matplotlib可视化决策树

要使用matplotlib可视化决策树，需要先安装graphviz和pydotplus两个库。可以使用以下命令进行安装：

pip install graphviz
pip install pydotplus

然后，可以使用以下代码将决策树可视化：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn import tree
import pydotplus
from IPython.display import Image
import matplotlib.pyplot as plt

iris = load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = iris.target

clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
clf.fit(X, y)

dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, 
                                feature_names=iris.feature_names[:2],  
                                class_names=iris.target_names,  
                                filled=True, rounded=True,  
                                special_characters=True)  
graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)  
Image(graph.create_png())

plt.figure(figsize=(20,10))
plt.imshow(plt.imread(graph.create_png()),interpolation='nearest')
plt.axis('off')
plt.show()

其中，需要将决策树的文本形式转化为图形形式，使用pydotplus库；使用matplotlib库展示决策树。