遵义花果园网站建设,大连 找人做网站,wordpress qtan,阿里云部署一个自己做的网站本节用于介绍pm4py中的可视化函数#xff0c;包括可视化bpmn、petri、性能图谱、变迁系统等。 1.函数概述 本次主要介绍Pm4py中一些常见的可视化函数#xff0c;总览如下表#xff1a;
函数名说明view_alignments(log, aligned_traces[, format])可视化对齐方法 view_bpmn(… 本节用于介绍pm4py中的可视化函数包括可视化bpmn、petri、性能图谱、变迁系统等。 1.函数概述 本次主要介绍Pm4py中一些常见的可视化函数总览如下表
函数名说明view_alignments(log, aligned_traces[, format])可视化对齐方法 view_bpmn(bpmn_graph[, format, bgcolor, rankdir]) 查看BPMN图view_case_duration_graph(log[, format, ...])可视化案例持续时间图view_dfg(dfg, start_activities, end_activities)查看(复合)DFGview_dotted_chart(log[, format, attributes, ...])显示虚线图表view_events_distribution_graph(log[, ...])显示指定维度中事件的分布view_events_per_time_graph(log[, format, ...])可视化每个时间的事件图view_footprints(footprints[, format])可视化足迹矩阵view_heuristics_net(heu_net[, format, bgcolor])查看启发式网络view_network_analysis(network_analysis[, ...])可视化网络分析view_object_graph(ocel, graph[, format, ...])在屏幕上可视化对象图形view_ocdfg(ocdfg[, annotation, act_metric, ...])使用所提供的配置查看OC-DFG(以对象为中心的直接跟随图)。view_ocpn(ocpn[, format, bgcolor, rankdir])在屏幕上可视化以对象为中心的Petri网view_performance_dfg(dfg, start_activities, ...)查看性能DFGview_performance_spectrum(log, activities[, ...])显示性能频谱view_petri_net(petri_net[, initial_marking, ...])查看(复合) Petri网view_prefix_tree(trie[, format, bgcolor])查看前缀树view_process_tree(tree[, format, bgcolor, ...])查看流程树view_sna(sna_metric[, variant_str])表示SNA度量(html)view_transition_system(transition_system[, ...])查看变迁系统 此外还有保存可视化图形的方法这里只需要将view_XXX()改为save_vis_XXX(方法即可例如可视化方法view_bpmn()改为可保存的可视化方法为save_vis_bpmn().
2.函数方法介绍
2.1 可视化Petri网 pm4py.vis.view_petri_net(petri_net: PetriNet, initial_marking: Marking | None None, final_marking: Marking | None None, format: str png, bgcolor: str white, decorations: Dict[Any, Any] | None None, debug: bool False, rankdir: str LR)说明可视化Petri网 输入参数 petri_netPetriNet–petri网 initial_marking–初始标记 final_marking–最终标记 formatstr–输出图片的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈 现可视化效果 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 装饰–与Petri网元素相关的装饰颜色、标签 debugbool–启用/禁用调试模式的布尔值显示位置和转换的名称 rankdirstr–设置图形的方向“LR”表示从左到右“TB”表示从上到下 示例代码 import pm4pynet, im, fm pm4py.discover_petri_net_inductive(dataframe, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
pm4py.view_petri_net(net, im, fm, formatsvg) 2.2 可视化性能DFG pm4py.vis.view_performance_dfg(dfg: dict, start_activities: dict, end_activities: dict, format: str png, aggregation_measuremean, bgcolor: str white, rankdir: str TB)说明可视化性能DFG 输入参数 dfgdict–dfg对象 start_activitiesdict–启动活动 end_activitiesdict–结束活动 formatstr–输出图片的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈现可视化效果 aggregation_measurestr–聚合度量值默认值均值均值、中值、最小值、最大值、总和、标准差 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 rankdirstr–设置图形的方向“LR”表示从左到右“TB”表示从上到下 示例代码 import pm4pyperformance_dfg, start_activities, end_activities pm4py.discover_performance_dfg(dataframe, case_id_keycase:concept:name, activity_keyconcept:name, timestamp_keytime:timestamp)
pm4py.view_performance_dfg(performance_dfg, start_activities, end_activities, formatsvg) 2.3 可视化DFG pm4py.vis.view_dfg(dfg: dict, start_activities: dict, end_activities: dict, format: str png, bgcolor: str white, max_num_edges: int 9223372036854775807, rankdir: str TB)说明可视化DFG 输入参数 dfgdict–dfg对象 start_activitiesdict–启动活动 end_activitiesdict–结束活动 formatstr–输出图片的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈现可视化效果 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 max_num_edgesint–要在图中表示的最大边数 rankdirstr–设置图形的方向“LR”表示从左到右“TB”表示从上到下 示例代码 import pm4pydfg, start_activities, end_activities pm4py.discover_dfg(dataframe, case_id_keycase:concept:name, activity_keyconcept:name, timestamp_keytime:timestamp)
pm4py.view_dfg(dfg, start_activities, end_activities, formatsvg) 2.4 可视化流程树 pm4py.vis.view_process_tree(tree: ProcessTree, format: str png, bgcolor: str white, rankdir: str TB)说明可视化流程树 输入参数 treeProcessTree–流程树 formatstr–可视化的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈现可视化 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 rankdirstr–设置图形的方向“LR”表示从左到右“TB”表示从上到下 示例代码 import pm4pyprocess_tree pm4py.discover_process_tree_inductive(dataframe, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
pm4py.view_process_tree(process_tree, formatsvg) 2.5 可视化BPMN pm4py.vis.view_bpmn(bpmn_graph: BPMN, format: str png, bgcolor: str white, rankdir: str LR)说明可视化BPMN 输入参数 bpmn_graphbpmn–bpmn图 formatstr–可视化的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈现可视化 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 rankdirstr–设置图形的方向“LR”表示从左到右“TB”表示从上到下 示例代码 import pm4pybpmn_graph pm4py.discover_bpmn_inductive(dataframe, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
pm4py.view_bpmn(bpmn_graph) 2.6 可视化启发式网 pm4py.vis.view_heuristics_net(heu_net: HeuristicsNet, format: str png, bgcolor: str white) 说明可视化启发式网 输入参数 heu_net启发式网络–启发式网络 formatstr–可视化的格式 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 示例代码 import pm4pyheu_net pm4py.discover_heuristics_net(dataframe, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
pm4py.view_heuristics_net(heu_net, formatsvg) 2.7 可视化点图 pm4py.vis.view_dotted_chart(log: EventLog | DataFrame, format: str png, attributesNone, bgcolor: str white, show_legend: bool True) 说明可视化点图。虚线是事件日志中不同维度的事件的经典可视化。事件日志中的每个事件都对应于一个点。尺寸投影在具有-X轴的图形上第一个尺寸的值在那里表示Y轴第二个维度的值在那里表示。-颜色对于虚线图的点第三维度的值表示为不同的颜色。 这些值可以是字符串、数字或日期值并由虚线进行相应的管理。虚线图表可以建立在不同的属性上。点图的一个方便选择是可视化案例和事件在一段时间内的分布有以下选择-XX:事件的时间戳。-Y轴事件日志中事例的索引。-颜色事件的活动。 上述选择允许识别视觉模式例如-批次。-箱子到达率的变化。-案例完成率的变化。 输入参数: log–事件日志 formatstr–图像格式 attributes–应该用于构造点图的属性。如果“无”将显示默认的虚线图x轴时间y轴事例按事件日志中的发生顺序颜色活动。对于自定义属性使用形式为[x轴属性、y轴属性、颜色属性]的属性列表例如[“concept:name”、“org:resource”、“concept:name”] bgcolorstr–虚线图中使用的背景色 show_legendbool–boolean启用/禁用显示图例 示例代码 import pm4pypm4py.view_dotted_chart(dataframe, formatsvg)
pm4py.view_dotted_chart(dataframe, attributes[time:timestamp, concept:name, org:resource]) 2.8 表示SNA度量 pm4py.vis.view_sna(sna_metric: SNA, variant_str: str | None None) 说明表示SNA度量.html 输入参数: sna_metricsna–度量值 variant_str–要使用的变量默认值pyvis 示例代码
import pm4pymetric pm4py.discover_subcontracting_network(dataframe, resource_keyorg:resource, timestamp_keytime:timestamp, case_id_keycase:concept:name)
pm4py.view_sna(metric) 2.9 可视化案例持续时间图 pm4py.vis.view_case_duration_graph(log: EventLog | DataFrame, format: str png, activity_keyconcept:name, timestamp_keytime:timestamp, case_id_keycase:concept:name) 说明可视化案例持续时间图 输入参数: log–log对象 formatstr–可视化的格式png、svg… activity_keystr–要用作活动的属性 case_id_keystr–要用作案例标识符的属性 timestamp_keystr–要用作时间戳的属性 示例代码
import pm4pypm4py.view_case_duration_graph(dataframe, formatsvg, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
2.10 可视化每个时间的事件图 pm4py.vis.view_events_per_time_graph(log: EventLog | DataFrame, format: str png, activity_keyconcept:name, timestamp_keytime:timestamp, case_id_keycase:concept:name) 说明可视化每个时间的事件图。 输入参数: log–log对象 formatstr–可视化的格式png、svg… activity_keystr–要用作活动的属性 case_id_keystr–要用作案例标识符的属性 timestamp_keystr–要用作时间戳的属性 示例代码
import pm4pypm4py.view_events_per_time_graph(dataframe, formatsvg, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
2.11 性能图谱 pm4py.vis.view_performance_spectrum(log: EventLog | DataFrame, activities: List[str], format: str png, activity_key: str concept:name, timestamp_key: str time:timestamp, case_id_key: str case:concept:name, bgcolor: str white) 说明显示性能谱。性能谱是流程执行中不同活动之间经过的时间的流程性能的一种新颖可视化。性能谱最初描述于 Denisov, Vadim, et al. “The Performance Spectrum Miner: Visual Analytics for Fine-Grained Performance Analysis of Processes.” BPM (Dissertation/Demos/Industry). 2018. 输入参数: perf_spectrum–性能谱 formatstr–可视化的格式png、svg… activity_keystr–要用于活动的属性 timestamp_keystr–用于时间戳的属性 case_id_keystr–要用作案例标识符的属性 activity_key–要用作活动的属性 case_id_key–要用作案例标识符的属性 timestamp_key–要用作时间戳的属性 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 示例代码
import pm4pypm4py.view_performance_spectrum(dataframe, [Act. A, Act. C, Act. D], formatsvg, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
2.12 显示指定维度中事件的分布 pm4py.vis.view_events_distribution_graph(log: EventLog | DataFrame, distr_type: str days_week, formatpng, activity_keyconcept:name, timestamp_keytime:timestamp, case_id_keycase:concept:name) 说明显示指定维度中事件的分布 观察事件随时间的分布可以推断出有关工作班次、工作日和一年中或多或少繁忙的时期的有用信息 输入参数: log–事件日志 district_typestr–分布类型默认值days_week-days_month获取事件在一个月的天数从1到31中的分布-mounts获取事件的月份从1个月到12个月中的分配-mounts获取事件在事件日志的年份中的分布-hunts获得事件在一天的小时中的分布从0到23-days_week获取事件在一周中的天数从周一到周日-weeks获取事件在全年中的周中的分布从0至52 formatstr–可视化的格式默认值png activity_keystr–要用作活动的属性 case_id_keystr–要用作案例标识符的属性 timestamp_keystr–要用作时间戳的属性 示例代码
import pm4pypm4py.view_events_distribution_graph(dataframe, formatsvg, distr_typedays_week, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
2.13 查看OC-DFG pm4py.vis.view_ocdfg(ocdfg: Dict[str, Any], annotation: str frequency, act_metric: str events, edge_metricevent_couples, act_threshold: int 0, edge_threshold: int 0, performance_aggregation: str mean, format: str png, bgcolor: str white, rankdir: str LR)[source] 说明使用提供的配置查看OC-DFG以对象为中心的直接跟随图形。 以对象为中心的直接跟随多重图是单个对象类型的直接跟随图的组合考虑到以对象为核心的事件日志的实体即事件、唯一对象、总对象可以用不同的度量对其进行注释。 输入参数: ocdfg–以对象为中心的直接跟随图 annotationstr–用于可视化的注释。值-“频率”频率注释-“性能”性能注释 act_metricstr–用于活动的度量。可用值-“events”事件数默认值-“unique_objects”唯一对象数-“total_objects“总对象数 edge_metricstr–用于边的度量。可用值-“event_couples”事件对数默认-“unique_objects”唯一对象数-“total_objects“总对象数 act_thresholdint–应用于活动频率的阈值默认值0。只有频率的活动才会保留在图中。 edge_thresholdint–要应用于边缘频率的阈值默认为0。只有频率的边才会保留在图形中。 performance_aggregationstr–用于性能的聚合度量平均值、中值、最小值、最大值、总和 formatstr–输出可视化的格式如果提供了html则GraphvizJS用于在html页面中呈现可视化 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 rankdirstr–设置图形的方向“LR”表示从左到右“TB”表示从上到下 示例代码
import pm4pyocdfg pm4py.discover_ocdfg(ocel)
pm4py.view_ocdfg(ocdfg, annotationfrequency, formatsvg)
2.14 可视化以对象为中心的petri网 pm4py.vis.view_ocpn(ocpn: Dict[str, Any], format: str png, bgcolor: str white, rankdir: str LR) 说明可视化以对象为中心的petri网。 输入参数: ocpn–以对象为中心的Petri网 formatstr–可视化的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈现可视化 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 rankdirstr–设置图形的方向“LR”表示从左到右“TB”表示从上到下 示例代码
import pm4pyocpn pm4py.discover_oc_petri_net(ocel)
pm4py.view_ocpn(ocpn, formatsvg)
2.15 查看OC-DFG pm4py.vis.view_object_graph(ocel: OCEL, graph: Set[Tuple[str, str]], format: str png, bgcolor: str white, rankdir: str LR) 说明可视化对象图。 输入参数: ocelocel–以对象为中心的事件日志 graph–对象图 formatstr–可视化的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈现可视化 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 rankdirstr–设置图形的方向“LR”表示从左到右“TB”表示从上到下 示例代码
import pm4pyocel pm4py.read_ocel(trial.ocel)
obj_graph pm4py.ocel_discover_objects_graph(ocel, graph_typeobject_interaction)
pm4py.view_object_graph(ocel, obj_graph, formatsvg)
2.16 可视化网络分析 pm4py.vis.view_network_analysis(network_analysis: Dict[Tuple[str, str], Dict[str, Any]], variant: str frequency, format: str png, activity_threshold: int 1, edge_threshold: int 1, bgcolor: str white) 说明可视化网络分析 输入参数: network_analysis–网络分析 variantstr–可视化的变体-频率如果发现的网络分析包含交互的频率-性能如果找到的网络分析包括交互的性能 formatstr–可视化的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈现可视化 activity_thresholdint–要包含的活动的最小出现次数默认值1 edge_thresholdint–要包含的边的最小出现次数默认值1 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 示例代码
import pm4pynet_ana pm4py.discover_network_analysis(dataframe, out_columncase:concept:name, in_columncase:concept:name, node_column_sourceorg:resource, node_column_targetorg:resource, edge_columnconcept:name)
pm4py.view_network_analysis(net_ana, formatsvg)
2.17 可视化变迁系统 pm4py.vis.view_transition_system(transition_system: TransitionSystem, format: str png, bgcolor: str white) 说明可视化变迁系统 输入参数: transition_systemTransitionSystem–过渡系统 formatstr–可视化的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈现可视化 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 示例代码
import pm4pytransition_system pm4py.discover_transition_system(dataframe, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
pm4py.view_transition_system(transition_system, formatsvg) 2.18 可视化前缀树 pm4py.vis.view_prefix_tree(trie: Trie, format: str png, bgcolor: str white) 说明可视化前缀树 输入参数: prefix_tree–前缀树 formatstr–可视化的格式如果提供了html则使用GraphvizJS在html页面中呈现可视化 bgcolorstr–可视化的背景色默认值白色 示例代码
import pm4pyprefix_tree pm4py.discover_prefix_tree(dataframe, activity_keyconcept:name, case_id_keycase:concept:name, timestamp_keytime:timestamp)
pm4py.view_prefix_tree(prefix_tree, formatsvg) 2.19 可视化对齐 pm4py.vis.view_alignments(log: EventLog | DataFrame, aligned_traces: List[Dict[str, Any]], format: str png) 说明可视化对齐 输入参数: log–事件日志 aligned_traces–对齐的结果 formatstr–可视化的格式默认值png 示例代码
import pm4pylog pm4py.read_xes(tests/input_data/running-example.xes)
net, im, fm pm4py.discover_petri_net_inductive(log)
aligned_traces pm4py.conformance_diagnostics_alignments(log, net, im, fm)
pm4py.view_alignments(log, aligned_traces, formatsvg) 2.20 可视化足迹矩阵 pm4py.vis.view_footprints(footprints: Tuple[Dict[str, Any], Dict[str, Any]] | Dict[str, Any], format: str png) 说明可视化足迹矩阵 输入参数: footprints–footprints formatstr– 可视化的格式默认值png 示例代码
import pm4pylog pm4py.read_xes(tests/input_data/running-example.xes)
fp_log pm4py.discover_footprints(log)
pm4py.view_footprints(fp_log, formatsvg)
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