Mac / Win安装Graphviz-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Mac / Win安装Graphviz。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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1. 什么是Graphviz

在开发工作中，为代码添加注释是为了保证代码可维护性的一个重要方面，但是仅提供注释也是不够的，如果系统越复杂功能越多，涉及的模块越多，仅凭借注释很难理解。这时候我们需要思维导图，类似于Xmind，但通过graphviz来实现的。

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2. 安装Mac版

Inter安装Homebrew

打开终端，输入命令：
/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"
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在输入1，并点击回车后，Homebrew就开始自动下载安装了，估计需要几分钟时间。

M芯片安装Homebrew

打开终端，输入命令：

/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"

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在输入1，并点击回车后，Homebrew就开始自动下载安装了，估计需要几分钟时间。

检查Homebrew是否安装成功

打开终端，输入brew -v 或 brew info查看是否有返回值。
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安装Graphviz

打开终端，输入命令
brew install graphviz
Homebrew便开始自动下载安装了，估计几分钟即可。

这时候就Mac的Graphviz就安装完成，随时可以通过下面的Demo来进行测试

问题总结

1. bash: brew: command not found

解决方法：
终端输入sudo vim .bash_profile，
输入i进入输入模式，
添加export PATH="/usr/local/bin:$PATH",
按esc键退出输入模式，
输入:wq退出并保存
最后输入source .bash_profile使配置生效。
(注意，空格和 : 这些都是要输入的)
打开终端，重新输入命令

3. 安装Win版

如何安装

安装graphviz，不是说仅安装这个库，还需要单独安装graphviz软件。

我们通过打开graphviz官网下载链接。选择我们所需要的安装包。
（如果有同学网络不好，可以通过关注公众号：『AI学习星球』获取）

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安装ing
一路点击Next，注意安装目录有可能是在C盘，大家介意的话，可以修改为其他盘

配置环境变量

右键此电脑，点击属性，点击高级系统设置，点击高级之环境变量
在系统变量中，找到Path

在用户变量Path中添加：C:\programfile\graphviz\bin（也就是你安装graphviz路径下的bin路径）
在系统变量Path中添加：C:\programfile\graphviz\bin\dot.exe

验证是否安装成功

打开终端，输入dot -version
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安装graphviz包

打开终端，输入pip install graphviz

问题总结

1. 报404

这个问题是因为需要添加下国内镜像
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
如果还不行的话，就把之前的镜像全都删了，只添加这一个镜像地址

删除所有镜像：conda config --remove-key channels
再次添加刚刚的国内镜像。

2. bash: dot.exe: command not found

这个报错是环境变量有问题

如果没有配置，就根据上文的win配置环境变量进行配置
如果配置了，就检查配置路径是否正确

4. Demo

#!usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@author: daxiong
@file: test519.py
@time: 2021/05/14
@desc: 测试graphviz能够正常使用
备注：在代码最后一行，有保存路径，这里要根据自己的电脑系统进行选择
"""

from sklearn import tree  # 导入决策树
from sklearn.datasets import load_iris  # 导入datasets创建数组

iris = load_iris()
iris_data = iris.data  # 选择训练数组
iris_target = iris.target  # 选择对应标签数组

clf = tree.DecisionTreeClassifier()  # 创建决策树模型
clf = clf.fit(iris_data, iris_target)  # 拟合模型
import graphviz  # 导入决策树可视化模块

dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None)  # 以DOT格式导出决策树
graph = graphviz.Source(dot_data)
# mac路径
# graph.render('/Users/guodaxiong/iris')  # 使用garDphviDz将决策树转存PDF存放到桌面，文件名叫iris
# win路径
graph.render(r'D:\iris')  # 使用garDphviDz将决策树转存PDF存放到桌面，文件名叫iris