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np.array(start)\n", " inc_vec = inc_vec / (inc_vec ** 2).sum() ** 0.5\n", " inc_vecs.append(inc_vec)\n", " out_vecs = []\n", " for out_edge in out_edges:\n", " start = out_edge.getShape()[0]\n", " end = out_edge.getShape()[1]\n", " out_vec = np.array(end) - np.array(start)\n", " out_vec = out_vec / (out_vec ** 2).sum() ** 0.5\n", " out_vecs.append(out_vec)\n", " # 매칭 엣지 반환\n", " inc_index = np.array([np.dot(inc_vec, inc_vec_true) for inc_vec in inc_vecs]).argmax()\n", " out_index = np.array([np.dot(out_vec, out_vec_true) for out_vec in out_vecs]).argmax()\n", " inc_edge_id = inc_edges[inc_index].getID()\n", " out_edge_id = out_edges[out_index].getID()\n", " move2inc_edge_id[move_no] = inc_edge_id\n", " move2out_edge_id[move_no] = out_edge_id\n", " p2move2inc_edge_id[parent_id] = move2inc_edge_id\n", " p2move2out_edge_id[parent_id] = move2out_edge_id\n", "\n", "# (8) 각 이동류별 진입/진출 방위\n", "m2inc_dire = dict()\n", "m2out_dire = dict()\n", "for move_no in range(1,17):\n", " row = self.nema[self.nema.move_no==move_no].iloc[0]\n", " m2inc_dire[move_no] = row.inc_dire\n", " m2out_dire[move_no] = row.out_dire\n", "\n", "# (9) 가능한 모든 이동류에 대하여 진입id, 진출id 배정 : matching\n", "self.matching = []\n", "for parent_id in self.parent_ids:\n", " inter_no = self.node2inter[parent_id]\n", " # 좌회전과 직진(1 ~ 16)\n", " for move_no in range(1,17):\n", " inc_dire = m2inc_dire[move_no]\n", " out_dire = m2out_dire[move_no]\n", " if move_no in p2move[parent_id]:\n", " inc_edge_id = inc2id[(parent_id, inc_dire)]\n", " out_edge_id = out2id[(parent_id, out_dire)]\n", " else:\n", " inc_edge_id = p2move2inc_edge_id[parent_id][move_no]\n", " out_edge_id = p2move2out_edge_id[parent_id][move_no]\n", " new_row = pd.DataFrame({'inter_no':[inter_no], 'move_no':[move_no],\n", " 'inc_dire':[inc_dire], 'out_dire':[out_dire],\n", " 'inc_edge_id':[inc_edge_id], 'out_edge_id':[out_edge_id], 'node_id':[parent_id]})\n", " self.matching.append(new_row)\n", "child_matching = self.match7[self.match7.node_id.isin(self.child_ids)]\n", "child_matching = child_matching.drop(columns=['inc_angle', 'out_angle'])\n", "self.matching = pd.concat(self.matching)\n", "self.matching = self.matching.dropna(subset=['inc_edge_id', 'out_edge_id'])\\\n", " .sort_values(by=['inter_no', 'node_id', 'move_no']).reset_index(drop=True)\n", "self.matching['move_no'] = self.matching['move_no'].astype(int)\n", "display(self.matching)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 27, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "m2inc_dire = dict()\n", "m2out_dire = dict()\n", "for move_no in range(1,17):\n", " row = self.nema[self.nema.move_no==move_no].iloc[0]\n", " m2inc_dire[move_no] = row.inc_dire\n", " m2out_dire[move_no] = row.out_dire" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 37, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
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