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visualization.py

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+import matplotlib.pyplot as plt
+from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
+import numpy as np
+
+# 他のモジュールからタイル生成機能をインポート
+from knowledge_tile_generator import generate_sample_tile
+
+def plot_medical_space(tiles: list):
+    """
+    Knowledge Tileのリストを受け取り、その座標を3D空間に可視化します。
+    点の色は確実性(certainty)スコアに基づいて決定されます。
+
+    Args:
+        tiles (list): Knowledge Tileオブジェクトのリスト。
+    
+    注意:
+        この関数を実行するには matplotlib が必要です。
+        pip install matplotlib
+    """
+    if not tiles:
+        print("可視化するタイルがありません。")
+        return
+
+    fig = plt.figure(figsize=(12, 9))
+    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
+
+    # データを抽出
+    coords_x = [t['coordinates']['medical_space'][0] for t in tiles]
+    coords_y = [t['coordinates']['medical_space'][1] for t in tiles]
+    coords_z = [t['coordinates']['medical_space'][2] for t in tiles]
+    certainty = [t['coordinates']['meta_space'][0] for t in tiles]
+    labels = [t['metadata']['topic'] for t in tiles]
+
+    # 散布図をプロット
+    # c: 色, cmap: カラーマップ, s: サイズ, alpha: 透明度
+    scatter = ax.scatter(coords_x, coords_y, coords_z, 
+                         c=certainty, cmap='RdYlGn', s=100, alpha=0.7, vmin=0, vmax=100)
+
+    # 軸ラベルとタイトル
+    ax.set_xlabel('臓器系 (Organ System, X)')
+    ax.set_ylabel('病態深さ (Pathophysiology Depth, Y)')
+    ax.set_zlabel('臨床時間軸 (Clinical Timeline, Z)')
+    ax.set_title('Medical Knowledge Space Visualization')
+
+    # カラーバーを追加
+    cbar = fig.colorbar(scatter, ax=ax, shrink=0.6)
+    cbar.set_label('確実性 (Certainty)')
+
+    # 各点にラベルを付ける (数が多すぎない場合)
+    if len(tiles) <= 20:
+        for i, label in enumerate(labels):
+            ax.text(coords_x[i], coords_y[i], coords_z[i], f' {label}', size=8)
+            
+    plt.show()
+
+def generate_random_tiles(num_tiles=20):
+    """可視化テスト用にランダムなタイルを生成します。"""
+    random_tiles = []
+    for i in range(num_tiles):
+        tile = generate_sample_tile()
+        # 座標をランダム化
+        tile['metadata']['topic'] = f"Topic {i}"
+        tile['coordinates']['medical_space'] = (
+            np.random.uniform(10, 100),
+            np.random.uniform(10, 100),
+            np.random.uniform(10, 100)
+        )
+        tile['coordinates']['meta_space'] = (
+            np.random.uniform(20, 100), # certainty
+            np.random.uniform(50, 300), # granularity
+            np.random.uniform(50, 100)  # verification
+        )
+        random_tiles.append(tile)
+    return random_tiles
+
+if __name__ == '__main__':
+    print("--- 知識空間可視化ツールのデモ ---")
+    print("matplotlib が必要です。 `pip install matplotlib`")
+    
+    # 1. 単一のサンプルタイルを生成して表示
+    # print("\n1. 単一のサンプルタイルを可視化します...")
+    # single_tile = [generate_sample_tile()]
+    # plot_medical_space(single_tile)
+    
+    # 2. 複数のランダムなタイルを生成して表示
+    print("\n2. 複数のランダムなタイルを生成して可視化します...")
+    random_sample_tiles = generate_random_tiles(15)
+    plot_medical_space(random_sample_tiles)