Python调用graphviz绘制结构化图形网络是一种常用的数据可视化方法。本文将详细讲解如何使用Python调用graphviz绘制结构化图形网络，并提供两个示例说明。
首先需要安装graphviz，可通过以下命令安装：
# Linux系统：
$ sudo apt-get install graphviz
# Windows系统：
从官网下载安装包并安装：https://www2.graphviz.org/Packages/stable/windows/10/msbuild/Release/Win32/
使用Python调用graphviz需要安装graphviz相关的库，主要包括graphviz和pydot库，可通过以下命令安装：
$ pip install graphviz
$ pip install pydot
以下是一个简单的绘制结构化图形网络的示例：
import graphviz
# 创建一个图像对象
g = graphviz.Digraph('G', filename='test.gv', format='png')
# 添加节点
g.node('A')
g.node('B')
g.node('C')
g.node('D')
# 添加边
g.edge('A', 'B')
g.edge('B', 'C')
g.edge('C', 'D')
# 生成图像
g.view()
通过以上代码，创建了一个包含4个节点的简单的图像对象，并且添加了3条边。相应的图片将生成在同级目录下的test.gv.png文件中。
通过一些参数设置，可以绘制出更加复杂的图像。以下是一个实例代码：
import graphviz
# 创建一个图像对象
g = graphviz.Digraph('G', filename='test_big.gv')
# 设置起始节点
g.attr(splines='ortho')
g.node('start', shape='Mdiamond')
# 设置子图集
with g.subgraph(name='cluster_1') as c:
c.attr(color='blue')
c.node('A')
c.node('B')
c.node('C')
c.node('D')
with g.subgraph(name='cluster_2') as c:
c.attr(color='red')
c.node('E')
c.node('F')
c.node('G')
c.node('H')
# 添加边
g.edge('start', 'A')
g.edge('start', 'E')
g.edge('A', 'B', label='edge1')
g.edge('A', 'C', label='edge2')
g.edge('C', 'D', label='edge3')
g.edge('E', 'F', label='edge4')
g.edge('F', 'H', label='edge5')
g.edge('H', 'G', label='edge6')
g.edge('G', 'B', label='edge7')
# 设置节点属性
g.node('start', color='red', fontcolor='red')
g.node('D', shape='Msquare', style='invisible')
# 生成图像
g.view()
通过以上代码，创建了一个更加复杂的图像，相应的图片将生成同级目录下文件名为test_big.gv.png的png文件中。
以上是Python调用graphviz绘制结构化图形网络的简要说明，对于更复杂的图像，我们可以进一步设置参数以绘制出所需的图像。
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/14881.html