pattern_recognition_corrected

Ce code Python implémente un analyseur de motifs en théorie des nombres qui visualise des relations mathématiques sous forme de graphe. Voici ce qu’il fait :

Fonctionnalité principale

Le programme charge des données numériques depuis un fichier CSV et les convertit en graphe pour visualiser des motifs ou relations entre nombres.

Analyse détaillée des fonctions

load_data(file_path)

• Charge un fichier CSV contenant des données numériques
• Utilise numpy.genfromtxt() pour parser le fichier
• Gère les erreurs (fichier introuvable, erreurs de format)

create_graph(data)

• Transforme les données en graphe NetworkX
• Chaque ligne du CSV devient un nœud (identifié par son index)
• Crée des arêtes entre nœuds i et j si data[i][j] == 1
• Suppose une matrice d’adjacence binaire en entrée

plot_graph(G)

• Visualise le graphe avec NetworkX et Matplotlib
• Utilise un algorithme de positionnement « spring » pour organiser les nœuds
• Affiche les nœuds en bleu clair avec leurs labels

• Génération de données d’exemple :
  • Fonction create_sample_data() qui crée une matrice basée sur des propriétés mathématiques
  • Exemple : connexions entre nombres dont la différence est un nombre premier
• Analyse avancée :
  • Fonction analyze_graph() qui calcule les métriques du graphe
  • Propriétés : densité, degré moyen, composantes connexes, diamètre
• Visualisation améliorée :
  • Affichage simultané du graphe et de la matrice d’adjacence
  • Taille des nœuds proportionnelle à leur degré
  • Couleurs basées sur les degrés
  • Affichage des valeurs dans la matrice
• Robustesse :
  • Gestion d’erreurs complète
  • Messages informatifs
  • Création automatique d’un fichier d’exemple si nécessaire

Usage prévu

Ce programme est conçu pour analyser des relations numériques en théorie des nombres, probablement pour identifier des motifs, connexions ou propriétés spéciales entre nombres via leur représentation graphique.

En licence MIT