added return for Liner Regression in .py

7107bbbb · Steinmann · 9dab6caa · 7107bbbb · 7107bbbb
Commit 7107bbbb authored 7 months ago by Steinmann
--- a/multiDiPath.ipynb
+++ b/multiDiPath.ipynb
@@ -19,7 +19,7 @@
  },
  {
   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 3,
+   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
@@ -53,7 +53,7 @@
    "            print('Argument ist weder knoten noch Kante')\n",
    "            continue\n",
    "    \n",
-    "    pos = nx.spring_layout(graph)\n",
+    "    pos = nx.planar_layout(graph)\n",
    "    #berechnung der Knotengröße entsprechend der Beschriftungs argumente\n",
    "         \n",
    "    nx.draw_networkx_nodes(graph, pos, node_size = sizeA*325, node_color='white', edgecolors='black',linewidths=1)\n",

 %% Cell type:markdown id: tags:

 Graphen und Matrizen

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 !pip install networkx
 !pip install matplotlib
 ```

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 import matplotlib.pyplot as plt
 import networkx as nx

 def constuct_graph(*nodes):

    #erstelle einen leeren Graphen
    graph = nx.MultiDiGraph()
    sizeA = 1
    for arg in nodes:
        if sizeA < len(arg):
            sizeA=len(arg)
        else:
            continue
    #erstelle einen Knoten für alle Übergebenen Knoten
    for node in nodes:
        #für jeden String in den übergebenen Daten wird ein Knoten erstellt
        if isinstance(node, str):
            graph.add_node(node)
        #für jeden übergebenen touple der 2 knoten enthält wird eine Kante erstellt
        elif isinstance(node , tuple) and len(node)==2 :

            if isinstance(node.__getitem__(0),str) and isinstance(node.__getitem__(1),str):

                graph.add_edge(node.__getitem__(0), node.__getitem__(1))
            else:
                print('Kante enthält unbekannten Knoten')
        else:
            print('Argument ist weder knoten noch Kante')
            continue

-    pos = nx.spring_layout(graph)
+    pos = nx.planar_layout(graph)
    #berechnung der Knotengröße entsprechend der Beschriftungs argumente

    nx.draw_networkx_nodes(graph, pos, node_size = sizeA*325, node_color='white', edgecolors='black',linewidths=1)
    nx.draw_networkx_edges(graph, pos, edge_color='black',node_size=sizeA*275, arrowsize=20)
    nx.draw_networkx_labels(graph, pos)
    return graph
 ```

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 a=constuct_graph('pumpA','valve1','valve2', ('pumpA', 'valve1') , ('valve1','valve2') , (5,6,7))
 ```

 %% Output

    Argument ist weder knoten noch Kante



 %% Cell type:markdown id: tags:

 Inzidenzmatrix aus Graphen

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 matrix = nx.incidence_matrix(a, oriented=True)
 print(matrix)
 ```

 %% Output

    <Compressed Sparse Column sparse array of dtype 'float64'
    	with 4 stored elements and shape (3, 2)>
      Coords	Values
      (0, 0)	-1.0
      (1, 0)	1.0
      (1, 1)	-1.0
      (2, 1)	1.0

--- a/regression_own.py
+++ b/regression_own.py
@@ -49,3 +49,4 @@ def regress_pump():
    plt.tight_layout()
    print(f'R^2{LR_H.score(X,df['H'])}')
    print(f'R^2{LR_P.score(X2,df['P'])}')
+    return LR_H,LR_P
\ No newline at end of file