Big Tree Python パッケージ

Python向けのツリー実装とメソッドで、リスト、辞書、pandasおよびpolarsのDataFrameと統合されています。

Pythonらしく、学習しやすく多様なワークフローに拡張可能です。

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関連リンク：

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• 記事
• BigTreeによるPythonのツリー実装
• Reingold-Tilfordアルゴリズムの説明とウォークスルー

• bigtreeをサポートしたい方は、

コンポーネント

ツリー実装には、12の主要コンポーネントがあります。

• 🌺 ノード
• `BaseNode, 拡張可能なクラス
• Node, ノード名属性を持つBaseNode
• 🎄 ツリー
• Tree, Nodeをラップし、ツリー全体の構築、反復、クエリ、エクスポートのための高レベルAPIを提供
• ✨ ツリーの構築
• Nodeから、親子コンストラクタを使用
• strから、ツリー表示やNewick文字列表記を使用
• listから、パスや親子タプルを使用
• ネストされた辞書 から、パス属性のキー・バリューのペアまたは再帰的構造を使用して
• pandas DataFrame から、パスまたは親子カラムを使用して
• polars DataFrame から、パスまたは親子カラムを使用して
• インタラクティブUI から
• パス文字列を使用して既存のツリーにノードを追加
• パスを使用して 辞書、pandas DataFrame、または polars DataFrame から既存のツリーにノードと属性を追加
• ノード名を使用して 辞書、pandas DataFrame、または polars DataFrame から既存のツリーに属性のみを追加
• ➰ ツリーの走査
• 前順走査
• 後順走査
• レベル順走査
• レベル順グループ走査
• ジグザグ走査
• ジグザググループ走査
• 🧩 ツリーの解析
• ノード間の共通祖先を取得
• あるノードから別のノードへのパスを取得
• 📝 ツリーの変更
• ノードをある場所から別の場所へコピー
• ノードをある場所から別の場所へ移動
• ノードをある場所から別の場所へ移動して置換
• ノードをあるツリーから別のツリーへコピー
• ノードをあるツリーから別のツリーへコピーして置換
• 📌 ツリーのクエリ
• Tree Query Language を使用してツリーをフィルタリング
• 🔍 ツリー検索
• 名前、部分パス、相対パス、属性値、ユーザー定義条件に基づいて複数ノードを検索
• 名前、部分パス、相対パス、完全パス、属性値、ユーザー定義条件に基づいて単一ノードを検索
• ユーザー定義条件に基づいて複数の子ノードを検索
• 名前、ユーザー定義条件に基づいて単一の子ノードを検索
• 🔧 ヘルパー関数
• 別の Node タイプへのツリーのクローン作成
• 部分ツリーを取得（異なるルートの小さいツリー）
• ツリーを剪定（同じルートの小さいツリー）
• 2つのツリーの差分を取得
• 📊 ツリーの描画
• 拡張Reingold-Tilfordアルゴリズムによるツリー構造の (x, y) 座標取得
• matplotlib（オプション依存）を使用したツリーの描画
• 🔨 ツリーのエクスポート
• 縦方向または横方向の向きでコンソールに出力
• Newick文字列表記、辞書、ネスト辞書、pandas DataFrame、またはpolars DataFrameへのエクスポート
• ツリーをdotへエクスポート（.dot、.png、.svg、.jpegファイルに保存可能）
• ツリーをPillowへエクスポート（.png、.jpgに保存可能）
• ツリーをMermaidフローチャートへエクスポート（.md上で表示可能）
• ツリーをPyvisネットワークへエクスポート（インタラクティブな.htmlで表示可能）
• ✔️ ワークフロー
• ツリーのデモ用サンプルワークフロー！

• 🌿 ノード
• BinaryNode、二分木のルールを持つノード
• 🎄 二分木
• BinaryTree、BinaryNodeをラップし、高レベルのAPIでツリー全体の構築、反復、問い合わせ、エクスポートを提供
• ✨ 二分木の構築
• リストから、平坦化されたリスト構造を使用
• ➰ 二分木の走査
• 中間順走査

• 🌼 ノード
• DAGNode、有向非巡回グラフ（DAG）構築用の拡張可能なクラス
• 🎄 DAG
• DAG、DAGNodeをラップし、高レベルのAPIでDAG全体の構築、エクスポート、反復を提供
• ✨ DAGの構築
• リストから、親子のタプルを含む
• ネスト辞書から
• pandas DataFrameから
• ➰ DAGの走査
• 汎用的な走査メソッド
• 🧩 DAGの解析
• あるノードから別のノードへの可能な経路を取得
• 🔨 DAGのエクスポート
• リスト、辞書、またはpandas DataFrameへエクスポート
• DAGをdot形式でエクスポート（.dot、.png、.svg、.jpegファイルに保存可能）

bigtreeはPython 3.10以上が必要です。bigtreeのインストール方法は、pip（推奨）かcondaの2つがあります。

a) pipでのインストール

#### 基本インストール

bigtreeをインストールするには、コマンドプロンプトで以下の行を実行してください：

$ pip install bigtree

#### オプション依存関係のインストール

bigtree にはいくつかのオプション依存関係があり、「extras」構文を使ってインストールできます。

$ pip install 'bigtree[extra_1, extra_2]'

• all: すべてのオプション依存関係を含む
• image: ツリーを画像にエクスポートするため
• matplotlib: ツリーをプロットするため
• pandas: pandas メソッド用
• polars: polars メソッド用
• query: ツリークエリメソッド用
• vis: pyvis ビジュアライゼーション用

$ brew install gprof2dot  # for MacOS
$ conda install graphviz  # for Windows

bigtree`をcondaでインストールするには、コマンドプロンプトで次の行を実行してください:

$ conda install -c conda-forge bigtree

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