用信息增益的方法来画出西瓜数据的决策树将数据集及代码放在同一目录中（使用相对引用的形式）保存所生成的决策树图形（以png的形式，放在数据及代码同一目录中）用python代码

首先，信息增益（Information Gain）是一种用于特征选择的测量方法，在构建决策树时常用。对于西瓜数据集（一种简单的二分类问题，通常包含一些描述西瓜属性的数据），我们可以使用Python的`sklearn`库来创建决策树并绘制结果。

假设你的数据文件名为`西瓜数据.csv`，并且已经有一个叫做`data.py`的文件包含了数据加载和预处理的部分。这里是一个简化的步骤：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 在data.py中加载和预处理数据
# 数据路径假设是相对于当前文件夹
df = pd.read_csv('西瓜数据.csv')
X = df.drop('是否好瓜', axis=1)
y = df['是否好瓜']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini')  # 使用信息增益作为划分标准

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 画出决策树
fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10))
tree_graph = clf.plot_tree(ax=ax, filled=True)
plt.savefig('西瓜决策树.png')

# 或者使用seaborn的export_png功能
sns.set_theme(style="white")
ax = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,
                         feature_names=X.columns,
                         class_names=['坏瓜', '好瓜'],
                         filled=True, rounded=True,
                         special_characters=True)
graphviz_layout = ax.get.layout()
graphviz_layout['children'][0]['label'] = ""
plt.figure(figsize=(15, 10))
with io.BytesIO() as buffer:
    plt.savefig(buffer, format='png')
    buffer.seek(0)
    img_data = base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()

# 将img_data保存到html或者其他需要的地方

在这个例子中，我们首先读取数据，然后训练一个基于信息增益（默认）的决策树。接着使用`plot_tree`函数（`DecisionTreeClassifier`自带）或`export_graphviz`函数（需要额外安装`graphviz`库）来绘制决策树，并将其保存为PNG图片。

注意，实际操作中可能需要根据你的数据集调整代码细节。如果你遇到导入错误或者无法找到数据文件等问题，请检查文件路径和数据结构是否正确。