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Pythonでプロットするツリー

Pythonを使用してツリーをプロットします。決定木、組織図など。それを支援してくれるライブラリはありますか？

pythontreeplot
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Injeniero Barsa

Graphvizがあります- http://www.graphviz.org/ 。 「DOT」言語を使用してグラフをプロットします。自分でDOTコードを生成するか、pydot- https://code.google.com/p/pydot/ を使用できます。 networkx- http://networkx.lanl.gov/tutorial/tutorial.html#drawing-graphs を使用することもできます。これにより、graphvizまたはmatplotlibに簡単に描画できます。

networkx + matplotlib + graphvizを使用すると、最大限の柔軟性とパワーが得られますが、多くをインストールする必要があります。

迅速な解決策が必要な場合は、次を試してください。

Graphvizをインストールします。

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

次に、pydotをインストールします。pydotはすでにこれを行っているからです。その後、networkxを使用してpydotを「駆動」できます。

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wisty

私は [〜＃〜] ete [〜＃〜] を開発します。これはpythonパッケージであり、とりわけ、プログラムによるツリーのレンダリングと視覚化を目的としています。独自の レイアウト関数 を作成し、カスタム ツリーイメージ を生成します： enter image description here

系統発生に焦点を当てていますが、実際にはあらゆるタイプの階層ツリー（クラスタリング、決定ツリーなど）に対処できます。

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jhc

Plotly igraphを使用してツリー図をプロットできます。最近もオフラインで使用できます。以下の例は、Jupyterノートブックで実行することを目的としています

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

出力

4
KevinH

期限切れですが、Googleには GraphViz api があります。グラフをすばやく視覚化したいだけで、ソフトウェアをインストールしたくない場合に便利です。

2
Austin Marshall