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windows下Graphviz安裝及入門教程

  • 下載安裝配置環境變數
    • intall
    • 配置環境變數
    • 驗證
  • 基本繪圖入門
    • graph
    • digraph
    • 一個複雜的例子
  • 和python互動

發現好的工具,如同發現新大陸。有時,我們會好奇,論文中、各種專業的書中那麼形象的插圖是如何做出來的,無一例外不是對繪圖工具的熟練使用。

下載安裝、配置環境變數

intall

這裡寫圖片描述

雙擊msi檔案,然後一直next(記住安裝路徑,後面配置環境變數會用到路徑資訊),安裝完成之後,會在windows開始選單建立快捷資訊,預設快捷方式不放在桌面。 


這裡寫圖片描述 

配置環境變數

將graphviz安裝目錄下的bin資料夾新增到Path環境變數中:


這裡寫圖片描述 

這裡寫圖片描述
 

驗證

進入windows命令列介面,輸入dot -version,然後按回車,如果顯示graphviz的相關版本資訊,則安裝配置成功。


這裡寫圖片描述 

基本繪圖入門

開啟windows下的graphviz編輯器gvedit,編寫如下的dot指令碼語言,儲存成gv格式文字檔案。然後進入命令列介面,使用dot命令,將gv檔案轉化為png圖形檔案。

dot D:\test\1.gv -Tpng -o image.png
  • 1

graph

graph使用--描述關係

graph pic1 { 
  a -- b
  a -- b
  b -- a [color=blue]
} 

這裡寫圖片描述 

digraph

使用->描述關係

digraph pic2 { 
  a -> b
  a -> b
  b -> a [style=filled color=blue]
} 

這裡寫圖片描述 

一個複雜的例子

digraph startgame {
    label="遊戲資源更新流程"
    rankdir="TB"
    start[label="啟動遊戲" shape=circle style=filled]
    ifwifi[label="網路環境判斷是否 WIFI" shape=diamond]
    needupdate[label="是否有資源需要更新" shape=diamond]
    startslientdl[label="靜默下載" shape=box]
    enterhall[label="進入遊戲大廳" shape=box]

    enterroom[label="進入房間" shape=box]
    resourceuptodate[label="資源不完整" shape=diamond]
    startplay[label="正常遊戲" shape=circle fillcolor=blue]
    warning[label="提醒玩家是否更新" shape=diamond]
    startdl[label="進入下載介面" shape=box]
    //{rank=same; needupdate, enterhall}

    {shape=diamond; ifwifi, needupdate}

    start -> ifwifi
    ifwifi->needupdate[label="是"]
    ifwifi->enterhall[label="否"]
    needupdate->startslientdl[label="是"]
    startslientdl->enterhall
    needupdate->enterhall[label="否"]

    enterhall -> enterroom
    enterroom -> resourceuptodate
    resourceuptodate -> warning[label="是"]
    resourceuptodate -> startplay[label="否"]
    warning -> startdl[label="確認下載"]
    warning -> enterhall[label="取消下載"]
    startdl -> enterhall[label="取消下載"]
    startdl -> startplay[label="下載完成"]
}

這裡寫圖片描述 

和python互動

graphviz強大而便捷的關係圖/流程圖繪製方法,很容易讓我們聯想到機器學習中的Decision Tree的展示方式。幸運的是,scikit-learn提供了生成.dot檔案的介面,具體操作如下:

python編輯環境下:

from sklearn.tree import export_graphviz    # 匯入的是一個函式
# tree表示已經訓練好的模型,即已經呼叫過DecisionTreeClassifier例項的fit(X_train, y_train)方法
export_graphviz(tree, out_file='tree.dot', 
        feature_names=['petal length', 'petal width'])

進入windows命令列介面,cd 切換到tree.dot所在的路徑,執行

dot -Tpng tree.dot -o tree.png

這裡寫圖片描述 

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