graphviz将得到的图变成io留返回

要将决策树图形化并将其转换为 IO 流进行返回，你可以使用 `export_graphviz` 函数和 `pydotplus` 库。下面是一个示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
import pydotplus
from IPython.display import Image

# 加载鸢尾花数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

# 创建决策树分类器对象
clf = DecisionTreeClassifier()

# 使用数据集来训练模型
clf.fit(X, y)

# 导出决策树图形
dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=data.feature_names, class_names=data.target_names, filled=True, rounded=True)

# 将导出的图形转换为 IO 流
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
stream = graph.create_png()

# 显示决策树图形
Image(stream)

在这个例子中，我们使用了 `export_graphviz` 函数将决策树导出为 DOT 格式的字符串。然后，我们使用 `pydotplus` 库将导出的字符串转换为图形对象。最后，我们将图形对象转换为 PNG 图像的 IO 流，并将其存储在 `stream` 变量中。

你可以根据需要对导出的图形进行进一步的处理，比如保存为文件或在 Jupyter Notebook 中显示。希望这对你有所帮助！