graph.write_pdf ("iris.pdf") AttributeError: 'list' Objekt hat kein Attribut 'write_pdf'

Question

Mein Code folgt der Klasse des maschinellen Lernens von Google. Die zwei Codes sind gleich. Ich weiß nicht warum show error.May der Typ der Variablen ist der Fehler. Aber Googles Code ist für mich gleich. Wer hatte dieses Problem jemals?

Dies ist Fehler

[0 1 2] 
[0 1 2] 
Traceback (most recent call last): 
    File "/media/joyce/oreo/python/machine_learn/VisualizingADecisionTree.py", line 34, in <module> 
    graph.write_pdf("iris.pdf") 
AttributeError: 'list' object has no attribute 'write_pdf' 
[Finished in 0.4s with exit code 1] 
[shell_cmd: python -u "/media/joyce/oreo/python/machine_learn/VisualizingADecisionTree.py"] 
[dir: /media/joyce/oreo/python/machine_learn] 
[path: /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games] 

Dieser Code

import numpy as np 
from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn import tree 

iris = load_iris() 
test_idx = [0, 50, 100] 

# training data 
train_target = np.delete(iris.target, test_idx) 
train_data = np.delete(iris.data, test_idx, axis=0) 

# testing data 
test_target = iris.target[test_idx] 
test_data = iris.data[test_idx] 

clf = tree.DecisionTreeClassifier() 
clf.fit(train_data, train_target) 

print test_target 
print clf.predict(test_data) 

# viz code 
from sklearn.externals.six import StringIO 
import pydot 
dot_data = StringIO() 
tree.export_graphviz(clf, 
     out_file=dot_data, 
     feature_names=iris.feature_names, 
     class_names=iris.target_names, 
     filled=True, rounded=True, 
     impurity=False) 

graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) 
graph.write_pdf("iris.pdf") 

Answer 1

ist glaube ich Ihnen neuere Version von Python verwenden. Bitte versuchen Sie es mit pydotplus.

import pydotplus 
... 
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) 
graph.write_pdf("iris.pdf") 

Dies sollte es tun.

Answer 2

pydot.graph_from_dot_data() gibt eine Liste, so versuchen:

graph = pydot.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) 
graph[0].write_pdf("iris.pdf") 

Answer 3

I Scikit-Learn über Conda und alle über nicht funktionieren installieren. Erstens muss ich libtool

brew install libtool --universal 

installieren Dann folge ich this sklearn guide Dann die Python-Datei

clf = clf.fit(train_data, train_target) 
tree.export_graphviz(clf,out_file='tree.dot') 

schließlich in Terminal

dot -Tpng tree.dot -o tree.png 

Answer 4

import pydotplus 
... 
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue()) 
graph.write_pdf("iris.pdf") 

zu png konvertieren zu diesem Code ändern

Ich habe Python 3.6.0 | Anaconda 4.3.1 und bekomme Fehler:

File "C:\Anaconda\lib\site-packages\pydotplus\graphviz.py", line 1960, in create 'GraphViz\'s executables not found')

InvocationException: GraphViz's executables not found

Answer 5

@ Alex Sokolov, für meinen Fall in Fenster, ich heruntergeladen und installiert/dekomprimieren the following in einem Ordner dann Setup der PATH in Windows environment variables. Re-run der Py-Code funktioniert für mich. Hoffnung ist hilfreich für dich.

Answer 6

Ich hatte genau das gleiche Problem. Es stellte sich heraus, dass ich graphviz nicht installiert hatte. Sobald ich das gemacht habe, fing es an zu arbeiten.