使用Matplotlib文本注解绘制树节点

爱被打了一巴掌 2022-06-04 07:27 252阅读 0赞

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 plt
    
    decisionNode = 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()

![树节点][SouthEast]

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