在学习一些算法，为了展示数据，Matplotlib会比较方便
- 看标题，这是我打算写的这一系列的第一篇关于Matplotlib的简书
- 每一篇这样的简书，都会围绕一个小例子展开
- 所有有关代码，保证都经过测试，可以直接使用
例子用的是Python3实现，但是在使用Matplotlib库上Python2 和 3几乎没区别
本篇目录
- 实例代码展示
- 讲解实例代码的结构
- 讲解实例代码的函数
- 讲解特定参数的意义
1.实例代码以及运行效果：
import matplotlib.pyplot as plt
# boxstyle是文本框类型 fc是边框粗细 sawtooth是锯齿形
decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8")
leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8")
arrow_args = dict(arrowstyle="<-")
# annotate 注释的意思
def plotNode(nodeTxt, centerPt, parentPt, nodeType):
createPlot.ax1.annotate(nodeTxt, xy=parentPt, xycoords='axes fraction',
xytext=centerPt, textcoords='axes fraction',
va="center", ha="center", bbox=nodeType, arrowprops=arrow_args)
def createPlot():
fig = plt.figure(1, facecolor='white') # 新建一个画布，背景设置为白色的
fig.clf() # 将画图清空
createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False) # 设置一个多图展示，但是设置多图只有一个
plotNode('a decision node', (0.5, 0.1), (0.1, 0.5), decisionNode)
plotNode('a leaf node', (0.8, 0.1), (0.3, 0.8), leafNode)
plt.show()
createPlot()
运行效果
2.实例代码的结构
- 有两个函数 plotNode()、createPlot()。 plotNode()函数用于画节点
createPlot()函数用于画图 -
decisionNode、leafNode和arrow_args是定义的三个全局变量，分别表示的是三个基本元素。decisionNode和leafNode在createPlot()函数调用plotNode()的时候作为参数。arrow_args是用来画箭头的 - 最后一行，调用
createPlot()
3.函数讲解
- 先看plotNode()
plotNode函数有nodeTxt,centerPt,parentPt,nodeType这四个参数。nodeTxt用于记录nodeTxt，即节点的文本信息。centerPt表示那个节点框的位置。parentPt表示那个箭头的起始位置。nodeType表示的是节点的类型，也就会用我们之前定义的全局变量。
可能迷惑：createPlot.ax1 怎么回事？怎么突然跑出来了？
解答：在createPlot中第三行createPlot.ax1 = plt.subplot(111, frameon=False)进行了创建。意思是这个只是一个新框。annotate是注释的意思，也就是作为原来那个框的注释，也是添加一些新的东西。
- 再看createPlot()
fig = plt.figure(1, facecolor='white')实现了画布创建，并且背景是白色的
之后就是清除画布，并创建多图展示，但是设置参数是111，构建了一个1*1的模块，并操作对象指向第一个图。
然后就是调用plotNode函数了，进行画点。
plt.show()用于展示画图
4.参数意义:
- boxstyle是文本框类型
- sawtooth是锯齿图文框
- round4是圆一点的四边形（见图）
- arrowstyle是设置箭头类型
文档显示 Axes.annotate(*args, **kwargs)xy是终点坐标xytext是起点坐标
可能疑问：为什么说是终点，但是却是箭头从这出发的？
解答：arrowstyle="<-"看到没有，这是个反向的箭头
