已有环境pycharm
1.安装graphviz
在终端输入：apt-get install graphviz，可能有的同学提示权限不足，则输入 sudo apt-get install graphviz后按回车，输入计算机密码，此时输入密码是没有任何显示的。
2.可以直接使用pycharm安装依赖包graphviz，另一种方法在终端输入pip install graphviz进行安装。
完成以上两个步骤之后可以跑一个demo代码测试：
#-*- coding: utf-8 -*- from sklearn import datasets from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn import tree from IPython.display import Image import pydotplus # 仍然使用自带的iris数据 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 训练模型，限制树的最大深度4 clf = RandomForestClassifier(max_depth=4) #拟合模型 clf.fit(X, y) Estimators = clf.estimators_ for index, model in enumerate(Estimators): filename = 'iris_' + str(index) + '.pdf' dot_data = tree.export_graphviz(model , out_file=None, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.target_names, filled=True, rounded=True, special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) Image(graph.create_png()) graph.write_pdf(filename)可能有些同学运行该代码还会出现依赖包不存在的情况，则根据各自不同的情况安装没有的依赖包即可。
运行后的实验结果如图所示，在图片的左栏会生成iris_0.pdf等10个文件：
打开iris_0.pdf，结果如图所示：
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