上节学习了如何从数据集中创建树，但是字典的表示形式非常不易于理解，而且直接绘制图形也比较困难，这一节我们将使用 Matplotlib库 来创建树形图。
3.2.1 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注释。
创建一个文件，命名为 treePlotter.py ，然后输入：
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义文本框和箭头格式
decisionNode = dict(boxstyle = "sawtooth", fc = "0.8") # fc 应该是颜色深浅
leafNode = dict(boxstyle = "round4", fc = "0.8")
arrow_args = dict(arrowstyle = "<-")
def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):
# centerPt 箭头指向座标， parentPt 箭头终点座标
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')
fig.clf()
createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon = False)
plotNode(U'决策节点', (0.5, 0.1), (0.1, 0.5), decisionNode) # U 这里指的是 utf 编码
plotNode(U'叶节点', (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)
plt.show()建立一个运行文件 run_treePlotter.py ，输入：
# run_treePlotter.py
import treePlotter
print '>>> treePlotter.createPlot()'
treePlotter.createPlot()
看起来很不错的图片。这就是绘制树节点的方法。有个问题在于，字是乱码，不知道怎么解决。
所以决定改为英文。
plotNode(U'decisionNode', (0.5, 0.1), (0.1, 0.5), decisionNode) # U 这里指的是 utf 编码
plotNode(U'leafNode', (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)=========================================================================
3.2.2 构造注解树
我们虽然有 xy 座标，但是如何放置所有的树节点却是个问题。我们必须知道有多少个叶节点，以便可以正确确定 x 轴的长度；我们还需要知道树有多少层，以便可以正确确定 y 轴的高度。
这里我们定义两个新函数，来获取叶节点的数目和树的层数。
def getNumLeafs(myTree):
numLeafs = 0
firstStr = myTree.keys()[0] # dict.keys() 返回字典的 keys
secondDict = myTree[firstStr]
for key in secondDict.keys():
# 利用 type() 函数测试节点的数据类型是否为字典
if type(secondDict[key]).__name__ == 'dict': # 如果模块是被导入，__name__的值为模块名字
numLeafs += getNumLeafs(secondDict[key])
else: numLeafs += 1
return numLeafs
def getTreeDepth(myTree): # 计算遍历过程中遇到判断节点的个数。
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然后，在 run_treePlotter.py 添加：
# run_treePlotter.py
import treePlotter
print '>>> treePlotter.createPlot()'
treePlotter.createPlot()
print '***************************************\n'
reload(treePlotter)
print '>>> treePlotter.retrieveTree(1)'
print treePlotter.retrieveTree(1)
print '>>> myTree = treePlotter.retrieveTree(0)'
print '>>> treePlotter.getNumLeafs(myTree)'
myTree = treePlotter.retrieveTree(0)
print treePlotter.getNumLeafs(myTree)
print '>>> treePlotter.getTreeDepth(myTree)'
print treePlotter.getTreeDepth(myTree)结果是：
当然我们还是没完整把图画出来。
现在开始添加绘图代码：
def plotMidText(cntrPt, parentPt, txtString): # 在父子节点间填充文本信息
# 计算父节点和子节点的中间位置
xMid = (parentPt[0] - cntrPt[0]) / 2.0 + cntrPt[0]
yMid = (parentPt[1] - cntrPt[1]) / 2.0 + cntrPt[1]
createPlot.ax1.text(xMid, yMid, txtString)
def plotTree(myTree, parentPt, nodeTxt): # 计算树的宽与高
numLeafs = getNumLeafs(myTree)
depth = getTreeDepth(myTree)
firstStr = myTree.keys()[0]
cntrPt = (plotTree.xOff + (1.0 + float(numLeafs)) / 2.0 / plotTree.totalW,\
plotTree.yOff)
plotMidText(cntrPt, parentPt, nodeTxt) # 标记子节点属性值
plotNode(firstStr, cntrPt, parentPt, decisionNode)
secondDict = myTree[firstStr]
plotTree.yOff = plotTree.yOff - 1.0 / plotTree.totalD # 减少 y 偏移
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.totalD然后，改动之前的 createPlot(inTree) 函数为：
def createPlot(inTree):
fig = plt.figure(1, facecolor = 'white')
fig.clf()
axprops = dict(xticks = [], yticks = [])
createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon = False, **axprops)
plotTree.totalW = float(getNumLeafs(inTree)) # 储存树的宽度
plotTree.totalD = float(getTreeDepth(inTree)) # 储存树的深度
plotTree.xOff = -0.5 / plotTree.totalW; plotTree.yOff = 1.0
plotTree(inTree, (0.5, 1.0), '')
plt.show()# run_treePlotter.py
import treePlotter
"""
print '>>> treePlotter.createPlot()'
treePlotter.createPlot()
print '***************************************\n'
reload(treePlotter)
print '>>> treePlotter.retrieveTree(1)'
print treePlotter.retrieveTree(1)
print '>>> myTree = treePlotter.retrieveTree(0)'
print '>>> treePlotter.getNumLeafs(myTree)'
myTree = treePlotter.retrieveTree(0)
print treePlotter.getNumLeafs(myTree)
print '>>> treePlotter.getTreeDepth(myTree)'
print treePlotter.getTreeDepth(myTree)
"""
print '***************************************\n'
reload(treePlotter)
print '>>> myTree = treePlotter.retrieveTree(0)'
myTree = treePlotter.retrieveTree(0)
print '>>> treePlotter.createPlot(myTree)'
print treePlotter.createPlot(myTree)
没有座标轴标签，我们要在运行文件里面添加一些命令，重新绘制树形图。
# run_treePlotter.py
import treePlotter
print '>>> myTree = treePlotter.retrieveTree(0)'
myTree = treePlotter.retrieveTree(0)
print ">>> myTree['no surfacing'][3] = maybe" # 增加分支
myTree['no surfacing'][3] = 'maybe'
print '>>> myTree'
print myTree
print '>>> treePlotter.createPlot(myTree)'
print treePlotter.createPlot(myTree)