NetworkX read_dot不继承属性

Question

我正在尝试使用NetworkX将sklearn.tree.export_to_graphviz生成的.dot文件读取为图形。我计划将此图作为子图添加到pyplot图中。虽然我可以使用nx.drawing.nx_pydot.read_dot获取图结构，但所有标签似乎都消失了。

这是我正在尝试的：

randTree = (nx.drawing.nx_pydot.read_dot("tree_output.dot"))
nx.draw_networkx(randTree)

.dot文件为：

digraph Tree {
node [shape=box] ;
0 [label="X[0] <= 332.72\nsamples = 19\nvalue = -0.41"] ;
1 [label="samples = 11\nvalue = -0.67"] ;
0 -> 1 [labeldistance=2.5, labelangle=45, headlabel="True"] ;
2 [label="X[0] <= 576.73\nsamples = 8\nvalue = -0.04"] ;
0 -> 2 [labeldistance=2.5, labelangle=-45, headlabel="False"] ;
3 [label="samples = 4\nvalue = -0.05"] ;
2 -> 3 ;
4 [label="samples = 4\nvalue = -0.03"] ;
2 -> 4 ;
}

结果是一个图形，其中有4个标记为1-4的圆，没有任何其他标签或属性（我想盒子的形状是节点的属性，所以这就是它们都是圆的原因），该图在下面链接。如果有其他方法可以在pyplot绘图中显示此决定，我很高兴听到！

Resulting Graph

Answer 1

您的问题不在于nx.drawing.nx_pydot.read_dot，而在于绘制网络。 读取点文件时，标签会保留，但是您需要使用NetworkX'drawing API稍有不同才能绘制标签。例如：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import ast

randTree = (nx.drawing.nx_pydot.read_dot('tree_output.dot'))
labels = {n[0] : ast.literal_eval(n[1]['label']) for n in randTree.nodes(data=True)}
nx.draw_networkx(randTree, with_labels=True, labels=labels)
plt.show()

会抽奖：

编辑：

您还可以将图形转换为Graphviz AGraph并按如下所示绘制它：

import networkx as nx

A = nx.drawing.nx_agraph.to_agraph(nx.drawing.nx_pydot.read_dot('tree_output.dot'))
A.layout('dot')
A.draw('tree.png')

将绘制以下图形：