Question

我们在NetLogo模型中存储了很多数据作为链接的属性。当我使用行为空间来设计实验并指导数据收集时，我指定了要提取的“链接属性”。但是，在csv文件中，我看不到链接的ID，这对于理解数据至关重要。如何收集搜索结果中链接的ID？据我了解，没有启用该命令的原语。

Answer 1

像补丁一样，链接由两个数字标识，这两个数字是两端的who编号。您可以保存链接的字符串表示形式（例如，（链接0 1）），也可以将数字提取为列表（或单独）。例如，

to test
  ca
  crt 2
  ask turtle 0 [create-link-with turtle 1]
  print link 0 1
  ask link 0 1 [let id sort [who] of both-ends print id] ; a list
  ask link 0 1 [let id sort [who] of both-ends
    print (word item 0 id "-" item 1 id)
  ] ; a string
end

Answer 2

每当您想要使用BehaviorSpace从单个代理（包括链接）中提取信息时，一种不错的方法是使用csv扩展名，如此答案中所述：

https://stackoverflow.com/a/52406247/487946

通常的想法是，我们可以将csv嵌入到我们的csv中，然后在R（或Python或Julia或其他）中使用类似read_csv的函数从BehaviorSpace结果中提取“内部csv”。

对于链接，包括链接两端的who号以唯一地标识它会很有用。（这是我主张将who数字用于任何事物的极少数情况之一。）

让我们以这个愚蠢的示例模型为例：

extensions [ csv ]
links-own [ attribute ]

to setup
  clear-all
  create-turtles 3 [
    create-links-with other turtles [
      set attribute random-float 1
    ]
  ]
  reset-ticks
end

to go
  ask links [ set attribute attribute * 0.5 ]
  tick
end

它只会创建三只乌龟，它们之间具有链接，将链接的attribute设置为随机数，并在模型滴答时反复将该数字减半。

要生成将嵌入到BehaviorSpace结果中的csv，我们编写以下报告程序：

to-report link-attributes-csv
  report csv:to-string
    fput ["who1" "who2" "attribute" ] 
    [ (list [ who ] of end1 [ who ] of end2 attribute) ] of links
end

如果您在运行setup后在命令中心尝试一下，它将输出以下内容：

observer> setup
observer> print link-attributes-csv
who1,who2,attribute
0,1,0.9409784968740699
1,2,0.9079884204004846
0,2,0.9070292656950991

如您所见，我们有一个简洁的csv表，其中的每一行代表一个特定的链接，该链接由who所连接的海龟的数量标识。

由于该报告者报告了一个字符串（并且该字符串包含换行符是可以的），因此我们可以直接在BehaviorSpace实验中使用它：

运行此实验（带有“表输出”）将提供以下输出文件：

"BehaviorSpace results (NetLogo 6.1.1)"
"link-attributes-example.nlogo"
"experiment"
"10/16/2019 11:00:12:495 +0100"
"min-pxcor","max-pxcor","min-pycor","max-pycor"
"-16","16","-16","16"
"[run number]","[step]","link-attributes"
"1","0","who1,who2,attribute
1,2,0.15670083797389645
0,2,0.40055350697928993
0,1,0.34892645306446335"
"2","0","who1,who2,attribute
0,1,0.2831244347856665
1,2,0.27721328746715357
0,2,0.5221352362751627"
"2","1","who1,who2,attribute
0,1,0.14156221739283326
0,2,0.26106761813758134
1,2,0.13860664373357678"
"1","1","who1,who2,attribute
0,2,0.20027675348964497
1,2,0.07835041898694822
0,1,0.17446322653223167"
"1","2","who1,who2,attribute
1,2,0.03917520949347411
0,2,0.10013837674482248
0,1,0.08723161326611584"
"2","2","who1,who2,attribute
1,2,0.06930332186678839
0,1,0.07078110869641663
0,2,0.13053380906879067"

所有换行符看上去都有些奇怪，但是您的数据分析工具应该能够解决这个问题。这是使用R和Tidyverse处理此问题的方法：

library(tidyverse)
df <-
  read_csv("experiment-table.csv", skip = 6) %>%
  mutate(`link-attributes` = map(`link-attributes`, read_csv)) %>%
  unnest()

purrr::map和tidyr::unnest函数是关键的函数。我不会在这里解释它们，但是值得您查找它们并熟悉它们。

我们的最终结果如下：

# A tibble: 18 x 5
   `[run number]` `[step]`  who1  who2 attribute
            <dbl>    <dbl> <dbl> <dbl>     <dbl>
 1              1        0     1     2    0.157 
 2              1        0     0     2    0.401 
 3              1        0     0     1    0.349 
 4              2        0     0     1    0.283 
 5              2        0     1     2    0.277 
 6              2        0     0     2    0.522 
 7              2        1     0     1    0.142 
 8              2        1     0     2    0.261 
 9              2        1     1     2    0.139 
10              1        1     0     2    0.200 
11              1        1     1     2    0.0784
12              1        1     0     1    0.174 
13              1        2     1     2    0.0392
14              1        2     0     2    0.100 
15              1        2     0     1    0.0872
16              2        2     1     2    0.0693
17              2        2     0     1    0.0708
18              2        2     0     2    0.131

我希望这会有所帮助。

如何使用NetLogo行为空间收集定向链接的“标识”？

2 个答案: