pydot

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Pydot错误，我尝试使用下面的代码从sklearn（http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html）： from sklearn.externals.six import StringIO import pydot dot_data = StringIO() tree.export_graphviz(clf, out_file=dot_da

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为什么pydot无法在Windows 8中找到GraphViz的可执行文件？

我在Windows 8中安装了GraphViz 2.32，并已将C：\ Program Files（x86）\ Graphviz2.32 \ bin添加到System PATH变量。仍然pydot无法找到它的可执行文件。 Traceback (most recent call last): File "<pyshell#26>", line 1, in <module> gra

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使用nx.draw_graphviz python中绘制图表的graphviz中的布局提供了错误

我想在Python的networkx绘制在graphviz的布局100节点多图G，所以我做了两个试验至今：试用1nx.draw_graphviz功能如下nx.draw_graphviz(G)但我得到以下错误重复图中的所有节点： Error: node 1, position [0.127506302389087, 0.3262608552621944], expected two doubles

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如何使用线，箭头pydot

我已提请使用pydot这些命令的二叉搜索树 graph = pydot.Dot(graph_type='graph') visit(n5, BFS) graph.write_png('example1_graph.png') 其中功能视图遍历树，并调用一个简单的程序来绘制边缘： def draw(parent_name, child_name): # color for line

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Pydot与换行符打得不好？

关闭蝙蝠 - Ubuntu 12.04，蟒蛇2.7，使用pydot 1.0.2 我试图让pydot打印一棵树到.png。我正在做我的节点像这样： subnode = pydot.Node(fullstr, label = c + "\n" + n) graph.add_node(subnode) 这里，c和n和fullstr只是字符串。这是好的，但是当我运行： graph.write_pn

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有没有办法用pyDot生成图形时控制线条的角度

我写了一个python类来显示和动画二叉搜索树。然而，由pyDot边缘和节点命令生成的图形似乎不允许我控制连接树的每个元素的箭头的角度或方向。有很多控制节点的形状，但似乎没有任何控制线的角度。我希望找到某种最小角度参数添加到我的边缘，因为它们被添加到图形中？这是我的代码，我用画的边缘节点命令的样本： def draw(parent_name, child_name): # color

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在sklearn Python的决策树中制作pydot图

我期望这段代码创建树的PDF图形。 from sklearn import datasets,tree import StringIO import pydot from sklearn.externals.six import StringIO iris = datasets.load_iris() clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf

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使用python解析点文件中的注释

我使用pydot解析python中的点文件。我找不到解析点文件本身的注释的方法，有没有办法做到这一点？通过只查看文档我找不到任何答案。此外，你会建议一个更好的解析器的点文件（也许更好地维护）比pydot？感谢

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需要控制pydot边缘长度

有没有一种方法可以使用pydot生成一个看起来像“普通树形图”的有向树图，其中每个相同深度的节点显示在相同的深度，并且每个边都处于某个角度（不是直下）？当我使用这些默认值： graph = pydot.Dot(graph_type='digraph', nodesep=.75) graph.set_node_defaults(style="filled", fillcolor="grey")

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的Python，PyDot和DecisionTree

我试图想象我DecisionTree，但得到错误的代码是： X = [i[1:] for i in dataset]#attribute y = [i[0] for i in dataset] clf = tree.DecisionTreeClassifier() dot_data = StringIO() tree.export_graphviz(clf.fit(train_X, t