python报错: failed to execute ['dot', '-Tpdf', '-O', 'test']

解决Python graphviz安装问题
最新推荐文章于 2023-10-18 17:11:09 发布
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本文介绍了在Ubuntu环境中遇到的Python使用graphviz时报错的问题，提供了通过安装graphviz包来解决问题的方法，并提到了Windows和MacOS环境下的可能解决方案。

python报错: failed to execute [‘dot’, ‘-Tpdf’, ‘-O’, ‘test’]

这个错误在我的ubuntu环境里面出现了：

解决方案:

sudo apt-get install graphviz

问题解决！

windows环境或者mac os环境请参考
其它参考点击stackOverFlow

总结

第一次见到这样的奇怪的错误，如果各位大佬知道原因，请在下方留言，谢谢！

pytorch网络结构可视化graphviz.backend.ExecutableNotFound: failed to execute [‘dot‘, ‘-Tpdf‘, ‘-O‘, ‘
Hello Word!
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报错： Traceback (most recent call last): File "/data/user1/pkgs/conda/envs/drc/lib/python3.7/site-packages/graphviz/backend.py", line 129, in render subprocess.check_call(args, stderr=stderr, **POPEN_KWARGS) File "/data/user1/pkgs/conda/envs/drc/lib/
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from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier import numpy as np # 加载 Iris 数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 初始化并训练决策树模型 clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3, random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) # 预测测试集结果 y_pred = clf.predict(X_test) # 输出预测准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%") # 可视化决策树结构 (需安装 graphviz 和 pydotplus) from sklearn.tree import export_graphviz import graphviz dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = graphviz.Source(dot_data) graph.render("iris_decision_tree") # 导出为 PDF 文件运行结果及分析
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