我是matplotlib的新手，我试图绘制从头开始构建的决策树（不是使用sklearn），因此它基本上是一个Node对象，包含left、right和其他递归构建的标识变量。
这是我的计划：

def plot_tree(node, x_axis=0, y_axis=10, space=5):
    if node.label is not None:
        ax.text(x_axis, y_axis, node.label[0],
                bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='green', edgecolor='g'), ha='center', va='center')

    else:
        ax.text(x_axis, y_axis, f'{node.value:.2f}\nidx:{node.feature_idx}',
                     bbox=dict(boxstyle='round', facecolor='red', edgecolor='r'), ha='center', va='center')

        # x2, y2, w2, h2 = t2.get_tightbbox(fig.canvas.get_renderer()).bounds
        # plt.annotate(' ', xy=(x2 + w2, y2 + h2), xytext=(x_axis, y_axis), xycoords='figure points',
        #              arrowprops=dict(arrowstyle="<|-,head_length=1,head_width=0.5", lw=2, color='b'))

        plot_tree(node.left, x_axis + space, y_axis + space)
        plot_tree(node.right, x_axis + space, y_axis - space)

if __name__ == '__main__':
    node = root.load_tree()
    fig, ax = plt.subplots(1, 1)
    ax.axis('off')
    ax.set_aspect('equal')
    ax.autoscale_view()
    ax.set_xlim(0, 30)
    ax.set_ylim(-10, 30)
    plt.tick_params(axis='both', labelsize=0, length=0)
    plot_tree(node)

结果是：

我知道y轴会发生碰撞，因为y_axis + space和y_axis - space，但是我不知道如何让它在间距上保持对称，并且不出现这个，你们可以看到箭头被注解掉了，因为它们本身就是一团乱麻，这个库非常丰富，弄清楚它有点困难。

**编辑：**这是树的打印表示：

split is at feature:  27  and value  0.14235  and depth is:  1
     split is at feature:  20  and value  17.615000000000002  and depth is:  2
         label is:  B and depth is:  3
         split is at feature:  8  and value  0.15165  and depth is:  3
             label is:  B and depth is:  4
             label is:  M and depth is:  4
     split is at feature:  13  and value  13.93  and depth is:  2
         label is:  B and depth is:  3
         label is:  M and depth is:  3