在pycharm用graphviz的view函数，怎样不自动打开生成的jpg文件

可以使用 `render` 方法代替 `view` 方法，在使用 `render` 方法时，可以指定生成图片的文件名，这样就不会自动打开文件了。

示例代码如下：

from graphviz import Digraph

dot = Digraph(comment='The Round Table')
dot.node('A', 'King Arthur')
dot.node('B', 'Sir Bedevere the Wise')
dot.node('L', 'Sir Lancelot the Brave')

dot.edges(['AB', 'AL'])
dot.edge('B', 'L', constraint='false')

dot.render('graph', view=False)  # 生成文件名为 graph.png 的图片，不自动打开

在这个例子中，使用 `render` 方法生成了一个名为 `graph.png` 的图片文件，并且设置了 `view` 参数为 `False`，表示不自动打开文件。

相关问题

pycharm中graphviz生成在哪里

在PyCharm中使用Graphviz（一个流行的可视化图形工具）生成图表，通常涉及到外部命令行工具Graphviz Engine（如`dot`）。以下是步骤：

1. **安装Graphviz**: 首先需要在您的系统上安装Graphviz。对于Windows用户，可以从官方网站下载并按照指示安装。

2. **配置PyCharm**: 打开PyCharm，点击菜单栏的 "File" -> "Settings" (Windows/Linux) 或 "Preferences" (macOS)，然后选择 "Editor" -> "File Types"。搜索 "DOT" 文件类型，确保 Graphviz 的路径被添加到 "GraphViz Executable Path" 或 "External Tools" 中。

3. **编写代码**: 在PyCharm中创建一个新的Python文件，导入`pydotplus`库（如果尚未安装，可以使用`pip install pydotplus`），然后编写代码来生成 DOT 格式的图，例如:

from pydot import graph_from_dot_data

dot_source = """
digraph G {
    node [shape=record];
    Alice -> Bob;
    Bob -> Charlie;
}
"""

# 使用Graphviz生成图片
graph = graph_from_dot_data(dot_source)
image_path = 'output.png'
graph.write_png(image_path)

4. **运行并查看**: 运行该脚本，它会自动生成一个图片（在这个例子中是 `output.png`），这个图片就是在PyCharm内部或指定路径下显示的Graphviz生成的结果。

pycharm使用graphviz可视化

### 回答1：
PyCharm可以使用Graphviz进行可视化。Graphviz是一种开源的图形可视化工具，可以将图形数据转换为图形表示。要使用Graphviz进行可视化，需要安装Graphviz软件和PyCharm的Graphviz插件。安装完成后，可以使用PyCharm的Graphviz插件来创建和编辑图形，并将其导出为各种格式。使用Graphviz进行可视化可以帮助用户更好地理解和分析数据，提高工作效率。

### 回答2：
Graphviz 是一种开源的图形可视化工具，它可以自动绘制图形，并且优化图形排版，使得用户可以更加直观地观察图形的结构和联系。PyCharm 作为一个强大的 Python 集成开发环境，也支持使用 Graphviz 进行图形可视化，这可以方便开发者在编写 Python 代码时，通过图形化的方式直观地观察程序的运行结果。

使用 Graphviz 进行可视化需要以下几个步骤：

1. 安装 Graphviz 和 pydotplus 模块，使用 pip 命令可以方便地进行安装，命令如下：

pip install graphviz
pip install pydotplus

2. 导入相应的库：

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

3. 加载数据并训练模型，此处以决策树为例：

iris = load_iris()  
X = iris.data  
y = iris.target  
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=2)  
clf.fit(X, y)  

4. 将训练后的决策树进行可视化：

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)  
Image(graph.create_png())

以上就是使用 Graphviz 进行可视化的基本步骤。在 PyCharm 中，可以通过运行 Python 文件或者使用交互式环境进行可视化。如果在 PyCharm 中输出的图像无法正常显示，可以考虑使用 IPython 的中间件进行解决，只需要在代码中添加以下几行即可实现：

from IPython.display import Image  
from graphviz import Digraph  

def plot_tree(clf, feature_names, class_names):  
    dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None,   
                     feature_names=feature_names, class_names=class_names,  
                     filled=True, rounded=True, special_characters=True)  
    graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)  
    image = Image(graph.create_png())  
    return image

最后，还需要注意一点，在使用 Graphviz 进行可视化时，为了能够更好地观察图形，应该尽可能地使用有向无环图，这样可以避免出现过多的交叉连线，从而影响图形的可读性。

### 回答3：
PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境，它内置了许多实用的工具和插件，Graphviz就是其中之一，它通过可视化的方式来展示Python代码中的数据结构和算法，大大提高了开发效率和可读性。

Graphviz是一款开源的可视化工具，它支持多种图形绘制语言，其中比较常用的是DOT语言。在PyCharm集成Graphviz之后，开发者可以直接使用DOT语言描述图形，并通过工具自动生成图形展示。这种方式可以让开发者专注于代码本身，而不是一些繁琐的图形绘制工作。

在PyCharm中使用Graphviz非常简单，只需要在代码中引用graphviz库，然后使用graphviz库提供的API进行图形描述即可。在图形绘制完成后，开发者可以使用PyCharm内置的Graphviz插件进行图形展示和编辑，或者将图形导出为PNG、PDF等格式保存。

Graphviz可视化功能在Python开发中非常广泛地应用于数据科学、机器学习和深度学习等领域，可以帮助开发者更好地理解和调试代码，并优化算法性能和可读性。在PyCharm中使用Graphviz可视化功能，可以更方便地进行代码开发和调试，加快开发速度，提高代码质量。