用python绘制树和深林

这篇博客介绍了如何使用Python来绘制树木和森林。通过封装每个树的绘制到maketree函数,只需要改变起点坐标参数,即可在不同位置生成新的树,从而实现森林的绘制。在main函数中调用该函数并传入不同的坐标即可创建多棵树的效果。

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1 用python绘制一棵树
实现方法:通过对树的结构进行观察分析,利用递归程序来实现树的构造

实现代码:

def tree(plist,l,a,f):
    #plist:list of pens
    #l:分支长度
    #a:分支一半的角度
    #f:factor of the branch is shorted
    if l>5:
        lst = []
        for p in plist:
            p.forward(l)
            q = p.clone()
            p.left(a)
            q.right(a)
            lst.append(p)
            lst.append(q)
        tree(lst,l*f,a,f)

#森林的绘制
def maketree(x,y):
    p = Turtle()
    p.color("green")
    p.pensize(5)
    p.hideturtle()
    p.speed(10)
    p.left(90)

    p.penup()
    p.goto(x,y)
    p.pendown()

    t = tree([p],200,65,0.6375)
    print(len(p.getscreen().turtles()))
def main():
    maketree(-200,-200)
    mak
Python中,我们可以使用`sklearn`库中的`plot_learning_curve`函数来绘制随机森林分类模型的学习曲线。学习曲线是一种可视化技术,它可以帮助我们理解模型性能随训练数据量增加的情况。以下是基本步骤: 1. 首先,你需要安装必要的库,如`matplotlib`和`scikit-learn`。如果还没有安装,可以使用`pip install matplotlib scikit-learn`命令。 2. 导入所需的模块: ```python import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import learning_curve from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import matplotlib.pyplot as plt ``` 3. 生成一些示例数据并划分训练集和测试集: ```python X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42) train_sizes, train_scores, test_scores = learning_curve(RandomForestClassifier(), X, y, train_sizes=np.linspace(0.1, 1.0, 10), cv=5, scoring='accuracy') ``` `make_classification`用于创建模拟数据,`learning_curve`则负责生成训练集大小变化的学习分数。 4. 绘制训练集和测试集的学习曲线: ```python plt.figure() plt.title('Learning Curves (Random Forest Classifier)') plt.plot(train_sizes, train_scores.mean(axis=1), label='Training Score') plt.plot(train_sizes, test_scores.mean(axis=1), label='Cross-validation Score') plt.xlabel('Training examples') plt.ylabel('Score') plt.legend(loc='best') plt.grid() plt.show() ``` 这将显示随着训练样本数量增加,训练误差和交叉验证误差的变化情况,帮助评估模型是否过拟合或欠拟合。
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