graphviz

今天用jupyter notebook运行程序时出现如下错误： Failed to import pydot . You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work . Failed to import pydot . You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work . win10环境下，tf2.0版本 解决方法： 查找资料，发现应该是没有安装一个叫 graphviz 的东西，于是毫不犹豫，下载它！ 下载地址 若这个地址太慢，我已经上传了， 安装好后，还需要安装 pydot-ng pip install pydot - ng 问题解决！ PS：安装graphviz后需要将安装目录下的bin文件夹路径加入系统环境变量，可能还需要重启电脑 来源： CSDN 作者： ahbcwin 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43939952/article/details/104089182

一、认识graphviz 接触graphviz是几年前的一个项目，要画出数据网络的布局，使用graphviz能比较清楚的画出数据之间的关系。 可以在gallery中查看他能完成的图形： http://www.graphviz.org/gallery/ 。graphviz最方便的地方在于能够很快的清晰的画出点与点之间的关系，并且有许多布局算法能够很好的去布局。 之前使用它画过流程图，如： image.png 还有决策树。使用twopi画出数据的关联关系： image.png 二、安装graphviz 官网下载： http://www.graphviz.org/download/。 根据自己的版本来选择： image.png 安装在任意喜欢的位置。但是需要把安装目录的 graphviz/bin 加入环境变量 PATH 里，我这里只写了相对路径。 打开cmd，输入： dot --help ，如果弹出以下信息，就是安装成功： image.png 三、使用graphviz 3.1 基本信息 graphviz中包含了众多的布局器： dot 默认布局方式，主要用于有向图 neato 基于spring-model(又称force-based)算法 twopi 径向布局 circo 圆环布局 fdp 用于无向图 以上布局我都使用过，但是个人比较倾向dot和twopi，可以根据需求来画图。 3.2

文章目录 一、决策树原理 二、查看决策树具体实现过程 三、随机森林 四、实战——这男/女朋友能不能要 一、决策树原理 决策树通过判断特征值是否满足某范围条件（通过if…else对一系列问题进行推导），并选择两条路径中的一条，不断重复这个过程直到最终实现决策。 #下面采用酒的数据进行决策树的建模 #导入numpy import numpy as np #导入画图工具 import matplotlib . pyplot as plt from matplotlib . colors import ListedColormap #导入tree模型和数据集加载工具 from sklearn import tree , datasets #导入数据集拆分工具 from sklearn . model_selection import train_test_split wine = datasets . load_wine ( ) #只选取数据集的前两个特征值 X = wine . data [ : , : 2 ] y = wine . target #将数据集拆分为训练集和测试集 X_train , X_test , y_train , y_test = train_test_split ( X , y ) #现在完成了数据集的拆分，接下来开始用决策树分类器进行分类

Graphviz - Graph Visualization Software 官方示意图 : Gallery 官方文档： Documentation windows版本： 本地文档目录: C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\share\graphviz\doc\pdf 或 html 使用方法:C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38\bin\ gvedit.exe , 双击运行即可 基本用法参考： DOT语言： The DOT Language 命令行调用： Command-line Usage 输出格式： Output Formats 结点，边，图形属性： Node, Edge and Graph Attributes 结点形状关键词： Node Shapes 颜色关键词： Color Names 箭头关键词： Arrow Shapes 语法框架： graph : [ strict ] (graph | digraph) [ ID ] '{' stmt_list '}' //一般用graph图，或digraph有向图 stmt_list : [ stmt [ ';' ] stmt_list ] //stmt有下列四中 stmt : node_stmt | edge_stmt | attr_stmt | ID '=

pydotplus.graphviz.InvocationException: GraphViz’s executables not found 在使用pycharm导出 决策树 的时候出现了以上错误，下载安装== graphviz-2.38 ==解决 下载后安装到Python安装目录下的Lib/site-packages中，重启IDE即可。 #-- coding:utf-8 -- #From: 仿写 bilibili 菜菜的sklearn课堂代码 #Date: 2020/1/15 16:09 import pydotplus from sklearn import tree from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd wine = load_wine() print(wine) print(wine.data) print(wine.target) pd.concat([pd.DataFrame(wine.data), pd.DataFrame(wine.target)], axis=1) print(wine) print(wine.feature_names) print(wine.target