graphviz安装以及入门
- 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/
我是windows下， 下的2.38 稳定版 地址： https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html
双击msi文件，然后一直next（记住安装路径 ，默认路径C:\Program Files (x86)\Graphviz2.38，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。
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：
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。
在cmd窗口中用命令将dot文件转换成pdf图形文件
需要输转换后的文件路径，否则不知道转到哪里去了呢。
dot -Tpdf D:\mycodes\pythonStudy\python\allDecisionTree.dot -o D:\mycodes\pythonStudy\python\allDecisionTree.pdf
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:\test\1.gv -Tpng -o image.png
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graph
graph使用--描述关系
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graph pic1
{
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a -- b
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a -- b
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b
-- a [color=blue]
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}
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digraph
使用->描述关系
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digraph pic2 {
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a -> b
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a -> b
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b -> a [style=filled color=blue]
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}
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一个复杂的例子
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digraph startgame {
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label="游戏资源更新流程"
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rankdir="TB"
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start[label="启动游戏" shape=circle style=filled]
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ifwifi[label="网络环境判断是否 WIFI" shape=diamond]
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needupdate[label="是否有资源需要更新" shape=diamond]
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startslientdl[label="静默下载" shape=box]
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enterhall[label="进入游戏大厅" shape=box]
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enterroom[label="进入房间" shape=box]
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resourceuptodate[label="资源不完整" shape=diamond]
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startplay[label="正常游戏" shape=circle fillcolor=blue]
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warning[label="提醒玩家是否更新" shape=diamond]
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startdl[label="进入下载界面" shape=box]
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//{rank=same; needupdate, enterhall}
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-
{shape=diamond; ifwifi, needupdate}
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start -> ifwifi
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ifwifi->needupdate[label="是"]
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ifwifi->enterhall[label="否"]
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needupdate->startslientdl[label="是"]
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startslientdl->enterhall
-
needupdate->enterhall[label="否"]
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-
enterhall -> enterroom
-
enterroom -> resourceuptodate
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resourceuptodate -> warning[label="是"]
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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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}
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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：
在python编辑环境下：
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from sklearn.tree import
export_graphviz # 导入的是一个函数
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# 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
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export_graphviz(tree, out_file='tree.dot',
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feature_names=['petal length', 'petal width'])
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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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