python —— Matplotlib模块(绘制决策树)

Matplotlib优势：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）
参考博客：
Python图表绘制：matplotlib绘图库入门
Matplotlib官方文档
Matplotlib.pyplot 说明文档

本节课接着上一节课，来可视化决策树，用Matplotlib注解绘制树形图

1 Matplotlib 注解

Matplotlib提供了一个注解工具：annotations，可以在数据图形上添加文本工具。
Matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。

import matplotlib.pyplot as plt  # 载入 pyplot APIdecisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8") # 注（a）leafNode = dict(boxstyle="round4", "fc=0.8")arrow_args = dict(arrowstyle="<-")  # 箭头样式def plotNode(Nodename, centerPt, parentPt, nodeType):  #  centerPt节点中心坐标  parentPt 起点坐标    creatPlot.ax1.annotate(Nodename, xy=parentPt, xycoords='axes fraction', xttest=centerPt, textcoords='axes fraction', va="center", ha="center", bbox=nodeType, arrowprops=arrow_args) # 注（b）def creatplot():    fig = plt.figure(1, facecolor='white') # 创建一个新图形    fig.clf() #  清空绘图区    creatplot.ax1 = plt.subplot(111,frameon=False)  # subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的    plotNode('decision Node', (0.5,0.1), (0.1,0.5), decisionNode)    plotNode('leaf Node', (0.8,0.1), (0.3,0.8), leafNode)    plt.show()

注
（a） 创建字典。 boxstyle=”sawtooth” 表示 注解框的边缘是波浪线，fc=”0.8” 是颜色深度

（b）annotate 说明文档
（c） 结果：

2 构造注解树

上面我们一直知道如何绘制树节点，接下来学习如何放置所有的树节点。首先我们要知道：1 有多少个叶节点，以便确定x轴的长度 2 树有多少层，以便确定y轴的高度。

输入比如为 {‘no surfacing’: {0: ‘no’, 1: {‘flippers’: {0: ‘no’, 1: ‘yes’}}}}

def getNumleafs(mytree): # 获得叶节点数目，输入为我们前面得到的树（字典）    Numleafs = 0 # 初始化    firstStr = list(mytree.keys())[0] # 注(a) 获得第一个key值（根节点） 'no surfacing'    secondDict = mytree[firstStr]  # 获得value值 {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}    for key in secondDict.keys(): #  键值：0 和 1        if type(secondDict[key]).__name__=='dict': # 判断如果里面的一个value是否还是dict            Numleafs += getNumleafs(secondDict[key]) # 递归调用        else:            Numleafs += 1    return Numleafsdef getTreeDepth(mytree):    maxDepth = 0    thisDepth = 0    firstStr = list(mytree.keys())[0]    secondDict = mytree[firstStr]    for key in secondDict.keys(): #  键值：0 和 1        if type(secondDict[key]).__name__=='dict': # 判断如果里面的一个value是否还是dict            thisDepth += getTreeDepth(secondDict[key]) # 递归调用        else:            Numleafs = 1        if thisDepth > maxDepth:            maxDepth = thisDepth    return maxDepth

注
（a）python 3X 中： mytree.keys() 返回 :dict_keys([’ ‘])是类似于列表但又不是列表的东东，它是个字典的key值的一个视图（view），所以改写为本句方法.

3 plotTree 函数

def plotMidText(cntrPt, parentPt, txtString):   #  在两个节点之间的线上写上字    xMid = (parentPt[0]-cntrPt[0])/2.0 + cntrPt[0]    yMid = (parentPt[1]-cntrPt[1])/2.0 + cntrPt[1]    creatPlot.ax1.text(xMid, yMid, txtString)  # text() 的使用def plotTree(myTree, parentPt, nodeName):  # 画树    numleafs = getNumleafs(myTree)    depth = getTreeDepth(myTree)    firstStr = list(myTree.keys())[0]    cntrPt = (plotTree.xOff+(0.5/plotTree.totalw+float(numleafs)/2.0/plotTree.totalw), plotTree.yOff)    plotMidText(cntrPt, parentPt, nodeName)     plotNode(firstStr, cntrPt, parentPt, decisionNode)    secondDict = myTree[firstStr]    plotTree.yOff = plotTree.yOff - 1.0/plotTree.totalD # 减少y的值，将树的总深度平分，每次减少移动一点(向下，因为树是自顶向下画的）    for key in secondDict.keys():        if type(secondDict[key]).__name__=='dict':            plotTree(secondDict[key], cntrPt, str(key))        else:            plotTree.xOff = plotTree.xOff + 1.0/plotTree.totalw            plotNode(secondDict[key], (plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, leafNode)            plotMidText((plotTree.xOff, plotTree.yOff), cntrPt, str(key))    plotTree.yOff = plotTree.yOff + 1.0/plotTree.totalDdef creatPlot(inTree):  # 使用的主函数    fig = plt.figure(1, facecolor='white')    fig.clf()  # 清空绘图区    axprops = dict(xticks=[], yticks=[]) # 创建字典 存储=====有疑问？？？=====    creatPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False, **axprops) #  ===参数的意义？===    plotTree.totalw = float(getNumleafs(inTree))    plotTree.totalD = float(getTreeDepth(inTree))  # 创建两个全局变量存储树的宽度和深度    plotTree.xOff = -0.5/plotTree.totalw # 追踪已经绘制的节点位置 初始值为 将总宽度平分 在取第一个的一半     plotTree.yOff = 1.0    plotTree(inTree, (0.5,1.0), '')  # 调用函数，并指出根节点源坐标     plt.show()

上面的代码可以生成：

总结：
本代码中有一些疑问：
plotTree.xOff 和 plotTree.yOff 是怎么自动变化的？？