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Graphviz

(コンピュータ)
【ぐらふびず】

オープンソースのグラフ描画アプリケーション。

オブジェクトと接続要素をテキストで書くと、関連をわかりやすい形で図にしてくれる魔法のようなソフトウェア。

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さわやかに•2年前

Python graphviz ダウンロード windows10

scikit-learnの決定木アルゴリズムで実際に決定木を描写する pydotplusモジュールのgraph_from_dot_data関数を用いてグラフを表すオブジェクトを生成し、 そのwrite_pngメソッドにファイル名を指定して出力する from pydotplus import graph_from_dot_data … # 決定木のプロットを出力 graph = graph_from_dot_data(dot_data) graph.write_png('tree.png') エラー内容 ----> graph.write_png('tree.png') … GraphViz's…

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574ブックマークGraphvizPlease join the Graphviz forum to ask questions and discuss Graphviz. What is Graphviz? Graphviz is open source graph visualization software. Graph visualization is a way of representing structural information as diagrams of abstract graphs and networks. It has important applications in networkin...graphviz.org
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95ブックマークViz.js·Web上でGraphvizをSVGでレンダリング MOONGIFTwww.moongift.jp
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たま日記•10日前

コールグラフを描いてみた

TX81Zの解析を続けている。MAMEのデバッガには逆アセンブラが内蔵されている。しばらく使っていたのだが実行場所から離れたアドレスのコードが表示できないことがあったり、switch-case文的な意味合いのコードを文面通りにしか出力してくれなかったり、不便に思えた。作るのは難しくなさそうなので、MAMEソースツリー内の6800dasm.cppを参考にJavaで逆アセンブラを作った。メモリ64KB時代のプログラムの解析のために現代のPCの潤沢なメモリを使う気持ちよさを味わえた。富豪プログラミング、とは少し違うか…。YM2414のレジスタに書き込む部分、本体のボタンで音色を変更する部分などを中心…

まんま！の備忘録•20日前

Mac Book Proの環境構築

Mac Book Proを購入してから3年ぐらい経ちました。 Windows使いだったので、初めは使いづらかったですが、今ではWindowsの方が使いづらくなってしまいましたね。。 直感的なのがいいですね、Mac。では過去にまとめていた、購入した後の環境構築手順を記載していきます。 OS versionはこの当時、Big Surです。 自分わかればいいレベルのまとめなので、見づらいかも。。インストールしたアプリ。 App Name Summary AppCleaner.app App削除 CompareMerge2.app 比較ツール CotEditor.app エディタ Hex Fiend.…

ソフトウェア開発者のための OSS、まとめてみました！•1ヶ月前

Python でシステム構成図を書いてみたいなら！「Diagrams」

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def 小児科医():•1ヶ月前

機械学習をやってみる話

前回 defpediatric.hatenablog.com 第２章は「機械学習」 前回の顧客データを使って機械学習を行う。 機械学習には、 クラスタリング：同じような特徴ベクトルに分類すること 分類：すでに分類されているものを分析して、新たな対象がどの分類に属するか予想すること 回帰：特徴ベクトルが時系列の場合にその時系列パターンを予想すること すでに分類、予測する方法が決まっている分類と回帰を「教師あり学習」、分類すること自体を決める「教師なし学習」という。 長いので目次作った。 【類似度計算】 pd.DataFrame[].drop(消去の対象, axis=) pd.concat([デー…

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Graph Drawing

最近グラフ描画に興味が出てきた。興味が有るといってもDAG限定だけれど。 GraphVizのdotとかdagre.jsとかMSAGLとか色々ソフトはあるんだけれどノードとエッジの数が増えるとレイアウトが完了するまでに非常に時間が掛かる…。並列計算が難しい分野なのだろうか？ https://www.youtube.com/@PhilippKindermann/videos 色々なグラフのアルゴリズムについて解説する動画がある。ありがたい…。 http://graphdrawing.org/ 研究者向けのサイトみたい。

bibowlogのブログ•1ヶ月前

レーザ溶接の回帰分析

モデルの構築について 主に、 1. レーザービーム径 2. 溶接速度 3. レーザー出力 4. 溶接母材の板厚 を説明変数、「溶接溶け込みの深さ」を目的変数、実際の加工結果を学習データにして、ディープラーニングによる回帰分析を実行できるプログラムを作成したい。 import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers from sklearn.model_selection import train…

雑記帳•2ヶ月前

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kmuto’s blog•2ヶ月前

Re:VIEWでダイアグラムツールのMermaidに対応する作業を進めてみた

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檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)•2ヶ月前

自然言語混じり形式証明からの多方向翻訳

Coq、Agda、Idris、Lean などの証明支援系は、型付きラムダ計算と帰納的構成計算に基いています。ベースに強力な型システムを持ったプログラミング言語があり、型システムの型チェッカーを利用して証明チェックも行います。証明記述と証明チェックは、ラムダ計算のなかに埋め込まれていると言えます。したがって、最も素朴で素直な証明記述構文・フォーマットはラムダ項です。人間が、証明をラムダ項で記述すれば、特別な道具なしにラムダ式パーサー／型チェッカーに証明を渡せます。この方法を、証明の直接記述〈direct description〉と呼びましょう。直接記述で書かれた“証明を表すラムダ項”を証明項〈p…

Lambdaカクテル•3ヶ月前

ChatGPTにmermaidグラフを書かせる

解説のためにmermaidとかgraphvizとかでグラフを書くことがあるのだが、あんなの人間がやりたくないのでChatGPTくんにやってもらえないかと思った。 例題として自然変換の可換図っぽいものを描いてもらう。 ja.wikipedia.org これから言う内容を、有向グラフとしてmermaid形式で出力してください。 F(X)からF(Y)への射F(f)。F(X)からG(X)への射ηX。G(X)からG(Y)への射G(f)。F(Y)からG(Y)への射ηY。 という指示を与えてみた。 graph TD; FX --> FY; FX --> GX; GX --> GY; FY --> GY; F…

nujust's blog•3ヶ月前

PyMCでの階層モデルの実装例

概要 使用環境 階層モデルの実装 実装のポイント 継承クラスによるモデルの宣言 モデルの図化 dims による次元の設定 モデルへのデータ変数の登録 実行結果 参考文献 概要 PyMC5で階層モデルの実装例を紹介します。公式ドキュメントだけではわかりにくかったり、比較的情報の多いPyMC3と仕様が違う部分も多々あるので、実装におけるポイントになった部分を整理して紹介したいと思います。 使用環境 OS Windows 11 Python 3.10.9 PyMC 5.1.1 環境構築には conda コマンドを使用しています。後述するモデルの図化のため、 python-graphviz もインスト…

Diary•3ヶ月前

ubuntu で Package graphviz is not available, but is referred to by another package.

apt update しても解決しない場合、デフォルトのリポジトリに graphviz が存在しないことが考えられます。 ubuntu のリポジトリとしては main, restricted, universe, multiverse がありますが、ここではなんとなく universe を追加してみます。 universe は『コミュニティがセキュリティアップデートを提供するソフトウェア』らしいです。 追加するには以下のようにします。 sudo add-apt-repository universe sudo apt update その後、希望するパッケージをインストールできるようになります。…

stosasa’s blog•3ヶ月前

pythonではじめる機械学習の勉強　P75のIn[58],In[59]を詳しく

In[58] export_graphviz(tree,out_file="tree.dot",class_names=["malignant","benign"],feature_names=cancer.feature_names,impurity=False,filled=True) ・out_fileがファイル名。 ・filled=Trueで分岐のときにノードを色わけしてくれる。 ・class_namesは指定しないclass名が表示されない。 ・fature_namesは指定しないと特徴量の名前がX[0],X[1]..になる。 ・impurityがTrueだと不純度が追加されて、これ…