my_tree: {'天气': {'雨': {'风': {'有风': 'N', '无风': 'P'}}, '晴': {'湿度': {'高': 'N', '正常': 'P'}}, '多云': 'P'}} 这样的数据如何画成决策树，请使用python

你可以使用sklearn的tree模块中的export_graphviz函数将my_tree数据转换为决策树的可视化图形。具体代码如下所示：

from sklearn.tree import export_graphviz
import pydotplus
from IPython.display import Image

my_tree = {'天气': {'雨': {'风': {'有风': 'N', '无风': 'P'}}, '晴': {'湿度': {'高': 'N', '正常': 'P'}}, '多云': 'P'}}

dot_data = export_graphviz(my_tree, out_file=None, 
                           feature_names=None, class_names=None, 
                           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，你将得到一个决策树的可视化图形。其中，每个节点表示一个特征，每个分支表示该特征的不同取值，叶子节点表示最终的分类结果。在这个例子中，根节点是“天气”，它有三个分支：“雨”、“晴”和“多云”，分别表示不同的天气情况。每个分支下面都有一个子节点，表示该天气情况下的另一个特征。最终的叶子节点表示该天气情况下的分类结果。