1.对销售.xls中的数据构造ID3决策树。决定销售量的高低。要求画出完整的决策树，写出python代码。

首先，你需要安装一些必要的库，如pandas用于读取Excel文件、sklearn库中的DecisionTreeClassifier用于构建决策树模型，以及matplotlib用于可视化。以下是创建ID3决策树的一个基本步骤：

1. 导入所需库：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

2. 加载 Excel 数据：

# 假设文件名为'sales.xlsx'，并且第一行是列名
data = pd.read_excel('sales.xlsx', index_col=0)

3. 准备数据集和标签（假设 'Sales' 列是目标变量，其他列作为特征）：

X = data.drop('Sales', axis=1) # 特征
y = data['Sales'] # 目标变量

4. 构建ID3决策树：
ID3算法通常用于分类任务，而sklearn库里的`DecisionTreeClassifier`更适合这个需求。由于ID3在sklearn里并不直接提供，你可以选择更通用的`DecisionTreeClassifier`然后手动设置ID3相关的参数（如果可用的话）。这里我们使用`DecisionTreeClassifier`：

# 使用sklearn的决策树默认参数，因为ID3有一些特殊处理，这里不做特别设置
tree_model = DecisionTreeClassifier()
tree_model.fit(X, y)

5. 可视化决策树：

plt.figure(figsize=(15, 10))
tree.plot_tree(tree_model, filled=True, feature_names=X.columns, class_names=['Low Sales', 'High Sales'])
plt.title("ID3 Decision Tree for Sales Data")
plt.show()

请注意，这只是一个基础示例，并未涵盖所有细节。实际操作中可能需要预处理数据（例如缺失值处理、编码非数值型特征等），并可能需要调整ID3的特定参数（如果适用的话）。同时，sklearn的`plot_tree`函数可能会因版本更新而有所变动。