Graphviz.Source 未在 Jupyter Notebook 中呈现

Posted 2023-03-12

【中文标题】Graphviz.Source 未在 Jupyter Notebook 中呈现

【英文标题】：Graphviz.Source not rendering in Jupyter Notebook

【发布时间】：2017-03-10 18:03:50

【问题描述】：

使用 scikit-learn 方便的 export_graphviz 函数导出 .dot 文件后。

我正在尝试使用 Graphviz 将点文件渲染到我的 Jupyter Notebook 中的单元格中：

import graphviz
from IPython.display import display

with open("tree_1.dot") as f:
    dot_graph = f.read()
display(graphviz.Source(dot_graph))

然而 out[ ] 只是一个空单元格。

我正在使用 graphviz 0.5（pip 然后安装 conda）、iPython 5.1 和 Python 3.5 点文件看起来正确，这里是第一个字符：

digraph Tree \nnode [shape=box, style="filled", color=

iPython 显示似乎适用于其他对象，包括 Matplotlib 图和 Pandas 数据框。

我应该注意 Graphviz' site 上的示例也不起作用。

【问题讨论】：

已回答here

【参考方案1】：

此解决方案允许您直接插入 DOT 文本（无需先将其保存到文件中）

# convert a DOT source into graph directly
import graphviz 
from IPython.display import display
    
source= '''\
digraph sample 
A[label="AL"]
B[label="BL"]
C[label="CL"]
A->B
B->C 
B->D
D->C
C->A

'''
print (source)
gvz=graphviz.Source(source)
# produce PDF
#gvz.view()
print (gvz.source)
display(gvz)

【参考方案2】：

尝试重新安装graphviz

conda remove graphviz
conda install python-graphviz
graphviz.Source(dot_graph).view()

【参考方案3】：

尝试使用 pydotplus。

import pydotplus

通过 (1.1) 从外部导入 .dot

pydot_graph = pydotplus.graph_from_dot_file("clf.dot")

或 (1.2) 直接使用 .export_graphviz 输出

dt = tree.DecisionTreeClassifier()
dt = clf.fit(x,y)
dt_graphviz = tree.export_graphviz(dt, out_file = None)

pydot_graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dt_graphviz)

(2.) 然后使用

显示pyplot图

from IPython.display import Image

Image(pydot_graph.create_png())

【讨论】：

最后两行好像作用不大，这个png是在哪里创建的？在/tmp/ 文件夹中？

【参考方案4】：

有可能在您发布此内容后进行了更改，因此您可能希望在可能的情况下更新您的库。

我在这里使用的相关版本是：

Python 2.7.10

IPython 5.1.0

graphviz 0.7.1

如果您有一个格式良好的 .dot 文件，您可以通过以下方式将其显示到 jupyter out[.] 单元格：

import graphviz

with open("tree_1.dot") as f:
    dot_graph = f.read()

# remove the display(...)

graphviz.Source(dot_graph)

【参考方案5】：

graphviz.Source(dot_graph).view()

【讨论】：

请提供一些解释，以提高您的回答质量。请参阅此处以获取有关 Writing a Good Answer 的帮助。

@kapfy 我可以请您在您的答案周围添加一些上下文。仅使用 code-sn-p 答案很难弄清任何内容。这对提问者和其他读者都有帮助。