非Jupyter环境下PyAgrum CPT可视化的PDF保存与HTML获取问询

获取showCPTs对应的HTML内容 #

在.py文件中，可以直接使用pyAgrum.lib.notebook.getHTML()函数获取showCPTs()生成的HTML内容——因为showCPTs()本质上就是调用该函数生成HTML后在Jupyter中渲染展示的。

代码示例 #

import pyAgrum as gum
import pyAgrum.lib.notebook as gnb

# 示例：构建简单贝叶斯网络
bn = gum.BayesNet("Example")
A = bn.add(gum.LabelizedVariable("A", "A", ["a1", "a2"]))
B = bn.add(gum.LabelizedVariable("B", "B", ["b1", "b2"]))
bn.addArc(A, B)
bn.cpt(A).fillWith([0.6, 0.4])
bn.cpt(B)[A[0]] = [0.7, 0.3]
bn.cpt(B)[A[1]] = [0.2, 0.8]

# 获取单个节点CPT的HTML
single_cpt_html = gnb.getHTML(bn.cpt("A"))

# 获取所有节点CPTs的HTML（与showCPTs()展示内容一致）
all_cpts_html = gnb.getHTML(bn)

将CPTs可视化保存为PDF #

showCPTs()没有直接导出PDF的方法，但可以先获取上述HTML内容，再借助HTML转PDF的工具库实现。

方法1：使用WeasyPrint #

WeasyPrint是纯Python的HTML/CSS转PDF库，无需额外依赖外部工具：

from weasyprint import HTML

# 将所有CPTs的HTML保存为PDF
HTML(string=all_cpts_html).write_pdf("bayesian_network_cpts.pdf")

安装依赖：pip install weasyprint

方法2：使用pdfkit #

pdfkit依赖wkhtmltopdf工具，跨平台支持较好：

import pdfkit

# 将HTML保存为PDF
pdfkit.from_string(all_cpts_html, "bayesian_network_cpts.pdf")

• 安装依赖：pip install pdfkit
• 额外安装wkhtmltopdf：
  • Ubuntu/Debian：sudo apt-get install wkhtmltopdf
  • Windows/macOS：下载对应系统的安装包并配置环境变量

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bennett Jackson