graphviz 绘制关联图

我可以回答这个问题。Graphviz 是一款开源的图形可视化软件，可以用来绘制关联图、流程图、组织结构图等。它支持多种输入格式，包括 DOT、NEATO、TWOPI 等，可以生成多种输出格式，如 PNG、SVG、PDF 等。使用 Graphviz 绘制关联图可以清晰地展示各个节点之间的关系，方便人们理解和分析。

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写出python-graphviz关联图绘制代码

以下是使用 python-graphviz 绘制关联图的代码示例：

import graphviz

# 创建有向图对象
dot = graphviz.Digraph()

# 添加节点
dot.node('A', 'Node A')
dot.node('B', 'Node B')
dot.node('C', 'Node C')
dot.node('D', 'Node D')

# 添加边
dot.edge('A', 'B')
dot.edge('B', 'C')
dot.edge('C', 'D')
dot.edge('D', 'A')

# 渲染图像并保存为 PDF 文件
dot.render('graph', format='pdf')

以上代码将生成一个包含四个节点和四条边的关联图，并将其保存为名为 `graph.pdf` 的 PDF 文件。

export_graphviz图片

您可以使用 `export_graphviz` 函数从 scikit-learn 库中的决策树模型生成可视化的决策树图像。以下是一个示例代码，演示如何导出决策树图像：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
import pydotplus

# 加载示例数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)

# 导出决策树图像
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, 
                           feature_names=iris.feature_names,  
                           class_names=iris.target_names,  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
graph.write_png('decision_tree.png')

上述代码将生成一个名为 `decision_tree.png` 的 PNG 图像文件，其中包含决策树的可视化图像。您可以根据需要修改代码中的数据集和模型来适应您的任务。请确保已经安装了 `scikit-learn` 和 `pydotplus` 这两个库。