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windows下Graphviz安装及入门教程

  • 下载安装配置环境变量
    • intall
    • 配置环境变量
    • 验证
  • 基本绘图入门
    • graph
    • digraph
    • 一个复杂的例子
  • 和python交互

发现好的工具,如同发现新大陆。有时,我们会好奇,论文中、各种专业的书中那么形象的插图是如何做出来的,无一例外不是对绘图工具的熟练使用。


下载安装、配置环境变量

intall

windows版本下载地址:http://www.graphviz.org/Download_windows.php

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双击msi文件,然后一直next(记住安装路径,后面配置环境变量会用到路径信息),安装完成之后,会在windows开始菜单创建快捷信息,默认快捷方式不放在桌面。


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配置环境变量

将graphviz安装目录下的bin文件夹添加到Path环境变量中:


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验证

进入windows命令行界面,输入dot -version,然后按回车,如果显示graphviz的相关版本信息,则安装配置成功。


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基本绘图入门

打开windows下的graphviz编辑器gvedit,编写如下的dot脚本语言,保存成gv格式文本文件。然后进入命令行界面,使用dot命令,将gv文件转化为png图形文件。

dot D:test1.gv -Tpng -o image.png

graph

graph使用--描述关系

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


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digraph

使用->描述关系

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


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一个复杂的例子

digraph startgame {
    label="游戏资源更新流程"
    rankdir="TB"
    start[label="启动游戏" shape=circle style=filled]
    ifwifi[label="网络环境判断是否 WIFI" shape=diamond]
    needupdate[label="是否有资源需要更新" shape=diamond]
    startslientdl[label="静默下载" shape=box]
    enterhall[label="进入游戏大厅" shape=box]

    enterroom[label="进入房间" shape=box]
    resourceuptodate[label="资源不完整" shape=diamond]
    startplay[label="正常游戏" shape=circle fillcolor=blue]
    warning[label="提醒玩家是否更新" shape=diamond]
    startdl[label="进入下载界面" 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="确认下载"]
    warning -> enterhall[label="取消下载"]
    startdl -> enterhall[label="取消下载"]
    startdl -> startplay[label="下载完成"]
}


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和python交互

graphviz强大而便捷的关系图/流程图绘制方法,很容易让我们联想到机器学习中的Decision Tree的展示方式。幸运的是,scikit-learn提供了生成.dot文件的接口,具体操作如下:

python编辑环境下:

from sklearn.tree import export_graphviz    # 导入的是一个函数
# tree表示已经训练好的模型,即已经调用过DecisionTreeClassifier实例的fit(X_train, y_train)方法
export_graphviz(tree, out_file='tree.dot', 
        feature_names=['petal length', 'petal width'])

进入windows命令行界面,cd 切换到tree.dot所在的路径,执行

dot -Tpng tree.dot -o tree.png


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