code:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Nov 10 15:35:58 2024
@author: SavingKing
"""
from graphviz import Digraph
# 创建一个有向图,设置其布局为从左到右
g = Digraph('G', filename='process_graph.gv', format='png', engine='dot')
g.attr(rankdir='LR')
"""g = Digraph('G', filename='process_graph.gv', format='png', engine='dot',
graph_attr={'rankdir': 'LR'})
"""
# 添加节点,替换原有节点名称为A, B, C, ...
g.node('A', 'A ')
g.node('B', 'B ')
g.node('C', 'C ')
g.node('D', 'D ')
g.node('E', 'E ')
g.node('F', 'F ')
g.node('G', 'G ')
g.node('H', 'H ')
g.node('I', 'I ')
# 添加边,根据流程逐步连接节点
g.edge('A', 'B')
g.edge('B', 'C')
g.edge('C', 'D')
g.edge('D', 'E')
g.edge('E', 'F')
g.edge('F', 'G')
g.edge('G', 'H')
g.edge('H', 'I')
# 创建子图以设置特定节点的排列
# 将D, E, F在同一水平线上
with g.subgraph() as s:
s.attr(rank='same')
s.node('D')
s.node('E')
s.node('F')
# 将C和G在同一水平线上
with g.subgraph() as s:
s.attr(rank='same')
s.node('C')
s.node('G')
# 将B和H在同一水平线上
with g.subgraph() as s:
s.attr(rank='same')
s.node('B')
s.node('H')
# 将A和I在同一水平线上
with g.subgraph() as s:
s.attr(rank='same')
s.node('A')
s.node('I')
# 渲染图形
g.render('process_graph', view=True)
輸出的圖檔:
Digraph?
在 Graphviz 的 Python 包中,graph_attr
、node_attr
和 edge_attr
的說明中提到的 “Mapping of (attribute, value)
pairs” 實際上是指這些屬性可以由一個映射型態(如字典)來設定,其中包含多個屬性和值的組合。這裡的 (attribute, value)
表示的是鍵值對,而不是指具體使用 tuple 類型來儲存這些屬性。
在 Python 中,字典(dict)是一種常用的映射型態,用來儲存和處理鍵值對。當文檔中提到 (attribute, value)
對時,它是一種通用的說法,用來表達任何形式的鍵和值的組合。實際上,在用 Python 接口操作時,我們通常會使用字典來表示這些對,因為字典提供了一個簡單且直接的方式來管理這些屬性。
例如,當你設定 graph_attr
:
graph_attr={'rankdir': 'LR'}
這裡使用的是一個字典來存儲屬性名稱 rankdir
和它的值 LR
。這是因為字典可以非常方便地以 key: value
的形式存儲和訪問數據。
因此,雖然文檔用 (attribute, value)
這種說法可能讓人聯想到 tuple,實際上在實作時使用的是字典,這是因為字典在處理這類映射關係時更為直觀和方便。
推薦hahow線上學習python: https://igrape.net/30afN
近期留言