怎么把jupyter绘制的决策树保存下来
时间: 2023-08-07 16:42:01 浏览: 50
你可以使用Graphviz和pydotplus库将Jupyter绘制的决策树保存为图片或者PDF格式的文件。具体步骤如下:
1. 安装Graphviz和pydotplus库
```
!pip install graphviz
!pip install pydotplus
```
2. 将决策树转换为Graphviz对象
```
from sklearn.tree import export_graphviz
from IPython.display import Image
import pydotplus
dot_data = export_graphviz(decision_tree=model, out_file=None,
feature_names=feature_names, class_names=target_names,
filled=True, rounded=True, special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
```
3. 将Graphviz对象保存为图片或者PDF格式的文件
```
# 保存为图片
graph.write_png('decision_tree.png')
Image(graph.create_png())
# 保存为PDF格式
graph.write_pdf('decision_tree.pdf')
```
相关问题
jupyternotebook决策树实现
要在Jupyter Notebook中实现决策树的可视化,首先需要在Anaconda Powershell Prompt中使用pip install graphviz安装graphviz库。后,可以按照以下步骤进行决策树的可视化:
1. 导入所需的库:从sklearn.tree中导入export_graphviz和从graphviz中导入Source。
2. 使用export_graphviz方法绘制决策树,参数包括决策树模型(clf)、保存文件路径(out_file)、特征名称(feature_names)、类别名称(class_names)、是否绘制带有圆角的框(rounded)以及是否填充节点颜色(filled)。
3. 使用open方法打开保存的.dot文件,并将其读取为dot_graph对象。
4. 使用graphviz的Source方法创建dot对象。
5. 使用dot的view方法可视化决策树。
以上是在Jupyter Notebook中实现决策树可视化的方法。
jupyter绘制热力图并保存
要在 Jupyter Notebook 中绘制热力图并保存,可以使用 Python 的 matplotlib 库和 seaborn 库。
下面是一个简单的示例代码,可以绘制一个随机生成的 10x10 的矩阵的热力图:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 生成 10x10 的随机矩阵
data = np.random.rand(10, 10)
# 绘制热力图
sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu')
# 保存图片
plt.savefig('heatmap.png')
```
在上面的示例代码中,我们首先使用 numpy 库生成一个 10x10 的随机矩阵,然后使用 seaborn 库绘制热力图,并将 colormap 设置为 "YlGnBu"。最后,使用 matplotlib 库保存生成的图片。
需要注意的是,如果要在 Jupyter Notebook 中显示图片,还需要使用 matplotlib 库的 `plt.show()` 函数。完整代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 生成 10x10 的随机矩阵
data = np.random.rand(10, 10)
# 绘制热力图
sns.heatmap(data, cmap='YlGnBu')
# 显示图片
plt.show()
# 保存图片
plt.savefig('heatmap.png')
```