《机器学习实战》第三章 3.2在python 中使用matplotlib注解绘制树形图

《机器学习实战》系列博客主要是实现并理解书中的代码，相当于读书笔记了。毕竟实战不能光看书。动手就能遇到许多奇奇怪怪的问题。博文比较粗糙，需结合书本。博主边查边学，水平有限，有问题的地方评论区请多指教。书中的代码和数据，网上有很多请自行下载。

3.2.1Matplotlib注解

注解工具 annotations
这段代码有点烦琐，出现很多绘图函数，可以查看matplotlib 文档

使用文本注解绘制树节点

#coding:utf-8import matplotlib.pyplot as plt# 定义决策树决策结果的属性，用字典来定义  # 下面的字典定义也可写作 decisionNode={boxstyle:'sawtooth',fc:'0.8'}  # boxstyle为文本框的类型，sawtooth是锯齿形，fc是边框线粗细  decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8")leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8")arrow_args = dict(arrowstyle="<-")def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):    # annotate是关于一个数据点的文本      # nodeTxt为要显示的文本，centerPt为文本的中心点，箭头所在的点，parentPt为指向文本的点     createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy=parentPt,  xycoords='axes fraction',             xytext=centerPt, textcoords='axes fraction',             va="center", ha="center", bbox=nodeType, arrowprops=arrow_args )def createPlot():         fig = plt.figure(1,facecolor='white') # 定义一个画布，背景为白色    fig.clf() # 把画布清空    # createPlot.ax1为全局变量，绘制图像的句柄，subplot为定义了一个绘图，    #111表示figure中的图有1行1列，即1个，最后的1代表第一个图     # frameon表示是否绘制坐标轴矩形     createPlot.ax1 = plt.subplot(111,frameon=False)     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() 

命令行输入

>>> import treePlotter>>> treePlotter.createPlot()

3.2.2 构造注解树

树在python中用嵌套字典存储
例 ：>>> myTree
{‘no surfacing’: {0: ‘no’, 1: {‘flippers’: {0: ‘no’, 1: ‘yes’}}}}
键值是字典则是判断结点，否则是叶子节点

获取叶子结点数和层数

def getNumLeafs(myTree):    numLeafs = 0    firstStr = myTree.keys()[0] #字典的第一个键，即树的一个结点    secondDict = myTree[firstStr]  #这个键的值，即该结点的所有子树    for key in secondDict.keys():        if type(secondDict[key]).__name__=='dict':#test to see if the nodes are dictonaires, if not they are leaf nodes            numLeafs += getNumLeafs(secondDict[key])        else:   numLeafs +=1    return numLeafsdef getTreeDepth(myTree):    maxDepth = 0    firstStr = myTree.keys()[0]    secondDict = myTree[firstStr]    for key in secondDict.keys():        if type(secondDict[key]).__name__=='dict':            thisDepth = 1 + getTreeDepth(secondDict[key])        else:   thisDepth = 1        if thisDepth > maxDepth: maxDepth = thisDepth    return maxDepth

函数retrieveTree 创建两棵树，用来测试

>>> import treePlotter >>> mytree =  treePlotter.retrieveTree(0)>>> treePlotter.getNumLeafs(mytree)3>>> treePlotter.getTreeDepth(mytree)2

PlotTree 函数

感觉叶子横坐标放的位置还没理解的很清楚

def createPlot(inTree):    fig = plt.figure(1, facecolor='white')    fig.clf()    axprops = dict(xticks=[], yticks=[])# 定义横纵坐标轴，无内容      #createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False, **axprops) # 绘制图像,无边框,无坐标轴      createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False)     plotTree.totalW = float(getNumLeafs(inTree))   #全局变量宽度 = 叶子数    plotTree.totalD = float(getTreeDepth(inTree))  #全局变量高度 = 深度    #图形的大小是0-1 ，0-1    plotTree.xOff = -0.5/plotTree.totalW;  #例如绘制3个叶子结点，坐标应为1/3,2/3,3/3    #但这样会使整个图形偏右因此初始的，将x值向左移一点。    plotTree.yOff = 1.0;    plotTree(inTree, (0.5,1.0), '')    plt.show()def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt):    numLeafs = getNumLeafs(myTree)  #当前树的叶子数    depth = getTreeDepth(myTree) #没有用到这个变量    firstStr = myTree.keys()[0]       #cntrPt文本中心点   parentPt 指向文本中心的点     cntrPt = (plotTree.xOff + (1.0 + float(numLeafs))/2.0/plotTree.totalW, plotTree.yOff)    plotMidText(cntrPt, parentPt, nodeTxt) #画分支上的键    plotNode(firstStr, cntrPt, parentPt, decisionNode)    secondDict = myTree[firstStr]    plotTree.yOff = plotTree.yOff - 1.0/plotTree.totalD #从上往下画    for key in secondDict.keys():        if type(secondDict[key]).__name__=='dict':#如果是字典则是一个判断（内部）结点              plotTree(secondDict[key],cntrPt,str(key))               else:   #打印叶子结点            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.totalD def plotMidText(cntrPt, parentPt, txtString):    xMid = (parentPt[0]-cntrPt[0])/2.0 + cntrPt[0]    yMid = (parentPt[1]-cntrPt[1])/2.0 + cntrPt[1]    createPlot.ax1.text(xMid, yMid, txtString, va="center", ha="center", rotation=30)

>>> import treePlotter >>> mytree =  treePlotter.retrieveTree(0)>>> treePlotter.getNumLeafs(mytree)3>>> treePlotter.getTreeDepth(mytree)2>>> treePlotter.createPlot(mytree)