Python中的树形图

Posted 2023-02-16

【中文标题】Python中的树形图

【英文标题】：Tree plotting in Python

【发布时间】：2011-12-01 23:40:36

【问题描述】：

我想使用 Python 绘制树。决策树、组织结构图等。任何可以帮助我的库？

【参考方案1】：

我开发了ETE，这是一个 python 包，用于编程树渲染和可视化等。您可以创建自己的layout functions 并生成自定义tree images：

它专注于系统发育，但它实际上可以处理任何类型的层次树（聚类、决策树等）

【讨论】：

@Fxs7576 有一个工作分支将很快合并，添加 Qt5 支持。 github.com/etetoolkit/ete/pull/284

它不适用于 Windows 吗？您的安装指南没有 windows 部分，如果我运行 conda install 行，它找不到包。

对于windows，看起来你可以使用pip install ete3安装。

从字面上看，我发现的唯一一个可能是 pip installed 的包，它会开箱即用。

看起来很有希望

【参考方案2】：

有graphviz - http://www.graphviz.org/。它使用“DOT”语言来绘制图形。您可以自己生成 DOT 代码，也可以使用 pydot - https://github.com/pydot/pydot。您还可以使用 networkx - http://networkx.lanl.gov/tutorial/tutorial.html#drawing-graphs，它可以轻松绘制到 graphviz 或 matplotlib。

networkx + matplotlib + graphviz 为您提供了最大的灵活性和功能，但您需要安装很多。

如果您想要快速解决方案，请尝试：

安装 Graphviz。

open('hello.dot','w').write("digraph G Hello->World")
import subprocess
subprocess.call(["path/to/dot.exe","-Tpng","hello.dot","-o","graph1.png"]) 
# I think this is right - try it form the command line to debug

然后你安装 pydot，因为 pydot 已经为你做了这个。然后你可以使用networkx来“驱动”pydot。

【讨论】：

NetworX 看起来不错。唯一的事情是我需要一个外部库来生成图像文件。我可以在节点之间生成弧吗？

哪个库？ NetworkX 可以处理几个不同的。他们似乎喜欢 Matplotlib，这里有安装指南：matplotlib.sourceforge.net/users/installing.html。

Matplotlib 不支持图表，至少是独立的。

NetworkX。 Graphviz 历史上以读取“DOT”文件而闻名，但 IMO 的 NetworkX、Ete 和 iGraph 产生的效果远按照现代标准获得更好的结果，并且不需要将另一种语言与 Python 混合使用。

【参考方案3】：

对于基本的可视化，我会考虑使用treelib，

它非常简单易用：

 from treelib import Node, Tree

 tree = Tree()

 tree.create_node("Harry", "harry")  # No parent means its the root node
 tree.create_node("Jane",  "jane"   , parent="harry")
 tree.create_node("Bill",  "bill"   , parent="harry")
 tree.create_node("Diane", "diane"  , parent="jane")
 tree.create_node("Mary",  "mary"   , parent="diane")
 tree.create_node("Mark",  "mark"   , parent="jane")

 tree.show()

输出：

Harry
├── Bill
└── Jane
    ├── Diane
    │   └── Mary
    └── Mark 

【讨论】：

非常感谢您的意见，确实易于使用。此外，一旦你构建了一个树来生成树的 graphviz 格式，还有一个很好的方法：tree.to_graphviz()。因此，您可以在任何在线或离线工具中使用它。

【参考方案4】：

Plotly 可以使用 igraph 绘制树形图。这些天你也可以离线使用它。下面的示例旨在在 Jupyter 笔记本中运行

import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go

import igraph
from igraph import *
# I do not endorse importing * like this

#Set Up Tree with igraph

nr_vertices = 25
v_label = map(str, range(nr_vertices))
G = Graph.Tree(nr_vertices, 2) # 2 stands for children number
lay = G.layout('rt')

position = k: lay[k] for k in range(nr_vertices)
Y = [lay[k][1] for k in range(nr_vertices)]
M = max(Y)

es = EdgeSeq(G) # sequence of edges
E = [e.tuple for e in G.es] # list of edges

L = len(position)
Xn = [position[k][0] for k in range(L)]
Yn = [2*M-position[k][1] for k in range(L)]
Xe = []
Ye = []
for edge in E:
    Xe+=[position[edge[0]][0],position[edge[1]][0], None]
    Ye+=[2*M-position[edge[0]][1],2*M-position[edge[1]][1], None] 

labels = v_label

#Create Plotly Traces

lines = go.Scatter(x=Xe,
                   y=Ye,
                   mode='lines',
                   line=dict(color='rgb(210,210,210)', width=1),
                   hoverinfo='none'
                   )
dots = go.Scatter(x=Xn,
                  y=Yn,
                  mode='markers',
                  name='',
                  marker=dict(symbol='dot',
                                size=18, 
                                color='#6175c1',    #'#DB4551', 
                                line=dict(color='rgb(50,50,50)', width=1)
                                ),
                  text=labels,
                  hoverinfo='text',
                  opacity=0.8
                  )

# Create Text Inside the Circle via Annotations

def make_annotations(pos, text, font_size=10, 
                     font_color='rgb(250,250,250)'):
    L=len(pos)
    if len(text)!=L:
        raise ValueError('The lists pos and text must have the same len')
    annotations = go.Annotations()
    for k in range(L):
        annotations.append(
            go.Annotation(
                text=labels[k], # or replace labels with a different list 
                                # for the text within the circle  
                x=pos[k][0], y=2*M-position[k][1],
                xref='x1', yref='y1',
                font=dict(color=font_color, size=font_size),
                showarrow=False)
        )
    return annotations  

# Add Axis Specifications and Create the Layout

axis = dict(showline=False, # hide axis line, grid, ticklabels and  title
            zeroline=False,
            showgrid=False,
            showticklabels=False,
            )

layout = dict(title= 'Tree with Reingold-Tilford Layout',  
              annotations=make_annotations(position, v_label),
              font=dict(size=12),
              showlegend=False,
              xaxis=go.XAxis(axis),
              yaxis=go.YAxis(axis),          
              margin=dict(l=40, r=40, b=85, t=100),
              hovermode='closest',
              plot_bgcolor='rgb(248,248,248)'          
              )

# Plot

data=go.Data([lines, dots])
fig=dict(data=data, layout=layout)
fig['layout'].update(annotations=make_annotations(position, v_label))
py.iplot(fig, filename='Tree-Reingold-Tilf')
# use py.plot instead of py.iplot if you're not using a Jupyter notebook

Output

【讨论】：

我从这里收到一条难以理解的错误消息：DeprecationWarning Traceback (most recent call last) <ipython-input-44-cfbb1d309447> in <module>() ----> 4 import igraph DeprecationWarning: To avoid name collision with the igraph project, this visualization library has been renamed to 'jgraph'. Please upgrade when convenient. 我不知道要升级什么：igraph、jgraph 或其他内容。我有所有东西的最新版本。重写代码以引用 jgraph 不起作用。 pip install jgraph 无效：jgraph 没有 Graph 成员。等等：（

找到了可能的答案：***.com/questions/36200707/…

我得到了这个工作，但它需要用 plotly 设置一个帐户，所以我寻找免费的替代品。 python-igraph（与 igraph 不同）有一些绘图功能igraph.org/python/doc/tutorial/tutorial.html。很难安装；在 Mac OS X 上，经过痛苦的兔子洞之旅后，“brew install cairo”被证明是必要且足够的。

为什么会出现 TypeError：'map' 类型的对象没有 len()

【参考方案5】：

对于 2021 年的解决方案，我编写了 TreantJS 库的 Python 包装器。该包创建一个带有树形可视化的 HTML 文件。用户可以选择调用 R 的 webshot 库来渲染树的高分辨率屏幕截图。该软件包是相当新的，因此任何 PR、错误报告或问题中的功能请求将不胜感激！请参阅：https://github.com/Luke-Poeppel/treeplotter。

该软件包有一些烦人的安装要求（请参阅Installation.md），因此我编写了一个 MacOS 安装助手（在 Catalina 和 Big Sur 上测试过）。任何减少这些限制的提示也将受到欢迎。

【参考方案6】：

这是试用版，但 Google 有一个 GraphViz api。如果您只想快速可视化图表，但不想安装任何软件，这很方便。

【讨论】：

此 API 已弃用并关闭