Python 是一種廣泛使用的編程語言，具有簡潔易讀的語法和強大的數據分析能力。其中之一的重要的應用之一是生成決策樹圖。決策樹是一種常見的監督學習算法，用于在給定數據集的情況下進行分類和回歸。決策樹在數據挖掘和機器學習領域具有廣泛的應用。

在 Python 中，構建和可視化決策樹的最流行的庫之一是 "graphviz"。下面是一個簡單的例子，展示如何使用 Python 和 "graphviz" 庫來生成一個決策樹圖：

# 導入 graphviz 庫
import graphviz
# 定義圖形標題和節點顏色
dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None,
feature_names=iris.feature_names,
class_names=iris.target_names,
filled=True, rounded=True,
special_characters=True)
# 使用 graphviz 顯示決策樹
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph

在這個例子中，我們首先導入了 "graphviz" 庫。接下來，我們定義了圖形的標題和節點顏色，然后將定義好的節點傳遞給 graphviz.Source() 函數。這個函數會將節點轉化為圖形，并且將其顯示在 Jupyter Notebook 中。通過上述代碼，我們可以方便地生成和可視化決策樹圖。