pydot

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我使用写了一个简单的示例程序pydot：进口pydot graph = pydot.Dot(graph_type='graph') for i in range(3): edge = pydot.Edge("king", "lord%d" % i) graph.add_edge(edge) graph.write_png('example_graph.png') 我

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使用pydot显示边缘集的有向图

我想用pydot创建有向图，我也有一个现成的边集。边集的类型可以是列表或元组，无论如何，因为我可以按照我的要求预先构建边集，就像[(1,2),(2,3),(3,2)]或((1,2),(2,3),(3,2))一样。我初始化pydot对象g如下： g = pydot.Dot() g.set_type('digraph') 在那之后，我发现那里有没有一个函数喜欢add_edge_from，只有拥

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NameError：全局名称'dot_parser'未定义

我在玩决策树算法并试图绘制树。然而，IDE报告以下错误： Couldn't import dot_parser, loading of dot files will not be possible. <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Traceback (most recent call last): File "C:/Users/

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“class_names”在export_graphviz意外关键字错误

用下面的代码： classes = ['ham', 'spam'] dot_data = StringIO() with open("./plots/ritesh.dot", "w") as f: export_graphviz(dt_old.named_steps['classifier'], out_file=f, feature_names=vocab1, class_name

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试图安装pydot以与Python 3.5中的networkx一起使用

我最近才开始在运行Yosemite的我的mac上使用Python 3.5，并且我试图使用模块networkx编译并生成一些图形/网络视觉效果楷模。我没有太多的编程经验，所以如果我遗漏任何细节，我很抱歉。我已经成功安装了networkx（能够使用命令），但我目前正在努力安装其中一个可选模块，这些模块有助于生成几代图形：GraphViz。我尝试通过命令提示符运行setup.py install命令来

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试图安装pinterest/pinball时缺少pydot所需版本

我试图通过pip安装pinball，但试图安装依赖项“pydot”时我卡住了。正如here in the source所述，弹球所需的版本是1.0.28。我得到的错误是： Collecting pydot==1.0.28 (from pinball) Could not find a version that satisfies the requirement pydot==1.0.2

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Python决策树GraphViz

我试图通过scikit学习实现决策树，然后用Graphviz可视化树，我知道它是可视化DT的标准选择。我使用PyCharm，anaconda，Python 2.7和OS X El Capitan。我已经安装了pydot和Graphviz以及PIP安装，据我所知并且也直接在Pycharm中安装它们，但无论我做什么，我都会连续获得'No module named graphviz'。 from skl

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“模块”对象有没有属性“点”

我在python初学者，我试图绘制使用图形： `nx.write_dot(G, "%s.dot"%(image))` 在定义函数。当我EXCUTE程序，我得到这个错误：文件 “sim.py” 31行，在的main（）文件 “sim.py”，30日线在主溶胶.RUN（）文件 “C：\ Python27 \我的SIM \ Solution.py”，线221，在运行 self.drawG

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Pydot - 在列表存储器节点 - unhashable类型：“名单”的错误

我使用pydot生成字符串的 graph = pydot.Dot(graph_type='digraph') node_list = [] for i in xrange(0, len(string_list)): node_list.append(pydot.Node(string_list[i])) graph.add_node(node_list[-1])

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AttributeError的：模块“pydot”在Spyder的

我试图运行下面的代码没有属性“graph_from_dot_data”： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree import pydot clf = tree.DecisionTreeClassifier() iris = load_iris() clf = clf.fit(iris.data, i