我想使用Python绘制树状图，包括决策树、组织结构图等。 有没有任何库可以帮助我实现这个目标？
6个回答
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对于基本可视化，我会考虑使用treelib。
它非常直观和易于使用：
from treelib import Node, Tree
tree = Tree()
tree.create_node("Harry", "harry") # No parent means its the root node
tree.create_node("Jane", "jane" , parent="harry")
tree.create_node("Bill", "bill" , parent="harry")
tree.create_node("Diane", "diane" , parent="jane")
tree.create_node("Mary", "mary" , parent="diane")
tree.create_node("Mark", "mark" , parent="jane")
tree.show()
输出：
Harry
├── Bill
└── Jane
├── Diane
│ └── Mary
└── Mark
- RtmY
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8非常感激您的贡献，确实易于使用。此外，一旦您构建了一棵树，还有一个不错的方法可以生成树的Graphviz格式：
tree.to_graphviz()。因此，您可以在任何在线或离线工具中使用它。 - Klim39
有一个叫做graphviz的工具 - http://www.graphviz.org/，它使用“DOT”语言来绘制图形。您可以自己生成DOT代码，也可以使用pydot - https://github.com/pydot/pydot。您还可以使用networkx - http://networkx.lanl.gov/tutorial/tutorial.html#drawing-graphs，它可以轻松地将图形绘制到graphviz或matplotlib中。
networkx + matplotlib + graphviz给您带来了最大的灵活性和强大的功能，但您需要安装很多依赖。
如果您想要快速解决问题，请尝试：
安装Graphviz。
open('hello.dot','w').write("digraph G {Hello->World}")
import subprocess
subprocess.call(["path/to/dot.exe","-Tpng","hello.dot","-o","graph1.png"])
# I think this is right - try it form the command line to debug
你需要安装pydot，因为pydot已经可以自动完成这件事了。然后你可以使用networkx来“驱动”pydot。
- wisty
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NetworX看起来很不错。唯一的问题是我需要一个外部库来生成图像文件。我能生成节点之间的弧线吗？ - Injeniero Barsa
哪个库？NetworkX可以处理几个不同的库。它们似乎喜欢Matplotlib，这里有一个安装指南：http://matplotlib.sourceforge.net/users/installing.html。 - wisty
Matplotlib 不支持独立的图表。 - Injeniero Barsa
NetworkX。Graphviz在历史上因读取“DOT”文件而闻名，但在我看来，NetworkX、Ete和iGraph按照现代标准产生了更好的结果，并且不需要将另一种语言与Python混合使用。 - c z
2NetworkX网站链接已经失效。新链接：https://networkx.org/documentation/stable/tutorial.html#drawing-graphs - Abdelhakim AKODADI
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Plotly可以使用igraph绘制树形图。现在您也可以离线使用它。下面的示例旨在在Jupyter笔记本中运行。
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
import igraph
from igraph import *
# I do not endorse importing * like this
#Set Up Tree with igraph
nr_vertices = 25
v_label = map(str, range(nr_vertices))
G = Graph.Tree(nr_vertices, 2) # 2 stands for children number
lay = G.layout('rt')
position = {k: lay[k] for k in range(nr_vertices)}
Y = [lay[k][1] for k in range(nr_vertices)]
M = max(Y)
es = EdgeSeq(G) # sequence of edges
E = [e.tuple for e in G.es] # list of edges
L = len(position)
Xn = [position[k][0] for k in range(L)]
Yn = [2*M-position[k][1] for k in range(L)]
Xe = []
Ye = []
for edge in E:
Xe+=[position[edge[0]][0],position[edge[1]][0], None]
Ye+=[2*M-position[edge[0]][1],2*M-position[edge[1]][1], None]
labels = v_label
#Create Plotly Traces
lines = go.Scatter(x=Xe,
y=Ye,
mode='lines',
line=dict(color='rgb(210,210,210)', width=1),
hoverinfo='none'
)
dots = go.Scatter(x=Xn,
y=Yn,
mode='markers',
name='',
marker=dict(symbol='dot',
size=18,
color='#6175c1', #'#DB4551',
line=dict(color='rgb(50,50,50)', width=1)
),
text=labels,
hoverinfo='text',
opacity=0.8
)
# Create Text Inside the Circle via Annotations
def make_annotations(pos, text, font_size=10,
font_color='rgb(250,250,250)'):
L=len(pos)
if len(text)!=L:
raise ValueError('The lists pos and text must have the same len')
annotations = go.Annotations()
for k in range(L):
annotations.append(
go.Annotation(
text=labels[k], # or replace labels with a different list
# for the text within the circle
x=pos[k][0], y=2*M-position[k][1],
xref='x1', yref='y1',
font=dict(color=font_color, size=font_size),
showarrow=False)
)
return annotations
# Add Axis Specifications and Create the Layout
axis = dict(showline=False, # hide axis line, grid, ticklabels and title
zeroline=False,
showgrid=False,
showticklabels=False,
)
layout = dict(title= 'Tree with Reingold-Tilford Layout',
annotations=make_annotations(position, v_label),
font=dict(size=12),
showlegend=False,
xaxis=go.XAxis(axis),
yaxis=go.YAxis(axis),
margin=dict(l=40, r=40, b=85, t=100),
hovermode='closest',
plot_bgcolor='rgb(248,248,248)'
)
# Plot
data=go.Data([lines, dots])
fig=dict(data=data, layout=layout)
fig['layout'].update(annotations=make_annotations(position, v_label))
py.iplot(fig, filename='Tree-Reingold-Tilf')
# use py.plot instead of py.iplot if you're not using a Jupyter notebook
- KevinH
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我从这里得到一个难以理解的错误信息:
DeprecationWarning Traceback (most recent call last) <ipython-input-44-cfbb1d309447> in <module>() ----> 4 import igraph DeprecationWarning: 为避免与igraph项目名称冲突，此可视化库已更名为 'jgraph'。 请在方便时升级. 我不知道要升级什么：igraph、jgraph或其他东西。 我有所有东西的最新版本。 重写您的代码以引用“jgraph”并未起作用。 “pip install jgraph”没有起作用：jgraph没有Graph成员等。 :( - Reb.Cabin找到了一个可能的答案：https://dev59.com/e1oV5IYBdhLWcg3weevH - Reb.Cabin
我已经让它工作了，但需要设置一个plotly账户，所以我寻找免费的替代方案。python-igraph（不是igraph）在其中具有一些绘图功能http://igraph.org/python/doc/tutorial/tutorial.html。它很难安装；在Mac OS X上，经过痛苦的探索，“brew install cairo”被证明是必要且足够的。 - Reb.Cabin
为什么我会收到TypeError：类型为'map'的对象没有len()的错误？ - Jesse Adam
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针对2021年的解决方案，我编写了一个TreantJS库的Python包装器。该软件包创建一个带有树形可视化的HTML文件。用户可以选择调用R的webshot库来渲染树的高分辨率截图。由于该软件包相当新，请在问题中提出任何PR、错误报告或功能请求！详情见： https://github.com/Luke-Poeppel/treeplotter。
该软件包具有一些令人烦恼的安装要求（请参阅Installation.md），所以我编写了一个MacOS安装助手（已在Catalina和Big Sur上测试）。欢迎提供任何减少这些限制的提示。
- Luke Poeppel
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这是一个实验性的特性，但 Google 提供了GraphViz api。如果你只想快速可视化一张图表，而不需要安装任何软件，这是非常方便的。
- Austin Marshall
1
3这个API已经被弃用并关闭。 - Ivelin
网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的可以查看英文原文，
原文链接
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pip install安装并且可以直接运行的软件包。 - c z