graphviz

Graphviz是一个可以对图进行自动布局的绘图工具，由贝尔实验室开源。我们在上次 Python 快速绘制画出漂亮的系统架构图 提到的diagrams，其内部的编排逻辑就用到了这个开源工具包。 而今天我们要介绍的项目，就是基于Python和Graphviz开发的，能将源代码转化为流程图的工具：pycallgraph。 1.准备 开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。 当然，我更推荐大家用VSCode编辑器，把本文代码Copy下来，在编辑器下方的终端运行命令安装依赖模块，多舒服的一件事啊：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。 在终端输入以下命令安装我们所需要的依赖模块: pip install pycallgraph 看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。 macOS用户请使用brew安装： brew install graphviz

Go性能调优 在计算机性能调试领域里，profiling 是指对应用程序的画像，画像就是应用程序使用 CPU 和内存的情况。 Go语言是一个对性能特别看重的语言，因此语言中自带了 profiling 的库，这篇文章就要讲解怎么在 golang 中做 profiling。 Go性能优化 Go语言项目中的性能优化主要有以下几个方面： CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在 CPU 和寄存器上面的数据 Memory Profile（Heap Profile）：报告程序的内存使用情况 Block Profiling：报告 goroutines 不在运行状态的情况，可以用来分析和查找死锁等性能瓶颈 Goroutine Profiling：报告 goroutines 的使用情况，有哪些 goroutine，它们的调用关系是怎样的 采集性能数据 Go语言内置了获取程序的运行数据的工具，包括以下两个标准库： runtime/pprof ：采集工具型应用运行数据进行分析 net/http/pprof ：采集服务型应用运行时数据进行分析 pprof开启后，每隔一段时间（10ms）就会收集下当前的堆栈信息，获取格格函数占用的CPU以及内存资源；最后通过对这些采样数据进行分析，形成一个性能分析报告。 注意，我们只应该在性能测试的时候才在代码中引入pprof。

ML之xgboost：绘制xgboost的二叉树graphviz的两种方法代码实现 目录 绘制xgboost的二叉树graphviz T1、采用to_graphviz法绘制树图 T2、采用plot_tree法绘制树图 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4306166/blog/4261039

目录 1.前言 2.下载xhprof客户端包 2.1windows下安装扩展 2.2linux下安装扩展 3.开启分析与存储结果 4.查看分析结果 4.1查看测试列表 4.2安装Graphviz插件 4.3点击view full callgraph 链接查看 5.异常与解决 1.前言 在前面的文章( PHP之程序性能优化思路 )中，我们简单的介绍了一款PHP性能分析工具XHPorf，但是没有深入讲解如何安装到wamp环境下，下面我们对其安装和测试详细了解 2.下载xhprof客户端包 2.1windows下安装扩展 PHP性能分析工具XHPorf下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1_uYjtUAasxtXOCx6r4o9lA 提取码：a2gb 下载后，将其放到WWW根目录 首先将文件里的下面这两个包放到php的ext文件下 然后在php的php.ini文件中加入这段 可复制代码： [xhprof] extension=php_xhprof.dll ; directory used by default implementation of the iXHProfRuns ; interface (namely, the XHProfRuns_Default class) for storing ; XHProf runs. xhprof.output_dir

graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的工具包，它使用一个特定的DSL(领域特定语言):dot作为脚本语言，然后使用布局引擎来解析此脚本，并完成自动布局。 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 基于斥力+张力的布局 twopi 径向布局 circo 圆环布局 osage fdp 用于无向图 sfdp 用于无向图 有向图相关布局 除了 fdp 之外，其他都可以适用于 有向图。 对下面有向图采用不同布局器产生的效果如下： 有向图的定义用关键字digraph定义一个有向图，用“ -> ”表示节点之间的关系 digraph G { main -> parse -> execute; main -> init; main -> cleanup; execute -> make_string; execute -> printf init -> make_string; main -> printf; execute -> compare; } dot 布局 dot 22.gv -Kdot -Tpng -o 22dot.png 由于 Kdot 是默认， 所以可以简化成 dot 22.gv -Tpng -o 22dot.png circo 布局 命令： dot 22.gv

graphviz （Graph Visualization Software）是linux上著名的开源绘图软件。它的最大特点是可以使用简洁的代码绘图。 对于审美有问题的同学们（比如我），这是一个福音。 1.安装（此处略） 2.使用示例如下：[ 来源引用 ] D:\>dot -T jpg tes.dot -o test.jpg <cmd> 介绍 dot 渲染的图具有明确方向性。 neato 渲染的图缺乏方向性。 twopi 渲染的图采用放射性布局。 circo 渲染的图采用环型布局。 fdp 渲染的图缺乏方向性。 sfdp 渲染大型的图，图片缺乏方向性。 来自官网： dot - "hierarchical" or layered drawings of directed graphs. This is the default tool to use if edges have directionality. neato - "spring model'' layouts. This is the default tool to use if the graph is not too large (about 100 nodes) and you don't know anything else about it. Neato attempts to minimize a global

决策树是一种流行的有监督学习方法。决策树的优势在于其既可以用于回归，也可以用于分类，不需要特征缩放，而且具有比较好的可解释性，容易将决策树可视化。可视化的决策树不仅是理解你的模型的好办法，也是向其他人介绍你的模型的运作机制的有利工具。因此掌握决策树可视化的方法对于数据分析工作者来说非常重要。 机器学习相关教程： TensorFlow实战 | 机器学习基础 | 深入浅出Flask | Python基础 在这个教程里，我们将学习以下内容： 如何使用scikit-learn训练一个决策树模型 如何使用Matplotlib将决策树可视化 如何使用Graphviz将决策树可视化 如何将随机森林或决策树包中的单个决策树可视化 教程的代码可以从 这里 下载。现在让我们开始吧。 1、用scikit-learn训练决策树模型 为了可视化决策树，我们首先需要用scikit-learn训练出一个决策树模型。 首先导入必要的Python库： import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn