From 50aec637001fa38ad1b784593878b0b5be6735df Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jochen Hanisch-Johannsen Date: Sun, 8 Jun 2025 17:54:08 +0200 Subject: [PATCH] Titel mit Quellendatei versehen --- analyse_netzwerk.py | 26 +++++++++++++------------- 1 file changed, 13 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/analyse_netzwerk.py b/analyse_netzwerk.py index dc855ff..77b0567 100644 --- a/analyse_netzwerk.py +++ b/analyse_netzwerk.py @@ -321,7 +321,7 @@ def visualize_network(bib_database): fig = go.Figure(data=[edge_trace, primary_trace, secondary_trace, tertiary_trace]) layout = get_standard_layout( - title=f"Suchbegriff-Netzwerk nach Relevanz und Semantik (n={sum(fundzahlen.values())}, Stand: {current_date})", + title=f'Suchbegriff-Netzwerk nach Relevanz und Semantik (n={sum(fundzahlen.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', x_title="Technologische Dimension", y_title="Pädagogische Dimension" ) @@ -418,7 +418,7 @@ def visualize_tags(bib_database): data, x='Tag', y='Count', - title=f'Häufigkeit der Suchbegriffe in der Literaturanalyse (n={total_count}, Stand: {current_date})', + title=f'Häufigkeit der Suchbegriffe in der Literaturanalyse (n={total_count}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Tag': 'Tag', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, color='Type', color_discrete_map=color_map, @@ -472,7 +472,7 @@ def visualize_index(bib_database): print(f"Häufigkeit Indizes (Gesamtanzahl: {total_count}):") print(tabulate(index_data, headers="keys", tablefmt="grid")) - fig = px.bar(index_data, x='Index', y='Count', title=f'Relevanzschlüssel nach Indexkategorien (n={total_count}, Stand: {current_date})', labels={'Index': 'Index', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True) + fig = px.bar(index_data, x='Index', y='Count', title=f'Relevanzschlüssel nach Indexkategorien (n={total_count}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Index': 'Index', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True) layout = get_standard_layout( title=fig.layout.title.text, x_title='Index', @@ -521,7 +521,7 @@ def visualize_research_questions(bib_database): print(f"Häufigkeit Forschungsunterfragen (Gesamtanzahl: {total_count}):") print(tabulate(rq_data, headers="keys", tablefmt="grid")) - fig = px.bar(rq_data_df, x='Research_Question', y='Count', title=f'Zuordnung der Literatur zu Forschungsunterfragen (n={total_count}, Stand: {current_date})', labels={'Research_Question': 'Forschungsunterfrage', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True) + fig = px.bar(rq_data_df, x='Research_Question', y='Count', title=f'Zuordnung der Literatur zu Forschungsunterfragen (n={total_count}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Research_Question': 'Forschungsunterfrage', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True) layout = get_standard_layout( title=fig.layout.title.text, x_title='Forschungsunterfrage', @@ -565,7 +565,7 @@ def visualize_categories(bib_database): print(f"Häufigkeit Kategorien (Gesamtanzahl: {total_count}):") print(tabulate(cat_data, headers="keys", tablefmt="grid")) - fig = px.bar(cat_data_df, x='Category', y='Count', title=f'Textsortenzuordnung der analysierten Quellen (n={total_count}, Stand: {current_date})', labels={'Category': 'Kategorie', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True) + fig = px.bar(cat_data_df, x='Category', y='Count', title=f'Textsortenzuordnung der analysierten Quellen (n={total_count}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Category': 'Kategorie', 'Count': 'Anzahl der Vorkommen'}, text_auto=True) layout = get_standard_layout( title=fig.layout.title.text, x_title='Kategorie', @@ -609,7 +609,7 @@ def visualize_time_series(bib_database): df, x='Year', y='Count', - title=f'Jährliche Veröffentlichungen in der Literaturanalyse (n={sum(year_counts.values())}, Stand: {current_date})', + title=f'Jährliche Veröffentlichungen in der Literaturanalyse (n={sum(year_counts.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Year': 'Jahr', 'Count': 'Anzahl der Veröffentlichungen'} ) layout = get_standard_layout( @@ -646,7 +646,7 @@ def visualize_top_authors(bib_database): if top_authors: df = pd.DataFrame(top_authors, columns=['Author', 'Count']) - fig = px.bar(df, x='Author', y='Count', title=f'Meistgenannte Autor:innen in der Literaturanalyse (Top {top_n}, n={sum(author_counts.values())}, Stand: {current_date})', labels={'Author': 'Autor', 'Count': 'Anzahl der Werke'}, text_auto=True) + fig = px.bar(df, x='Author', y='Count', title=f'Meistgenannte Autor:innen in der Literaturanalyse (Top {top_n}, n={sum(author_counts.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Author': 'Autor', 'Count': 'Anzahl der Werke'}, text_auto=True) layout = get_standard_layout( title=fig.layout.title.text, x_title='Autor', @@ -693,7 +693,7 @@ def visualize_top_publications(bib_database): df = pd.DataFrame(publication_data) - fig = px.bar(df, x='Title', y='Count', title=f'Häufig zitierte Publikationen in der Analyse (Top {top_n}, n={sum(publication_counts.values())}, Stand: {current_date})', labels={'Title': 'Titel', 'Count': 'Anzahl der Nennungen'}) + fig = px.bar(df, x='Title', y='Count', title=f'Häufig zitierte Publikationen in der Analyse (Top {top_n}, n={sum(publication_counts.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', labels={'Title': 'Titel', 'Count': 'Anzahl der Nennungen'}) layout = get_standard_layout( title=fig.layout.title.text, x_title='Titel', @@ -834,7 +834,7 @@ def create_path_diagram(data): ) )]) layout = get_standard_layout( - title=f'Kategorischer Analysepfad der Literatur (n={len(data)}, Stand: {current_date})', + title=f'Kategorischer Analysepfad der Literatur (n={len(data)}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', x_title='', y_title='' ) @@ -968,7 +968,7 @@ def create_sankey_diagram(bib_database): )) # Layout anpassen layout = get_standard_layout( - title=f"Flussdiagramm der Literaturselektion (Stichprobe: n={sample_size}, Stand: {current_date})", + title=f"Flussdiagramm der Literaturselektion (Stichprobe: n={sample_size}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace('.bib', '')}", x_title='', y_title='' ) @@ -1089,7 +1089,7 @@ def visualize_sources_status(bib_database): marker=plot_styles['balken_primaryLine'] )) layout = get_standard_layout( - title=f'Analyse- und Stichprobenstatus je Suchordner (n={sum(counts["Identifiziert"] for counts in source_data.values())}, Stand: {current_date})', + title=f'Analyse- und Stichprobenstatus je Suchordner (n={sum(counts["Identifiziert"] for counts in source_data.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', x_title='Suchbegriffsordner', y_title='Anzahl der Quellen' ) @@ -1191,7 +1191,7 @@ def visualize_languages(bib_database): text='Anzahl', color='Gruppe', color_discrete_map=color_discrete_map, - title=f'Sprachverteilung der analysierten Quellen (n={sum(norm_counts.values())}, Stand: {current_date})', + title=f'Sprachverteilung der analysierten Quellen (n={sum(norm_counts.values())}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', hover_data=["Sprache", "Gruppe", "Anzahl", "Anteil (%)"], barmode="stack" ) @@ -1296,7 +1296,7 @@ def visualize_language_entrytypes(bib_database): category_orders={'Sprache': sprache_order, 'Eintragstyp': eintragstyp_order, 'Typgruppe': list(typgruppen_colors.keys())}, color_discrete_map=typgruppen_colors, barmode="group", - title=f'Verteilung der Eintragstypen pro Sprache (n={len(df)}, Stand: {current_date})', + title=f'Verteilung der Eintragstypen pro Sprache (n={len(df)}, Stand: {current_date}) | Quelle: {bib_filename.replace(".bib", "")}', text='Anzahl', labels={'Sprache': 'Sprache', 'Eintragstyp': 'Eintragstyp', 'Anzahl': 'Anzahl', 'Typgruppe': 'Typgruppe'} )