需要控制pydot邊緣長度

Question

有沒有一種方法可以使用pydot生成一個看起來像「普通樹形圖」的有向樹圖，其中每個相同深度的節點顯示在相同的深度，並且每個邊都處於某個角度（不是直下）？

當我使用這些默認值：

graph = pydot.Dot(graph_type='digraph', nodesep=.75) 
graph.set_node_defaults(style="filled", fillcolor="grey") 
graph.set_edge_defaults(color="blue", arrowhead="vee", weight="0") 

節點2和1太長之間的邊緣的長度。參見：

我可以使用的邊緣權重校正節點的長度 「1」，如：

graph.set_edge_defaults（顏色= 「藍色」，慈姑= 「V形」，重量= 「1」）

但是現在兩個邊緣的位置2和3，和7和6之間見直下指向：

邊指着STR下降事實證明是一個真正的問題。如果左右兄弟姐妹都沒有繪製，那麼不清楚繪製了哪個節點（左或右）。

PS：在我之前關於同一個項目的問題中，我問過如何控制邊緣的角度，所以pydot生成的樹形圖將避免邊緣朝下。 「Guy」很好地回答了這個問題。在使用隱形節點實現Guy的解決方案後，出現了一種新的副作用：某些圖形上某些邊的長度的長度過長。這裏是一個鏈接到前面的問題以供參考：Is there a way to control line angle when producing graphs with pyDot

Answer 1

爲了正確控制pydot有向圖的節點位置和邊緣長度，以便在指向相同方向時邊緣彼此平行，沒有邊直接指向下方，所有節點被繪製到適當的級別 - 必須使用不可見的節點。

在關於此主題「如何控制線角度......」的前期SO Q/A會議中，我瞭解到使用不可見節點來填充丟失的葉節點。這適用於一些樹木，但有一些副作用。

現在，我已經學會爲每個節點添加第三個不可見節點，同時具有左右節點。不可見的節點不會添加到樹中，請注意，但只是繪製到圖中。所以樹仍然可以用於搜索，插入，刪除和其他方法。

這裏是一個graphviz的示例演示瞭解決方案：

digraph { 
    nodesep=0.35 
    ordering=out 
    node[style="filled", fillcolor="grey"] 
    edge[color="blue", arrowhead="vee"] 
    { node[shape=point style=invis] m5 m2 m8 m6 m4 } 

    5 -> 2 
    5 -> m5 [weight=100 style=invis] 
    5 -> 8 
    2 -> 1 
    2 -> m2 [weight=100 style=invis] 
    2 -> 4 
    8 -> 6 
    8 -> m8 [weight=100 style=invis] 
    4 -> 3 
    4 -> m4 [weight=100 style=invis] 
    6 -> m6 [weight=100 style=invis] 
    6 -> 7 
} 

這裏是我的更新Python代碼片斷這個過程具有典型的樹類自動化：

vT = visualizeTree(0, fileDir, 'bst_graph','.png',1) # instantiate the visualizeTree Object 
    graph = pydot.Dot(graph_type='digraph', nodesep=.5, pad=.3, size="19.2, 10.1") 
    graph.set_node_defaults(style="filled", fillcolor="grey") 
    graph.set_edge_defaults(color="blue", arrowhead="vee") 
    vT.searchTree(root, sketchTree) 
    vT.updateGraph() 

class visualizeTree(object): 
    # more code and comments located at project home 
    def __init__(self, fileCount, fileDir, fileName, fileExt, vidFrames): 

    def sketchTree(node, stack, find=None, draw=None): 
     if node.getLeftBranch(): 
      draw(str(node), str(node.getLeftBranch())) 
      stack.append(node.getLeftBranch()) 
      if node.getRightBranch(): 
       # insert invisible third node in-between left and right nodes 
       draw(str(node), ":"+str(node), style_type="invisible") 
     elif node.getRightBranch(): 
      # draw any missing left branches as invisible nodes/edges with dummy unique labels 
      draw(str(node), ":"+str(node), style_type="invisible") 
     if node.getRightBranch(): 
      draw(str(node), str(node.getRightBranch())) 
      stack.append(node.getRightBranch())  
     elif node.getLeftBranch(): 
      # draw any missing right branches as invisible nodes/edges with dummy unique labels 
      draw(str(node), ";"+str(node), style_type="invisible") 

    def draw(self, parent_name, child_name, fill_color="grey", style_type='filled'):     
     if style_type=="invisible": 
      # save original edge defaults 
      weight_ = "100" 
      saveEdgeDefaults = graph.get_edge_defaults()[0] 
      graph.set_edge_defaults(style=style_type, color="white", arrowhead="none") 
     else: 
      weight_ = "3" 
     edge = pydot.Edge(parent_name, child_name, style=style_type, weight=weight_) 
     graph.add_edge(edge) 
     if style_type=="invisible": 
      graph.set_edge_defaults(**saveEdgeDefaults)   
     if not self.nodeNames: 
      self.nodeNames[parent_name] = pydot.Node(parent_name, label=parent_name, fillcolor=fill_color, style=style_type) 
      graph.add_node(self.nodeNames[parent_name]) 
     if (parent_name not in self.nodeNames):  
      self.nodeNames[parent_name] = pydot.Node(parent_name, label=parent_name, fillcolor=fill_color, style=style_type) 
      graph.add_node(self.nodeNames[parent_name]) 
     if child_name not in self.nodeNames: 
      self.nodeNames[child_name] = pydot.Node(child_name, label=child_name, fillcolor=fill_color, style=style_type) 
      graph.add_node(self.nodeNames[child_name]) 

完整的源代碼可以在項目的家中找到： http://www.embeddedcomponents.com/blogs/2013/12/visualizing-software-tree-structures/

張典型的小圖片，現在畫，因爲我首先想：

即使是大型的樹木可以用類似的幾何形狀可以得出：

的[