lefwf
来源：互联网 发布：电脑软件制作教程 编辑：程序博客网 时间：2024/06/08 06:41
importcsv
importjson
defloaddata():
file = open(r'thesis.csv', 'r') # 读入论文信息文件
fileopen = csv.reader(file)
header = next(fileopen)
#存储第一作者的信息
first_author = []
#存储最终的学者信息
scholar = []
for row in fileopen:
if row[0] not in first_author: # 第一作者统计
first_author.append(row[0])
# 由于所有的第一、第二作者加起来太多，我们只统计第一作者
scholar = first_author
print("data loaded")
return scholar
loaddata函数用于初始化数据，载入csv文件，将所有的筛选出来的第一作者赋给scholar数组
defupdatelink(scholar):
file1 = open(r'thesis.csv', 'r') # 再次打开论文信息文件
fileopen1 = csv.reader(file1)
header1 = next(fileopen1)
# 第一作者之间互相合作的次数统计的二维矩阵
link = [[0 for j in range(len(scholar))]for i in range(len(scholar))]
for row in fileopen1:
if row[0] in scholar:
cowoker = row[2].split(';')
for woker in cowoker:
if woker in scholar:
link[scholar.index(row[0])][scholar.index(woker)] += 1
for i in range(len(scholar)):
link[i][i] = 0
print("link updated")
return link
updatelink函数用于生成一个二维数组link[][]来存储每两个学者之间的合作信息
defauthorinfo(scholar,link):
data = []
# 用来统计每个第一作者和其他人一共合作的次数
times = [0] * len(scholar)
for i in range(len(scholar)):
times[i] += sum(link[i])
for j in range(len(scholar)):
times[i] += link[j][i]
for i in range(len(scholar)): # 统计每两个人之间的合作次数
for j in range(i + 1, len(scholar)):
temp = link[i][j] + link[j][i]
link[i][j], link[j][i] = temp, temp
# 用来生成每个学者、每个节点的信息，适应echart所需要的格式
for i in range(len(scholar)):
if times[i] != 0:
person = {}
person["name"] =scholar[i]
person["symbolSize"] =times[i] * 5
person["category"] = i %5
person["draggable"] ="true"
person["value"] = times[i]
data.append(person)
print("author")
return data
authorinfo函数用于将学者的信息进行整理，获得echart所需要的节点信息，这里我们会进一步筛选掉一部分学者
deflinksinfo(scholar,link):
links = []
for i in range(len(scholar)): # 生成每条边的信息
for j in range(i + 1, len(scholar)):
if link[i][j] != 0:
links.append({"source": scholar[i], "target":scholar[j], "value": link[i][j]})
print("links")
return links
linksinfo函数用于生成边的信息。
if__name__=='__main__':
scholar = loaddata()
link = updatelink(scholar)
data = authorinfo(scholar,link)
links = linksinfo(scholar,link)
output = {}
output['data'] = data # 生成json格式的文件
output['links'] = links
withopen("C:\wamp64\www\project\data.json", "w") as f: # 将数据写入json文件中
json.dump(output, f, sort_keys=True,indent=4, separators=(',', ':'))
print("finished")
<!DOCTYPEhtml>
<htmlstyle="width: 100%;height:100%;">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>ECharts</title>
<!-- 引入 echarts.js -->
<scriptsrc="echarts.js"></script>
<scriptsrc="http://libs.baidu.com/jquery/1.9.1/jquery.min.js"></script>
<scriptsrc="dataTool.js"></script>
</head>
<bodystyle="width: 100%;height:100%;">
<!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom-->
<div id="main"style="width: 100%;height:100%;"></div>
<scripttype="text/javascript">
// 基于准备好的dom，初始化echarts实例
var myChart =echarts.init(document.getElementById('main'));
// 加载同目录下json文件中的json数据
$.getJSON("./data.json",function(linedata) {
var option = {
//设置整个页面的背景颜色
backgroundColor: newecharts.graphic.RadialGradient(0.3, 0.3, 0.8, [{
offset: 0,
color: '#f7f8fa'
}, {
offset: 1,
color: '#cdd0d5'
}]),
//设置标题
title: {
text: "学者合作信息图",
top: "top",
left: "center"
},
tooltip: {},
legend: [{
formatter: function(name) {
return echarts.format.truncateText(name,40, '14px Microsoft Yahei', '…');
},
tooltip: {
show: true
},
selectedMode: 'false',
bottom: 20,
}],
//右上角的三个工具按钮
toolbox: {
show: true,
feature: {
// magicType: {
// show: true,
// type: ['force', 'chord']
// },
dataView: {
show: true,
readOnly: true
},
restore: {
show: true
},
saveAsImage: {
show: true
}
}
},
animationDuration: 3000,
animationEasingUpdate: 'quinticInOut',
//图片的形式
series: [{
name: 'scholar',
type: 'graph',
layout: 'force',
force: {
repulsion: 1000
},
//设置节点信息和边的信息
data: linedata.data,
links: linedata.links,
categories: [{
'name': '分类1'
}, {
'name': '分类2'
}, {
'name': '分类3'
}, {
'name': '分类4'
}, {
'name': '分类5'
}],
focusNodeAdjacency: true,
roam: true,
label: {
normal: {
show: true,
position: 'top',
}
},
//边的格式
lineStyle: {
normal: {
opacity: 1,
width: 1,
curveness: 0.1
}
}
}]
};
myChart.setOption(option)
})
</script>
</body>
</html>
