决策树-绘制树节点
绘图节点
以下大多数代码都有注释。想法是这样的：
最后，我们将生成的字典绘制成一棵树，然后我们将对根节点和叶节点有不同的表示。
这里定义了两个函数，一个用于生成节点，另一个用于注释节点。
将matplotlib.pyplot导入为plt
# boxstyle是文本框类型，fc是边框粗细，锯齿是锯齿。
decisionNode=dict(boxstyle='锯齿'，fc='0.8 ')
leave node=dict(box style=' round 4 '，fc='0.8 ')
arrow_args=dict(arrowstyle='-')
#注释注释的含义
def plotNode(nodeTxt，centerPt，parentPt，nodeType):
# nodeTxt是要显示的文本，centerPt是文本的中心点，parentPt是箭头指向文本的点，
# xy是箭头尖端的坐标，xytest设置注释内容显示的中心位置。
# xycoords和textcoords是坐标xy和xytext的描述(通过轴坐标)。
#如果textcoords=None，则默认textcoors与xycoords相同；如果两者均未设置，则默认为数据。
# va/ha设置文本在节点框中的位置，其中va是垂直的(u“顶部”，u“底部”，u“中心”，u“基线”)。
# ha是水平值(u'center，u'right，u'left)
createplot . ax1 . annotation(nodeTxt，xy=parentPt，xycoords='axes fraction '，
xytext=centerPt，textcoords='坐标轴分数'，
va='center '，ha='center '，bbox=nodeType，arrowprops=arrow_args)
def createPlot():
# 1是数字，这里删了也没关系。
图=PLT。图(1，facecolor=' white') #创建一个白色背景的新画布。
图clf() #清空绘图
Createplot.ax1=PLT.subplot (111，frameon=false) #设置多图显示，但只设置了一个多图。
plotNode('决策节点'，(0.5，0.1)，(0.1，0.5)，决策节点)
plotNode('叶节点'，(0.8，0.1)，(0.3，0.8)，叶节点)
plt.show()
createPlot()
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