windows下Graphviz安装及入门教程的实现方法

1、windows下Graphviz安装及入门教程的实现方法下载安装配置环境变量inj配置环境变量验证基本绘图入门raphdiraph个复杂的例子和ph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intallnsi/agr:iphvii-k.kt.neifromacommandsmpt.Graphtriz2-3O：ThemsinstallereagaincausingproblemswiththePAUvariable.Wehopetohave:hisfixedshcrtiy.gra

2、phvizcurrentstablereleasedevelopmentsnapshotWindowsgraphviz-2.33.nisiciraohviz-2.3S.zip:fy&LencourterproblerrisrunrirgorbjildingtheMrdowsversiorsubmit2bugreportcrcortactArifBiliin.双击文件，然后一直n（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始菜单创建快捷信息，默认快捷方式不放在桌面。.GoogleChrome*Graphwiz23-8詞g/edit.exej.ManuElK（

3、1T-n.1I；17L：初配置环境变量将raphv安装目录下的i文件夹添加到a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。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。dotD:test1.gv-Tpng-oimage.pnggraphgraph使用描述关系graphpicla-ba-bb-acolor=bluedigraph使用-描述关系digraphpi

4、c2a-ba-bb-astyle=filledcolor=blue一个复杂的例子digraphstartgamelabel=游戏资源更新流程rankdir=TBstartlabel=启动游戏shape=circlestyle=filledifwifilabel=网络环境判断是否WIFIshape=diamondneedupdatelabel=是否有资源需要更新shape=diamondstartslientdllabel=静默下载shape=boxenterhalllabel=进入游戏大厅shape=boxenterroomlabel=进入房间shape=boxresourceuptodate

5、label=资源不完整shape=diamondstartplaylabel=正常游戏shape=circlefillcolor=bluewarninglabel=提醒玩家是否更新shape=diamondstartdllabel=进入下载界面shape=boxrank=same;needupdate,enterhallshape=diamond;ifwifi,needupdatestart-ifwifiifwifi-needupdatelabel=是ifwifi-enterhalllabel=否needupdate-startslientdllabel是startslientdl-enter

6、hallneedupdate-enterhalllabel否enterhall-enterroomenterroom-resourceuptodateresourceuptodate-warninglabel=是resourceuptodate-startplaylabel否warning-startdllabel=确认下载warning-enterhalllabel取消下载startdl-enterhalllabel取消下载startdl-startplaylabel=F载完成启动游戏和python交互资源不完整是提醒玩家是否更新否确认F是是否有资源需耍更新是否网络环境判断是否WIF1消偉取消卜“载进入游我大厅进入下戟界丙静默卜車进入房何游戏资源更新流程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decisionTree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pyt编辑环境下：fromsklearn.treeimportexport_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