我正在使用https://machinelearningmastery.com/visualize-gradient-boosting-decision-trees-xgboost-python/上的方法来绘制XGBoost决策树 from numpy import loadtxt
from xgboost import XGBClassifier
from xgboost import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
# load data
dataset = loadtxt('pima-indians-diabetes.csv&
我有一个XML文件,其中包含我随机生成的不同数据节点。我想要做的是遍历每个节点,并在其中创建一棵树。我的定制软件使用XML数据可视化地绘制这些节点及其连接。
没有关于哪个节点连接到哪个节点的标准;给定500个节点,我希望能够生成具有相当复杂的广度和深度的树。
我用Python语言编写代码,使用一个定制库,该库使用JgraphX绘制图表,所以我没有必要显示确切的代码。但假设我有以下3个函数:
getXY_coord(a), get the XY coord of the node on the diagram
connectNodes(a,b), connects node a with b
g
因为普通的TreeView不适合我的需要,所以我创建了自己的TreeView,继承了TreeView,并在TreeViewItems之间画了界线。就像这样
到目前为止还不错,但是我想在树构建和绘制之后进行ReDraw (删除添加行)。目前,我在OnRender方法中做所有事情,该方法已经提供了绘制线条的DrawingContext。
//Point connections from the parent to the childs.
Point parentStart = parentCenter;
Point pa