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Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

パス

パス(path)はファイルシステムの場所(階層)を明示したものです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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4000閲覧

graphvizを実行しようとするとExecutableNotFound になってしまう。

Kokku

総合スコア39

Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

パス

パス(path)はファイルシステムの場所(階層)を明示したものです。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/06/09 05:36

環境
windows 10
python 3.8
jupyter

#from sklearn.linear_model import LogisticRegression #from sklearn.svm import LinearSVC import mglearn import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt #from sklearn.datasets import make_blobs import numpy as np #from sklearn.linear_model import LogisticRegression #from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.tree import export_graphviz import graphviz cancer = load_breast_cancer() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data,cancer.target,stratify = cancer.target,random_state = 42) logreg = LogisticRegression().fit(X_train,y_train) tree = DecisionTreeClassifier(random_state = 0) tree.fit(X_train,y_train) print('Accuracy on training set: {:.3f}'.format(tree.score(X_train,y_train))) print('Accuracy on test set: {:.3f}'.format(tree.score(X_test,y_test))) tree = DecisionTreeClassifier(max_depth = 4 , random_state = 0) tree.fit(X_train,y_train) print('Accuracy on training set: {:.3f}'.format(tree.score(X_train,y_train))) print('Accuracy on test set: {:.3f}'.format(tree.score(X_test,y_test))) export_graphviz(tree, out_file = "tree.dot", class_names = ["malignant" , "benign"] , feature_names = cancer.feature_names , impurity = False , filled = True) with open('tree.dot') as f: dot_graph = f.read() graphviz.Source(dot_graph)
FileNotFoundError Traceback (most recent call last) ~\Anaconda3\lib\site-packages\graphviz\backend.py in run(cmd, input, capture_output, check, encoding, quiet, **kwargs) 163 try: --> 164 proc = subprocess.Popen(cmd, startupinfo=get_startupinfo(), **kwargs) 165 except OSError as e: ~\Anaconda3\lib\subprocess.py in __init__(self, args, bufsize, executable, stdin, stdout, stderr, preexec_fn, close_fds, shell, cwd, env, universal_newlines, startupinfo, creationflags, restore_signals, start_new_session, pass_fds, encoding, errors, text) 774 errread, errwrite, --> 775 restore_signals, start_new_session) 776 except: ~\Anaconda3\lib\subprocess.py in _execute_child(self, args, executable, preexec_fn, close_fds, pass_fds, cwd, env, startupinfo, creationflags, shell, p2cread, p2cwrite, c2pread, c2pwrite, errread, errwrite, unused_restore_signals, unused_start_new_session) 1177 os.fspath(cwd) if cwd is not None else None, -> 1178 startupinfo) 1179 finally: FileNotFoundError: [WinError 2] 指定されたファイルが見つかりません。 During handling of the above exception, another exception occurred: ExecutableNotFound Traceback (most recent call last) ~\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\formatters.py in __call__(self, obj) 343 method = get_real_method(obj, self.print_method) 344 if method is not None: --> 345 return method() 346 return None 347 else: ~\Anaconda3\lib\site-packages\graphviz\files.py in _repr_svg_(self) 111 112 def _repr_svg_(self): --> 113 return self.pipe(format='svg').decode(self._encoding) 114 115 def pipe(self, format=None, renderer=None, formatter=None, quiet=False): ~\Anaconda3\lib\site-packages\graphviz\files.py in pipe(self, format, renderer, formatter, quiet) 136 out = backend.pipe(self._engine, format, data, 137 renderer=renderer, formatter=formatter, --> 138 quiet=quiet) 139 140 return out ~\Anaconda3\lib\site-packages\graphviz\backend.py in pipe(engine, format, data, renderer, formatter, quiet) 242 """ 243 cmd, _ = command(engine, format, None, renderer, formatter) --> 244 out, _ = run(cmd, input=data, capture_output=True, check=True, quiet=quiet) 245 return out 246 ~\Anaconda3\lib\site-packages\graphviz\backend.py in run(cmd, input, capture_output, check, encoding, quiet, **kwargs) 165 except OSError as e: 166 if e.errno == errno.ENOENT: --> 167 raise ExecutableNotFound(cmd) 168 else: 169 raise ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tsvg'], make sure the Graphviz executables are on your systems' PATH

teratail で検索したのですが解決しなかったです。

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回答1

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ベストアンサー

graphviz を使った Python のライブラリを使うには Graphviz 本体をインストールする必要があります。
以下を参考に Graphviz 本体のインストールと PATH の登録を行って、Jupyter Notebook を再起動してください

Windows / Ubuntu - Graphviz をインストールする方法について - pystyle

投稿2020/06/09 06:19

tiitoi

総合スコア21956

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Kokku

2020/06/09 14:55

msiファイルで開こうとすると管理者権限をいじらないといけなかったのでzipファイルを保存し環境変数にPATH追加すると無事正常に動くことができました。ありがとうございました。
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