G = ox.graph_from_bbox(max_lat, min_lat, max_lon, min_lon, network_type='all_private', simplify=False)
时间: 2023-06-11 08:10:11 浏览: 50
这是使用 `osmnx` 库中的 `graph_from_bbox` 函数根据给定矩形框内的经纬度范围构建一个基于OpenStreetMap数据的网络图。其中,`max_lat` 和 `min_lat` 是矩形框的纬度上下限,`max_lon` 和 `min_lon` 是矩形框的经度上下限。`network_type` 参数指定了要获取的道路类型,`all_private` 表示获取所有道路类型,包括私有道路。`simplify` 参数表示是否对网络进行简化,即通过将相邻的边合并为一条边来减少边的数量。默认为 `True`。
相关问题
G=nx.Graph G.add_weighted_edges_from(edges)
这是一个Python中使用NetworkX库创建一个无向图G,并添加带权边的语句。其中,Graph()是NetworkX库中创建图的基本函数之一,用于创建一个空的图。G.add_weighted_edges_from(edges)则是使用NetworkX库中的函数将带权边添加到图G中。其中,edges应该是一个包含带权边信息的列表,可以使用类似 [(u, v, weight), (x, y, weight), ...] 的形式来表示。这个函数会将所有的带权边添加到图G中,如果节点不存在,则会自动添加该节点。
from sklearn import tree tree.export_graphviz(classifier,out_file="tree.dot" ) import pydotplus from IPython.display import Image dot_data=tree.export_graphviz(classifier, out_file=None,feature_names=irisdata.feature_names,filled=True, rounded=True,special_characters=True) graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data) 帮我画出决策树
很高兴为您提供帮助!以下是绘制决策树的代码:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import tree
import pydotplus
from IPython.display import Image
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
# 创建决策树模型
classifier = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)
# 导出决策树图
dot_data = tree.export_graphviz(classifier, out_file=None,
feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
Image(graph.create_png())
```
运行以上代码,即可绘制出决策树图。您可以根据需要将图形保存为PNG或PDF文件。