pydot

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我使用寫了一個簡單的示例程序pydot：進口pydot graph = pydot.Dot(graph_type='graph') for i in range(3): edge = pydot.Edge("king", "lord%d" % i) graph.add_edge(edge) graph.write_png('example_graph.png') 我

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使用pydot顯示邊緣集的有向圖

我想用pydot創建有向圖，我也有一個現成的邊集。邊集的類型可以是列表或元組，無論如何，因爲我可以按照我的要求預先構建邊集，就像[(1,2),(2,3),(3,2)]或((1,2),(2,3),(3,2))一樣。我初始化pydot對象g如下： g = pydot.Dot() g.set_type('digraph') 在那之後，我發現那裏有沒有一個函數喜歡add_edge_from，只有擁

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NameError：全局名稱'dot_parser'未定義

我在玩決策樹算法並試圖繪製樹。然而，IDE報告以下錯誤： Couldn't import dot_parser, loading of dot files will not be possible. <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Traceback (most recent call last): File "C:/Users/

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「class_names」在export_graphviz意外關鍵字錯誤

用下面的代碼： classes = ['ham', 'spam'] dot_data = StringIO() with open("./plots/ritesh.dot", "w") as f: export_graphviz(dt_old.named_steps['classifier'], out_file=f, feature_names=vocab1, class_name

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試圖安裝pydot以與Python 3.5中的networkx一起使用

我最近纔開始在運行Yosemite的我的mac上使用Python 3.5，並且我試圖使用模塊networkx編譯並生成一些圖形/網絡視覺效果楷模。我沒有太多的編程經驗，所以如果我遺漏任何細節，我很抱歉。我已經成功安裝了networkx（能夠使用命令），但我目前正在努力安裝其中一個可選模塊，這些模塊有助於生成幾代圖形：GraphViz。我嘗試通過命令提示符運行setup.py install命令來

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試圖安裝pinterest/pinball時缺少pydot所需版本

我試圖通過pip安裝pinball，但試圖安裝依賴項「pydot」時我卡住了。正如here in the source所述，彈球所需的版本是1.0.28。我得到的錯誤是： Collecting pydot==1.0.28 (from pinball) Could not find a version that satisfies the requirement pydot==1.0.2

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Python決策樹GraphViz

我試圖通過scikit學習實現決策樹，然後用Graphviz可視化樹，我知道它是可視化DT的標準選擇。我使用PyCharm，anaconda，Python 2.7和OS X El Capitan。我已經安裝了pydot和Graphviz以及PIP安裝，據我所知並且也直接在Pycharm中安裝它們，但無論我做什麼，我都會連續獲得'No module named graphviz'。 from skl

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「模塊」對象有沒有屬性「點」

我在python初學者，我試圖繪製使用圖形： `nx.write_dot(G, "%s.dot"%(image))` 在定義函數。當我EXCUTE程序，我得到這個錯誤：文件「sim.py」 31行，在的main（）文件「sim.py」，30日線在主溶膠.RUN（）文件「C：\ Python27 \我的SIM \ Solution.py」，線221，在運行 self.drawG

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Pydot - 在列表存儲器節點 - unhashable類型：「名單」的錯誤

我使用pydot生成字符串的 graph = pydot.Dot(graph_type='digraph') node_list = [] for i in xrange(0, len(string_list)): node_list.append(pydot.Node(string_list[i])) graph.add_node(node_list[-1])

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AttributeError的：模塊「pydot」在Spyder的

我試圖運行下面的代碼沒有屬性「graph_from_dot_data」： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import tree import pydot clf = tree.DecisionTreeClassifier() iris = load_iris() clf = clf.fit(iris.data, i