在python中，如何通过variableI important来绘制前k个变量？
当我使用xgb.plot_importance时，它总是绘制模型中训练的所有变量。
然而，我有超过3000个功能，我不想全部绘制它们;我只关心影响力很强的前100个变量。
我知道我可以从xgb_model.get_score()中提取变量重要性，它会返回一个存储对的字典（特征，重要性）。也许这是我可以从字典中提取前k个重要变量的方向。
但我不知道如果根据前k字典手动绘制，如果用xgb.plot_importance这样的样式创建图片（直方图）。
或者有什么方法可以绘制前k个变量取决于xgboost内置API吗？
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只需使用LatLngBounds中的'max_num_features'参数。
max_num_features（int，默认无） - 顶级要素的最大数量 在情节上显示。如果为None，则将显示所有功能。
所以像这样使用它：
xgb.plot_importance()