MtxDrawer 0.0.8

Draw Mtx As Thumbnail

Draw Mtx As Thumbnail - 将 Mtx 画为缩略图

样例

平均值	不处理
取 0 次 log	绝对值

安装

pip3 install MtxDrawer -U

自动安装依赖并注册一个命令mtx-drawer

运行

mtx-drawer draw-one [--force] [--log_times <n: int>] [--mat_size <n: int>] [--block_size <n: int>] <filepath> <-ops <aver | abs | real | log>... >
mtx-drawer draw [--force] [--log_times <n: int>] [--mat_size <n: int>] [--block_size <n: int>] <-ops <aver | abs | real | log>... >

解释

1. 第一条命令是为文件<filepath>画缩略图 (filepath无需是 mtx 文件，但需要能被scipy.io.mmread读取)，其中<ops>是必填的多选参数只能在命令末尾赋值，用于指定缩略图的类型，其中<aver>表示平均值，<abs>表示绝对值，<real>表示实际值，<log>表示对数值进行对数变换; force表示强制重新画缩略图默认为否，log_times表示画缩略图对像素值取 log 的次数默认为 2，mat_size表示缩略图的尺寸（默认是 200 * 200 的图像），block_size直接设置块大小（开启次选项后将覆盖掉mat_size参数）。
2. 第二条命令会递归搜索当前路径下的所有 mtx 文件并绘制缩略图，参数含义与上一条描述一致。

注意: ops 作为必填多选参数，必须在命令的末尾为其赋值，否则会报错。

获取帮助

mtx-drawer --help

例子

mtx-drawer draw-one 2.mtx --force --log_times 0 -ops aver abs log real # 一次性绘制2.mtx的四种图，log取0次，强制替换
mtx-drawer draw-one 2.mtx  -ops aver abs log real # 一次性绘制2.mtx的四种图，log取2次，不强制替换
mtx-drawer draw --force -ops aver abs log # 绘制当前目录及子目录下的全部mtx文件的三种图，强制替换
mtx-drawer draw -ops aver abs log real # 绘制当前目录及子目录下的全部mtx文件的三种图，不强制替换且log取2次

特殊说明

子矩阵划分方式：当行列不相等时，较大的属性被分为matSize块，较小的属性为rate * matSize块；其中rate为$ min(m,n)/max(m,n) $

基于 Drawer 类的自定义开发

当默认提供的四种算法无法满足需要时，可以按如下方式自行设计算法：

from MtxDrawer.Drawer import Drawer

"""
您可以通过如下方式自定义算法并通过Drawer对象的call方法来调用；
自定义算法可接受的参数将在下表中说明，此外，自定义算法必须返回一个数值用于表示color_bar的显示范围（返回1则表示-1~1）
"""

@Drawer.algorithmWrapper() # 算法装饰器
def myOwnAlgorithm(mat, extern_arg): # 参数命名要符合下表的要求，mat是下表第9项，extern_arg是下表第15项
    print(extern_arg)
    return max(abs(max([max(i) for i in mat])), abs(min([min(i) for i in mat])))


drawer = Drawer('dist/2.mtx', False, set_log_times=0, force_update=True)
drawer.call('myOwnAlgorithm', extern_arg=1)

"""
---结果---

[信息] 路径模板: "dist/2_{}.svg"
1
[信息] absVal = 1
"""

序号	合法参数	说明
1	has_aver	是否有取平均值选项 => div 是否可用
2	log_times	外部设定的取 log 的次数
3	mat_size	矩阵行列值较大的属性被分的块数
4	mtx	文件的 scipy.sparse.coo*matrix 对象，未做任何更改
5	coo_shape	mtx 的尺寸
6	coo_data	矩阵的非零元值
7	coo_rows	矩阵的非零元素行索引映射到 mat 的行值
8	coo_cols	矩阵的非零元素列索引映射到 mat 的列值
9	mat	被初始化好的二维画布对象，类型为 numpy.array
10	div	子矩阵非零元数，只有当 has_aver 为 True 时才会有效
11	row_size	mat 的行数
12	col_size	mat 的列数
13	row_block_sz	划分的子矩阵的行数
14	col_block_sz	划分的子矩阵的列数
15	extern_*	额外的参数命名方式，需以"extern_xx=bala"的方式调用

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