graphviz

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    "scikit learn/decision tree/export graphviz"에서 의사 결정 트리의 클래스 이름이 잘못되었습니다. 다음 프로그램이 도시되어 다음과 같이 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as img import pydot from sklearn import tree

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    저는 자동 생성 Graphviz에서 작업하고 있습니다. (따라서이 일반적인 예제가 아닌 일반 솔루션이어야합니다). 그것은 네트워크의 토폴로지를 그립니다. 그러나 클러스터 내부의 결과는 정리되지 않습니다. 여기 가 associed 코드 : 여기 는 토폴로지 내가 FDP를 사용하고 digraph G { splines=polyline; subgraph c

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    Jupyter에서 그래프 작업을하고 있으며 네트워크 그래프는 좋은 그래프 표현을 제공하지 않으므로 GraphViz 패키지를 사용하려고 시도했습니다. 거기 : https://github.com/chebee7i/nxpd. 내가 먼저 nxpd 패키지를 가져 왔지만 나는 무승부() 함수를 시도 할 때,이 오류에 직면 : 내가 처음 내가 pygraphviz 패키지를

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    svg 내보내기 라벨에 링크를 두 개 이상 추가하려고했지만 하나 이상의 가장자리를 가질 수 없습니다. Node1 -> Node2 [ label="Resource\n # href to "some.resource.xyz" Additional Information" # href to some.additional.info ]

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    저는 C#에서 graphviz를 라이브러리로 사용하고 있습니다. gvc.dll 및 cgraph.dll here에서 함수를 가져 오는 데 도움이되는 해결책을 찾았습니다. 내가하고 싶은 것은 렌더링 된 그래프에서 노드의 위치를 ​​얻는 것입니다. if (gvLayout(gvc, g, layout) != SUCCESS) throw new Exceptio

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    graphviz와 제공하는 circo 도구를 사용하여 그래프를 생성합니다. 생성 된 그래프는 멋진 모양이지만 노드 사이의 가장자리 길이가 필요 이상으로 길어 노드 텍스트가 작게 (출력 이미지 대비) 읽다. 내가 노드 내부의 텍스트를 쉽게 읽을 수 있도록 노드가 출력 이미지에 (상대적으로) 더 큰이 될 수있는 방법을 , 출력 이미지 : 소스 그래프 파일 :

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    python scikit에서는 learn_graphviz라는 방법으로 의사 결정 트리를 도트 파일로 내보내는 방법이 있습니다. 의사 결정 트리로 도트 파일을 가져 오는 방법이 있는지 물어보고 싶습니다. 의사 결정 트리로 배우시겠습니까? sklearn.tree.import_graphviz()라는 일부 함수처럼?

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    graphviz 도트를 사용하여 그래프를 만들고 있습니다. 이 digraph protocol { label="Protocol workflow"; node[shape=box, style=rounded]; a[label="Byte received"]; b[label="Is start delimiter?", shape=dia

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    gvterm을 사용하여 점 그래프를 생성하려고합니다. 그러나 문서가 완전하지 않으므로 사용법이 명확하지 않습니다. 특히, gvterm이 입력으로 기대하는 그래프 표현은 무엇입니까? 예를 들어 gvterm을 사용하여 다음 점 그래프를 생성하려면 어떻게해야합니까? digraph gvterm { a [label="This is no

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    두 개의 경계선이있는 노드 열을 만들려고합니다. 나는 지금까지 이것을 가졌지 만 가장자리가 B- 클러스터를 통과한다. 따라서 포함 된 노드 사이에 공간을 추가하지 않고도 클러스터간에 더 많은 공간이 필요하다고 생각합니다. 어떻게 접근합니까? 클러스터간에 더 많은 공간을 확보하기 위해 nodesep을 늘릴 수는 있지만 B- 클러스터를 통해 라우팅되는 에지에는