graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render('决策树可视化') 如果想让可视化的图片里的内容更丰富些,可以在export_graphviz()的括号中增添一些参数,比如增加feature_names参数可以显示特征变量的名称,不过直接使用graphviz识别不了中文,所以我们等会先用英文来做演示;增添class_names参数则可以显示最后的分类结果,...
graph.node(name, label=None, **attrs): 添加一个节点 graph.edge(tail_name, head_name, label=None, _attributes=None, **attrs): 添加一条边 graph.edges(tail_head_iter):添加多个边 2.4 输出 graph.source: 输出graph的dot代码 graph.save(filename=None, directory=None, *, skip_existing=False)...
graph_source.render('output_filename',format='png',view=False)``` 1. 2. 3. 这里`view=False` 参数是为了防止自动打开生成的图片。如果你想要在生成后立即查看图片,可以将其设置为 `True`。 4. **在 Jupyter Notebook 中显示图形**: 如果你在 Jupyter Notebook 中工作,可以使用以下代码来直接显示图形...
首先需要将graphviz.Source的源文件(在graphviz-0.14版本似乎已经没了,可以试试打开site-packages/sklearn/tree/_export.py依然存在rounded)打开(eclipse可通过ctrl+鼠标左键),找到if rounded,rounded参数主要目的是调整节点方框所带的是圆角还是直角,修改此处的fontname为中文字体名(eg.SimSun) 之后在调用export_graphviz...
dot.node(name='c', label='Dong')#在节点之间画线,label:线上显示的文本,color:线的颜色dot.edge('a','b', label="ab\na-b", color='red')#一次性画多条线,c到b的线,a到c的线dot.edges(['cb','ac'])#打印生成的源代码print(dot.source)#画图,filename:图片的名称,若无filename,则使用Di...
g = graphviz.Source(dot_graph) 使用g.render() 创建图像文件。当我在没有参数的情况下在您的代码上运行它时,我得到了 Source.gv.pdf 但您可以指定不同的文件名。还有一个快捷方式 g.view() ,它保存文件并在适当的查看器应用程序中打开它。 如果您将代码按原样粘贴到富终端(例如带有内嵌图形的 Spyder/IP...
')ni.node('3','Ni!',shape='egg')ni.attr('node',shape='star')ni.node('4','Ni!')ni.node('5','Ni!')ni.node('6','Ni!')ni.attr(rankdir='LR')ni.edges(['12','23','34','45'])ni.render('ni.gv',view=False)# ni.view()# ni.view(tempfile.mktemp('.gv'))Source....
graph.source = open(dot_file).read() # 指定dot可执行文件路径 graph.render(output_file, view=True, cleanup=True) 在上述代码中,dot_file是决策树的dot文件路径,output_file是输出的图片文件路径。通过graph.render方法的format参数可以指定输出的图片格式,view参数可以在生成图片后自动打开图片,cle...
我已经使用决策树解决了一个问题。然后,我使用graphviz获得决策树的图形化版本。importgraphvizgraph =graphviz.Source(dot_data) 浏览32提问于2019-08-14得票数2 1回答 从Jupyter Notebook下载图表 、 我使用graphviz在Jupyter Notebook中可视化我的决策树。现在我的问题是如何在Jupyter Notebook中显示完整的决策树图形...