TransC算法intsanceOf关系作图代码

TransC算法是一种知识图谱实体对齐算法，它并不直接用于绘图，需要使用其他工具来实现知识图谱的可视化。不过，我们可以提供一个示例代码，用于从RDF格式的知识图谱中提取instanceOf关系，并将其绘制成图形。

import rdflib
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个空的有向图
G = nx.DiGraph()

# 读取RDF格式的知识图谱文件
g = rdflib.Graph()
g.parse('ontology.rdf', format='xml')

# 提取所有的实体和类，并将它们加入到图中
for s, p, o in g:
    if p == rdflib.RDF.type:
        G.add_node(s)
        G.add_node(o)
        G.add_edge(s, o)

# 提取所有的instanceOf关系，并将它们加入到图中
for s, p, o in g:
    if p == rdflib.URIRef('http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type') and \
            str(o).startswith('http://example.com/ontology/'):
        for s2, p2, o2 in g.triples((s, None, None)):
            if str(p2) == 'http://example.com/ontology/instanceOf':
                G.add_edge(s, o2)

# 绘制图形
pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos, with_labels=True)
plt.show()

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，具体的实现方式会因知识图谱的结构和实体对齐算法的不同而有所变化。