显示图形而不使用 pydot 保存

Question

我正在尝试使用 pydot 显示一个简单的图表。

我的问题是，有什么方法可以在不将其写入文件的情况下显示图形，因为目前我使用 write 函数首先绘制，然后必须使用 Image 模块来显示文件。

但是有什么方法可以直接将图形打印在屏幕上而不保存？？

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另外，作为一个更新，我想在同一个问题中问我观察到，虽然当我使用 Image 模块的 show 命令时图像会很快保存，但要看到图像需要相当长的时间...... . 有时我也会收到无法打开图像的错误，因为它被删除或保存在不可用的位置，这是不正确的，因为我将它保存在我的桌面.....有谁知道发生了什么并且在那里加载图像的更快方法.....

非常感谢....

Answer 1

这是一个使用 IPython 的简单解决方案：

from IPython.display import Image, display

def view_pydot(pdot):
    plt = Image(pdot.create_png())
    display(plt)

示例用法：

import networkx as nx
to_pdot = nx.drawing.nx_pydot.to_pydot
pdot = to_pdot(nx.complete_graph(5))
view_pydot(pdot)

Answer 2

您可以通过调用GraphViz 的dot 从pydot 渲染图像，而无需将任何文件写入磁盘。然后只是绘制它。这可以按如下方式完成：

import io

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import networkx as nx

# create a `networkx` graph
g = nx.MultiDiGraph()
g.add_nodes_from([1,2])
g.add_edge(1, 2)

# convert from `networkx` to a `pydot` graph
pydot_graph = nx.drawing.nx_pydot.to_pydot(g)

# render the `pydot` by calling `dot`, no file saved to disk
png_str = pydot_graph.create_png(prog='dot')

# treat the DOT output as an image file
sio = io.BytesIO()
sio.write(png_str)
sio.seek(0)
img = mpimg.imread(sio)

# plot the image
imgplot = plt.imshow(img, aspect='equal')
plt.show()

这对于有向图特别有用。

另请参阅此pull request，它将此类功能直接介绍给networkx。

Answer 3

基于this answer（如何在python中显示图像），这里有几行：

gr = ... <pydot.Dot instance> ...

import tempfile, Image
fout = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png")
gr.write(fout.name,format="png")
Image.open(fout.name).show()

Image 来自Python Imaging Library

Answer 4

这在 Python 3 shell 中对我有用（需要 Pillow 包）：

import pydot
from PIL import Image
from io import BytesIO

graph = pydot.Dot(graph_type="digraph")
node = pydot.Node("Hello pydot!")
graph.add_node(node)

Image.open(BytesIO(graph.create_png())).show()

您还可以将名为 _repr_html_ 的方法添加到具有 pydot graph 成员的对象中，以在 Jupyter 笔记本中呈现漂亮清晰的 SVG：

class MyClass:
    def __init__(self, graph):
        self.graph = graph

    def _repr_html_(self):
        return self.graph.create_svg().decode("utf-8")

Answer 5

IPython.display.SVG 方法将 SVG 嵌入到显示中，可用于显示图形而无需保存到文件。

这里，keras.utils.model_to_dot 用于将 Keras 模型转换为点格式。

from IPython.display import SVG
from tensorflow import keras

#Create a keras model.
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(units=2, input_shape=(2,1), activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(units=1, activation='relu'))

#model visualization
SVG(keras.utils.model_to_dot(model).create(prog='dot', format='svg'))

Answer 6

恐怕pydot 使用graphviz 来渲染图形。即，它运行可执行文件并加载生成的图像。

底线 - 不，您无法避免创建文件。

Answer 7

它也适用于AGraph Class

https://pygraphviz.github.io/documentation/latest/reference/agraph.html#pygraphviz.AGraph.draw

如果 path 为 None，则结果作为 Bytes 对象返回。

所以，只需省略此参数即可返回图像数据而不将其保存到磁盘

使用

from networkx.drawing.nx_agraph import graphviz_layout, to_agraph
g = nx.Graph()
...
A = to_agraph(g)
A.draw()

https://networkx.org/documentation/stable/reference/drawing.html#module-networkx.drawing.nx_agraph

为了显示保存为字节对象的结果图像：

# create image without saving to disk
img = A.draw(format='png')
image = Image.open(BytesIO(img))
image.show(title="Graph")

需要

from PIL import Image
from io import BytesIO