plt.figure(figsize=(15,10)) names = ['A', 'D', 'B', 'C'] tree.plot_tree(best_dt,feature_names = X_train.columns,class_names=names,filled = True); plt.show()分行解释
时间: 2023-12-25 15:02:38 浏览: 26
这是一段 Python 代码,用于绘制决策树图像。具体解释如下:
1. `plt.figure(figsize=(15,10))`:创建一个图形对象,并设置图形的大小为宽度 15 英寸,高度 10 英寸。
2. `names = ['A', 'D', 'B', 'C']`:创建一个包含类别名称的列表,用于在决策树图中显示类别名称。
3. `tree.plot_tree(best_dt,feature_names = X_train.columns,class_names=names,filled = True)`:绘制决策树图像,其中:
- `best_dt`:表示要绘制的决策树对象;
- `feature_names = X_train.columns`:表示特征的名称;
- `class_names=names`:表示类别的名称;
- `filled = True`:表示是否填充节点的颜色。
4. `plt.show()`:显示图形。
相关问题
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))我想再添加图画
如果想要添加另一张图画,可以在上一个 `plt.figure()` 代码块后面加上另一个 `plt.figure()` 代码块。例如:
```python
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot first figure
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot second figure
```
每个 `plt.figure()` 代码块会创建一个新的画布,并且在该画布上绘制的所有图形都将显示在同一个窗口中。如果想要在不同的窗口中显示不同的图形,可以使用多个 `plt.show()` 命令。例如:
```python
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot first figure
plt.show()
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))
# code to plot second figure
plt.show()
```
这将在两个不同的窗口中显示两张图画。
plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))边距
在使用`plt.figure(figsize=(fig_width, fig_length))`时,可以通过调整fig_width和fig_length的值来控制图片的大小。同时,也可以通过设置子图的大小和间距来控制边距。下面是一个示例代码:
```
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
# 设置子图边距
fig.subplots_adjust(left=0.1, right=0.9, bottom=0.1, top=0.9)
# 绘制图形
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
# 显示图形
plt.show()
```
其中,`fig.subplots_adjust()`函数可以用来调整子图的位置和大小,比如`left`参数控制子图左边距离画布左边的距离,`right`参数控制子图右边距离画布右边的距离,`bottom`参数控制子图下边距离画布底部的距离,`top`参数控制子图上边距离画布顶部的距离。可以根据需要自行调整参数值。