{s1}),if(isnull($s{s2}),\"F\",\"D\"),\"W\")',
a="dir")
f <<= nm.mselstr(f="dir", v="D", r=True)
f <<= nm.mcal(c='if($s{dir}==\"W\",$s{s1},$s{%s})' % (self.sim[i]),
a="sim")
f <<= nm.mchgstr(f="dir:color",
c='W:%s,F:%s' % (col[i][0], col[i][1]),
A=True)
f <<= nm.msetstr(v=[self.sim[i], str(i)], a="simType,simPriority")
f <<= nm.mcut(f="simType,simPriority,node1,node2,sim,dir,color",
o=xxfriends + "/e_" + str(i))
f.run()
# node1%1,node2%0,simType,sim,dir,color
# b,a,jaccard,0.3333333333,F,8888FF
# j,c,jaccard,0.3333333333,F,8888FF
# b,d,jaccard,0.3333333333,F,8888FF
# a,e,jaccard,0.5,W,0000FF
# d,e,jaccard,0.5,W,0000FF
# rule fileの出力
if self.orFile:
mmm = nm.mcat(i=xxfriends + "/e_*").muniq(k="node1,node2")
nm.mcommon(k="node1,node2", i=xxsimgE, m=mmm, o=self.orFile).run()
# マルチ枝の単一化(W優先,パラメータ位置優先)
if self.prune:
"""
# 双方向と片方向に分割
nm.mcat(i=xxfriends+"/e_*").mselstr(f="dir",v="W",o=xxw,u=xxf).run()
# 片方向のみの枝を選択
f = nm.mcommon(k="node1,node2",K="node1,node2",r=True,m=xxw,i=xxf)
f <<= nm.mcommon(k="node1,node2",K="node2,node1",r=True,m=xxw,o=xxff)
f.run()
f = nm.mcat(i=xxw+","+xxff).mbest(k="node1,node2",s="dir%r,simPriority%n",o=self.oeFile).run()
"""
#これだめ
fo = nm.mcat(i=xxfriends + "/e_*").mselstr(f="dir", v="W")
fu = fo.direction("u") # これは再考
fu <<= nm.mcommon(k="node1,node2", K="node1,node2", r=True, m=fo)
fu <<= nm.mcommon(k="node1,node2", K="node2,node1", r=True, m=fo)
#f = nm.m2cat()
f = nm.mbest(i=[fo, fu],
k="node1,node2",
s="dir%r,simPriority%n",
o=self.oeFile)
f.run()
else:
nm.mcat(i=xxfriends + "/e_*", o=self.oeFile).run()
nm.mcat(i=xxfriends + "/n_0", o=self.onFile).run()