Jochen Hanisch-Johannsen
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- Berechnung Kopplungspotenzial je Bedürfnis (Young/Roediger) - Export von coupling_potential_per_need.csv inkl. bridge_energy - Aggregation und Export von Kopplungsindizes (per Item, per Need) - Konsolidierung des Mappings Young ↔ Hattie (werte_mapping.csv) - Neue Visualisierungen: • Kopplungspotenzial (2D, farbkodiert nach Balance) • Item-Projektion mit Communities • 3D-Netzwerkdarstellung (Systemebenen × Thermometer) • 3D-Triangulation: Effekt × Bedürfnis × Semantik • Thermo-Dashboard (Energie, Entropie, Modularität) - Verbesserte Skalierungen (Effektstärken normiert, Markergrößen, Kantenstärken) - Konsistente Export-Pfade (export/*.csv, *.html, *.png) - Fehlerbehebungen: • os-Import nachgezogen • robustere Merge-Strategien beim CSV-Export • Schutz vor leeren/inkonsistenten Spalten - CI-Styling & Plotly-Template in alle neuen Plots integriert
50 lines
1.9 KiB
Python
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Python
# config_visible-learning.py
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# Pfad zur Eingabedatei
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csv_file = "Thermometer.csv"
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# Anzahl der Cluster für K-Means
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k_clusters = 4
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# Exportoptionen
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export_fig_visual = False # HTML-Export
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export_fig_png = False # PNG-Export
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# Plot-Theme (dark / light)
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theme = "dark"
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# Kapitelsteuerung
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selected_kapitel = None # Nummer des Kapitels (z.B. 5), None = kein Filter
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analyse_all = False # True = alle Kapitel durchlaufen
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export_werte_all = True # Wertedatei (werte_all.json) exportieren
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# 3D-Visualisierung: Toggle für die drei z-Modi mit sprechenden Achsentiteln
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z_mode = "effekt" # Mögliche Werte: "effekt", "kapitel", "system"
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z_axis_labels = {
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"effekt": "Effektstärke (Cohen d)",
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"kapitel": "Kapitelnummer",
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"system": "Systemebene (psychisch/sozial)"
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}
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# Zusatz-Ausgaben & Netzwerkanalyse-Optionen
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# 1) Top-Listen der Effektstärken
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export_top_extremes = True
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top_n_extremes = 15
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# 2) Item-Projektion im Netzwerk + Community-Labels
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show_item_projection = True # statt enable_item_projection
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projection_method = "layout_spring" # "layout_spring" | "umap"
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show_community_labels = True
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community_algorithm = "louvain" # "louvain" | "leiden" (falls unterstützt)
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min_community_size = 3
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# 3) z-Achsen-Toggle kommt aus z_mode / z_axis_labels (oben)
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cluster_algo = "none" # "kmeans", "gmm", "agglomerative", "spectral", "dbscan", "none"
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n_clusters = 5 # für kmeans, gmm, agglomerative, spectral
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dbscan_eps = 0.15 # für dbscan
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dbscan_min_samples = 5 # für dbscan
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spectral_k = 5 # für spectral (falls von n_clusters abweichend) |