はじめに

とある授業で使うかもしれないのと、自分で前から作ってみたかったのでぱぱっと実装。 基本はビジュアライジング・データのサンプルコードを拡張して作りました。 ある映画監督のキャストをネットワークグラフで表示するものです。

サンプルプログラムの実行

まずはfilenetwork_visualization_sample.zipをダウンロードして解凍。

次に https://processing.org/ にアクセスします。

右のメニューの「Download」をクリックします。

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No Donationを選択して(もちろんDonationしてもOKです)Downloadをクリック

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Downloadをクリック

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自分のPCの環境に合わせて選択。この例ではWindows 64 bit

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ダウンロードファイルの保存場所の指定。この例ではデスクトップ。

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ダウンロードしたファイルをデスクトップで解凍して中のprocessing.exeをダブルクリック。

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Processingメニューの「File」をクリック。

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一番最初にダウンロードしたサンプルプログラムの中のnetwork_visualization.pdeをクリック。

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再生ボタンをクリック。

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ネットワークグラフが表示される。

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ソースコード解説

processingのコアとなるのは

  • 起動時に一度だけ実行されるsetup関数
  • 画面描写の度に実行されるdraw関数 の2つです。

setup関数

int nodeCount;
Node[] nodes = new Node[100];
HashMap nodeTable = new HashMap();

int edgeCount;
Edge[] edges = new Edge[500];

static final color selectColor = #FF3030;
static final color fixedColor  = #FF8080;
static final color edgeColor   = #000000;
static final int minimum_size = 2;

PFont font;

void setup() {
  size(1000, 700);  
  loadData();
  font = createFont("Meiryo UI", 10);
  textFont(font);  
  smooth();
}

起動時に一度だけ実行される関数です。 主に初期化処理を実行しています。 sizeはウィンドウのサイズ、loadDataはデータの読み込み、createFont、textFont、smoothはフォントを設定して表示を滑らかにしています。

loadData関数

void loadData() {
  String[] lines = loadStrings("sample.txt");
  String[] data;
  
  for(int i = 0; i < lines.length; i++){
    data = split(lines[i], ',');     
    addEdge(data[0], data[1]);
  }  
}

起動時にsetup関数経由で実行される関数です。 CSVファイルを配列に変換してグラフを生成しています。 sample.txtから一行ずつ取ってきてsplitで分割しています。 addEdgeはデータ列の一番目と二番目をつなぐグラフを生成ます。 例えば、sample.txtにCSV形式で

天空の蜂,江口洋介
天空の蜂,本木雅弘
天空の蜂,仲間由紀恵

と書かれていた場合には

  • 天空の蜂⇔江口洋介
  • 天空の蜂⇔本木雅弘
  • 天空の蜂⇔仲間由紀恵

をそれぞれ接続したグラフが生成されます。

addEdge関数

void addEdge(String fromLabel, String toLabel) {
  Node from = findNode(fromLabel);
  Node to = findNode(toLabel);
  from.increment();
  from.nodeColor = #FFFFFF;
  to.nodeColor = #FF0000;
  to.increment();
  
  for (int i = 0; i < edgeCount; i++) {
    if (edges[i].from == from && edges[i].to == to) {
      edges[i].increment();
      return;
    }
  } 
  
  Edge e = new Edge(from, to);
  e.increment();
  if(edgeCount == edges.length){
    edges = (Edge[]) expand(edges);
  }
  edges[edgeCount++] = e;
}

起動時にsetup関数→loadData関数経由で実行される関数です。 以下の処理を実行します。

  1. fromLabelとtoLabelに指定されたノードを読み込み
  2. それぞれの接続数をincrementで追加
  3. 既に同じ接続(edge)が存在するか確認
  4. 存在する場合にはそこで関数は終了
  5. 存在しない場合には接続をedgeとして新たに作成
  6. edgeは元々「Edge[] edges = new Edge[500]」で500個の配列で作成されているが、配列が足りなくなったらexpandで2倍のサイズに拡張。

findNode関数

Node findNode(String label) {
  label = label.toLowerCase();
  Node n = (Node) nodeTable.get(label);
  if (n == null) {
    return addNode(label);
  }
  return n;
}

addEdge関数から実行される関数です。 既にそのラベルのノードが作られているかどうかを調べます。 もしそのラベルのノードが存在する場合には該当ノードを返します。 もしそのラベルのノードが存在しない場合にはaddNode関数で新たなノードを作成して、作成したノードを返します。

addNode関数

Node addNode(String label){
  Node n = new Node(label);  
  if(nodeCount == nodes.length){
    nodes = (Node[]) expand(nodes);
  }
  nodeTable.put(label, n);
  nodes[nodeCount++] = n;
  return n;
}

findNode関数から実行される関数です。 新しいノードを作成して、配列nodesのサイズが足りなくなったら配列をexpand関数で2倍に増やします。

draw関数

void draw() {
  if (record) {
    beginRecord(PDF, "output.pdf");
  }
  
  background(#FFFFFF);

  for(int i = 0; i < edgeCount; i++){
    edges[i].relax();
  }
  for(int i = 0; i < nodeCount; i++){
    nodes[i].relax();
  }
  for(int i = 0; i < nodeCount; i++){
    nodes[i].update();
  }
  for (int i = 0; i < edgeCount ; i++){
    if(edges[i].from.count >= 1 && 
       edges[i].to.count >= 1){
      edges[i].draw();
    }
  }
  for(int i = 0; i < nodeCount; i++){
    if(nodes[i].count >= 1){
      nodes[i].draw();
    }
  }
  
  if(record){
    endRecord();
    record = false;
  }
}

描画の度に実行される関数です。

まず一番外側のrecordに関係する部分はpdfにグラフを出力する際に使用します。 rキーを押すとrecordがtrueになって中が実行されます。

おわりに

データの取得に関しては別で解説します。


添付ファイル: file011.jpg 2114件 [詳細] file010.jpg 2037件 [詳細] file009.jpg 2039件 [詳細] file008.jpg 988件 [詳細] file007.jpg 1995件 [詳細] file006.jpg 2003件 [詳細] file005.jpg 2021件 [詳細] file004.jpg 2011件 [詳細] file003.jpg 2027件 [詳細] file002.jpg 2003件 [詳細] file001.jpg 2043件 [詳細] filenetwork_visualization_sample.zip 383件 [詳細]

  添付編集
Last-modified: 2015-05-29 (金) 14:09:25 (928d)