Graphviz#
Graph
- und Digraph
-Objekte haben eine _repr_svg_()
-Methode, sodass sie direkt in einem Jupyter-Notebook gerendert und dargestellt werden können.
Einfaches Beispiel#
[1]:
import graphviz
[2]:
dot = graphviz.Digraph('hello-pythonistas', comment='Hello world example')
dot.edge('Hello', 'Pythonistas!')
dot
[2]:
Ihr könnt euch auch den Quelltext ausgeben lassen mit:
[3]:
print(dot.source)
// Hello world example
digraph "hello-pythonistas" {
Hello -> "Pythonistas!"
}
Auch die Ausgabe des Kommentars oder anderer Elemente des Quelltexts sind möglich, z.B. mit:
[4]:
print(dot.comment)
Hello world example
Ihr könnt auch Daten aus einem pandas DataFrame verwenden, z.B.:
[5]:
import pandas as pd
j = {'action': ['single use', 'teamwork', 'convert', 'Java, R, Julia etc.', 'extend'],
'view': ['Jupyter', 'JupyterHub', 'nbconvert', 'kernels', 'extensions']}
df = pd.DataFrame(j)
df
[5]:
action | view | |
---|---|---|
0 | single use | Jupyter |
1 | teamwork | JupyterHub |
2 | convert | nbconvert |
3 | Java, R, Julia etc. | kernels |
4 | extend | extensions |
[6]:
jm = graphviz.Graph('jupyter_moons', comment='Jupyter moons')
jm.node('What do you want to do?')
for index, row in df.iterrows():
jm.edge('What do you want to do?', str(row["view"]), label=(str(row["action"])))
jm
[6]:
Styling#
Ihr könnt graph_attr
-, node_attr
- und edge_attr
-Argumente der Graph
- und Digraph
-Konstuktoren verwenden, um die Standardattribute von Graphviz für eure Graphen, Knoten und Kanten zu ändern, z.B.:
[7]:
dot = graphviz.Digraph('hello-pythonistas',
comment='Hello world example',
node_attr={'shape': 'plaintext'})
dot.edge('Hello', 'Pythonistas!')
dot
[7]:
Die graph_attr
-, node_attr
- und edge_attr
-Argumente können auch auf Instanzen angewendet werden:
[8]:
dot.graph_attr['rankdir'] = 'LR'
dot
[8]:
Um att_stmt
-Attributanweisungen direkt hinzuzufügen, ruft die attr()
-Methode der Graph
- oder Digraph
-Instanz mit dem gewünschten Ziel als erstes Argument und den Attributen als Schlüsselwort-Argument auf.
Hinweis:
Attribut-Anweisungen wirken sich auf alle späteren Graphen, Knoten oder Kanten innerhalb desselben (Sub-)Graphen aus.
Engines#
Neben Dot können auch verschiedene andere Layout Engines verwendet werden.
[9]:
pvl = graphviz.Graph('python_visualisation_landscape', engine='neato')
pvl.edge('Matplotlib', 'pandas')
pvl.edge('pandas', 'GeoPandas')
pvl.edge('Matplotlib', 'Geoplot')
pvl.edge('Matplotlib', 'descartes')
pvl.edge('Matplotlib', 'seaborn')
pvl.edge('Matplotlib', 'ggpy')
pvl.edge('Matplotlib', 'plotnine')
pvl.edge('Matplotlib', 'scikit_plot')
pvl
[9]:
Ihr könnt auch das engine
-Attribut einer bestehenden Instanz ändern:
[10]:
pvl.engine = 'circo'
pvl
[10]:
Eine vollständige Übersicht über die Engines erhaltet ihr mit:
[11]:
for engine in sorted(graphviz.ENGINES):
print(engine)
circo
dot
fdp
neato
osage
patchwork
sfdp
twopi
Dateien schreiben und lesen#
[12]:
graphviz.Source.save(dot)
[12]:
'hello-pythonistas.gv'
[13]:
graphviz.Source.from_file('hello-pythonistas.gv')
[13]:
Dot-Dateien konvertieren#
Eine Dot-Datei kann in ein anderes Format, z.B. PDF, PNG, SVG etc., umgewandelt werden mit render
:
[14]:
from graphviz import render
render('dot', 'svg', 'hello-pythonistas.gv')
[14]:
'hello-pythonistas.gv.svg'