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    windows下Graphviz安装及入门教程的实现方法

    下载安装配置环境变量intall配置环境变量验证基本绘图入门graphdigraph一个复杂的例子和python交互

    发现好的工具,如同发现新大陆。有时,我们会好奇,论文中、各种专业的书中那么形象的插图是如何做出来的,无一例外不是对绘图工具的熟练使用。

    下载安装、配置环境变量

    intall

    windows版本下载地址:http://www.graphviz.org/Download_windows.php

    双击msi文件,然后一直next(记住安装路径,后面配置环境变量会用到路径信息),安装完成之后,会在windows开始菜单创建快捷信息,默认快捷方式不放在桌面。


    配置环境变量

    将graphviz安装目录下的bin文件夹添加到Path环境变量中:



    验证

    进入windows命令行界面,输入dot -version,然后按回车,如果显示graphviz的相关版本信息,则安装配置成功。


    基本绘图入门

    打开windows下的graphviz编辑器gvedit,编写如下的dot脚本语言,保存成gv格式文本文件。然后进入命令行界面,使用dot命令,将gv文件转化为png图形文件。

    dot D:\test\1.gv -Tpng -o image.png

    graph

    graph使用--描述关系

    graph pic1 { 
     a -- b
     a -- b
     b -- a [color=blue]
    } 


    digraph

    使用->描述关系

    digraph pic2 { 
     a -> b
     a -> b
     b -> a [style=filled color=blue]
    }


    一个复杂的例子

    digraph startgame {
      label="游戏资源更新流程"
      rankdir="TB"
      start[label="启动游戏" shape=circle style=filled]
      ifwifi[label="网络环境判断是否 WIFI" shape=diamond]
      needupdate[label="是否有资源需要更新" shape=diamond]
      startslientdl[label="静默下载" shape=box]
      enterhall[label="进入游戏大厅" shape=box]
    
      enterroom[label="进入房间" shape=box]
      resourceuptodate[label="资源不完整" shape=diamond]
      startplay[label="正常游戏" shape=circle fillcolor=blue]
      warning[label="提醒玩家是否更新" shape=diamond]
      startdl[label="进入下载界面" shape=box]
      //{rank=same; needupdate, enterhall}
    
      {shape=diamond; ifwifi, needupdate}
    
      start -> ifwifi
      ifwifi->needupdate[label="是"]
      ifwifi->enterhall[label="否"]
      needupdate->startslientdl[label="是"]
      startslientdl->enterhall
      needupdate->enterhall[label="否"]
    
      enterhall -> enterroom
      enterroom -> resourceuptodate
      resourceuptodate -> warning[label="是"]
      resourceuptodate -> startplay[label="否"]
      warning -> startdl[label="确认下载"]
      warning -> enterhall[label="取消下载"]
      startdl -> enterhall[label="取消下载"]
      startdl -> startplay[label="下载完成"]
    }


    和python交互

    graphviz强大而便捷的关系图/流程图绘制方法,很容易让我们联想到机器学习中的Decision Tree的展示方式。幸运的是,scikit-learn提供了生成.dot文件的接口,具体操作如下:

    python编辑环境下:

    from sklearn.tree import export_graphviz  # 导入的是一个函数
    # tree表示已经训练好的模型,即已经调用过DecisionTreeClassifier实例的fit(X_train, y_train)方法
    export_graphviz(tree, out_file='tree.dot', 
        feature_names=['petal length', 'petal width'])

    进入windows命令行界面,cd 切换到tree.dot所在的路径,执行

    dot -Tpng tree.dot -o tree.png


    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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