使用Matplotlib文本注解绘制树节点

Matplotlib提供了一个注解工具annotations，可以在数据图形上添加文本注解。

import matplotlib.pyplot as pltdecisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8") # 决策节点的属性。boxstyle为文本框的类型，sawtooth是锯齿形，fc是边框线粗细# 可以写为decisionNode={boxstyle:'sawtooth',fc:'0.8'}leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8") #决策树叶子节点的属性arrow_args = dict(arrowstyle = "<-") #箭头的属性def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):    createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy=parentPt, xycoords='axes fraction', xytext=centerPt, textcoords='axes fraction',                            va="center", ha="center", bbox=nodeType, arrowprops=arrow_args)    #nodeTxt为要显示的文本，centerPt为文本的中心点，parentPt为箭头指向文本的点，xy是箭头尖的坐标，xytest设置注释内容显示的中心位置    #xycoords和textcoords是坐标xy与xytext的说明（按轴坐标），若textcoords=None，则默认textcoords与xycoords相同，若都未设置，默认为data    #va/ha设置节点框中文字的位置，va为纵向取值为(u'top', u'bottom', u'center', u'baseline')，ha为横向取值为(u'center', u'right', u'left')def createPlot():    fig = plt.figure(1, facecolor = 'white') #创建一个画布，背景为白色    fig.clf() #画布清空    #ax1是函数createPlot的一个属性，这个可以在函数里面定义也可以在函数定义后加入也可以    createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon = True) #frameon表示是否绘制坐标轴矩形    plotNode('a decision node', (0.5, 0.1), (0.1, 0.5), decisionNode)    plotNode('a leaf node', (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)    plt.show()createPlot()