使用sklearn的一系列方法后可以很方便的绘制处ROC曲线，这里简单实现以下。主要是利用混淆矩阵中的知识作为绘制的数据： tpr(Ture Positive Rate)：真阳率
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2023-06-20 14:21:14
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在工作和项目中，经常会遇到一个功能电路模块对信号进行调理，或滤波，或放大，或衰减，或阻抗变换。这些功能电路模块可能是无源阻容的，也可能是有源的运放电路，也可能是更复杂的系统。但是它们对信号进行调理的最重要的特性就是频率响应特性曲线。大部分时候，我们需要了解它的频率响应曲线来进行系统设计和验证。LOTO示波器的上位机软件具备了扫频和频响特性曲线测绘功能。如果购买了示波器+信号源模块这种组合的型号，比
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2024-05-27 17:49:44
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# 画曲线 Python：从环境准备到实战应用
在数据可视化领域，使用 Python 来绘制曲线图是一个非常常见的需求。无论是学术研究还是商业数据分析，快速而美观地展示数据都是至关重要的。在这篇博文中，我们将从环境准备开始，一步步示范如何在 Python 中实现曲线绘制，包括各个环节的细节配置和实际应用。
## 环境准备
在开始之前，确保你的开发环境中已经安装了必要的依赖库。我们将使用 `m
本文首先从整体上介绍ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure，然后介绍上述这些评价指标的有趣特性，最后给出ROC曲线的一个Python实现示例。一、ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure二分类问题的预测结果可能正确，也可能不正确。结果正确存在两种可能：原本对的预测为对，原本错的预测为错；结果错误也存在两种可能：原本对的预测为错，
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2023-08-11 10:11:51
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matplotlib是著名的Python绘图库，它提供了一整套绘图API，十分适合交互式绘图。，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。另外，在数据处理过程中会用到numpy。
例如，画出指定区间的一个多项式函数：
Python 代码如下：
import numpy
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2023-10-27 23:53:22
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之前一直使用matlab来画曲线，确实非常方便，但matlab作为商业软件，价格很贵，动辄好几个GB，安装很慢，并且还涉及license问题。相对来说，python完全免费，只需要安装一个解释器，并且有很多科学计算库可以调用，所以后来就一直使用python来画曲线，记录下最近画的几条曲线。环境：mac、pycharm、anaconda1.sigmoid曲线sigmoid曲线公式如下，可将值域限定在
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2023-05-31 19:02:51
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# Python连续画图：使用Matplotlib的技巧
在数据科学和可视化领域，Python的Matplotlib库是一个强大的工具，能够帮助我们清晰地展示数据。本文将介绍如何在Python中实现连续画图，以及一些相关技巧，帮助读者更好地掌握这个库。
## 1. Matplotlib简介
Matplotlib是一个二维绘图库，提供了丰富的图形输出功能。用户可以使用它绘制线图、散点图、柱状图
# Python 画 AUC 曲线：从理解到实现
## 什么是 AUC？
AUC（Area Under the Curve）是评估分类模型性能的重要指标。它是 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线下的面积，表征了模型在各种切分阈值下的分类效果。AUC 值介于 0 和 1 之间，值越大表示模型的分类能力越强。
- AUC = 0.5：模型无判别能力；
原创
2024-10-28 05:09:59
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## 如何使用Python画回归曲线
作为经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python画回归曲线。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程。下面是一个展示步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 绘制回归曲线 |
接下来，我将详细解释每个步骤，并提供相应的
原创
2023-10-11 11:19:06
414阅读
# Python实时曲线绘制教程
## 引言
在开发过程中，经常需要实时监测数据并以曲线的形式展示出来。Python提供了很多库来实现实时曲线的绘制，其中比较常用的是matplotlib库。本文将介绍如何使用Python绘制实时曲线，帮助你完成这个任务。
## 总体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据源] --
原创
2023-10-27 14:13:23
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# 用 Python 画 PR 曲线
PR 曲线（Precision-Recall curve）是在机器学习中常用于评估分类模型性能的一种指标。它通过绘制分类器在不同阈值下的精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的曲线来描述模型的性能。
在本文中，我们将介绍如何使用 Python 绘制 PR 曲线，并给出相应的代码示例。
## PR 曲线简介
PR 曲线是通过改变阈值来计
原创
2023-08-28 07:45:12
1592阅读
# Python 画曲线平滑教程
## 整体流程
在Python中，我们可以使用matplotlib库来实现画曲线平滑的功能。下面是整个过程的步骤：
```mermaid
erDiagram
数据处理 --> 数据预处理
数据预处理 --> 画曲线
画曲线 --> 平滑处理
平滑处理 --> 展示结果
```
## 具体步骤
### 1. 数据处理
首先
原创
2024-04-30 05:53:02
456阅读
# Python画平滑曲线
## 引言
在数据可视化和统计分析中，平滑曲线是一种常用的方法。平滑曲线可以帮助我们更好地理解数据的趋势和变化，从而做出更准确的预测和决策。Python作为一种强大的编程语言，在数据科学领域有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python画平滑曲线，并提供相关代码示例。
## 什么是平滑曲线？
平滑曲线是通过对原始数据进行处理，使其变得更加平滑和连续的一条曲线。平
原创
2023-08-14 04:41:34
1168阅读
# 用 Python 绘制双曲线的基础知识
在数学中，双曲线（Hyperbola）是一种重要的二次曲线，具有许多独特的性质。它经常出现在物理学、工程学和经济学等领域。本文将以 Python 为工具，介绍如何绘制双曲线，同时展示如何用饼状图和类图来增强我们的可视化分析。
## 双曲线的数学基础
双曲线通常表示为以下标准方程：
\[
\frac{x^2}{a^2} - \frac{y^2}{b
原创
2024-10-08 06:16:08
112阅读
# Python画Spline曲线
## 介绍
Spline曲线是一种平滑且连续的曲线，由一系列插值点所确定。在计算机图形学、CAD等领域中，Spline曲线广泛应用于曲线设计、动画生成等方面。Python作为一门强大的编程语言，提供了许多库和工具来绘制Spline曲线。
本文将介绍如何使用Python绘制Spline曲线，并提供相应的代码示例。
## 准备工作
在使用Python绘制S
原创
2024-02-01 05:16:46
191阅读
# 用Python时间画曲线
在数据分析和可视化中，时间序列数据的可视化是非常重要的。Python中的Matplotlib库可以帮助我们实现各种类型的图表，包括时间序列数据的曲线图。本文将介绍如何使用Python绘制时间序列数据的曲线图，并展示一个简单的示例。
## 准备工作
首先，我们需要安装Matplotlib库。如果你的环境中没有安装Matplotlib，可以通过以下命令安装：
``
原创
2024-03-19 05:23:55
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# Python画动态曲线教程
## 1. 整体流程
在这个教程中，我们将使用Python和Matplotlib库来画动态曲线。下面是整体的流程：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 创建画布和轴 |
| 3 | 定义动态更新函数 |
| 4 | 使用FuncAnimation来实现动态效果 |
| 5 | 显示动态曲线 |
##
原创
2024-05-28 04:05:37
137阅读
# Python画频响曲线的科普文章
频响曲线（Frequency Response）是描述系统对不同频率信号的响应特性的一个重要工具，广泛应用于音响、控制系统、信号处理等领域。本文将带你逐步学习如何使用Python绘制频响曲线。
## 一、频响曲线的基本概念
频响曲线是一个系统（如滤波器、放大器等）在频率域内的特性表现。它描述了系统对不同频率信号的增益和相位变化。在频率响应图中，通常用横轴
## 用Python画动态曲线
在数据可视化领域，动态曲线是一种非常常见且有趣的展示方式。通过动态曲线，我们可以直观地观察数据随时间的变化趋势，更加生动地了解数据的规律和特点。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据可视化方面也有着丰富的库和工具，可以轻松实现动态曲线的绘制。
### Matplotlib库
Matplotlib是Python中最流行的绘图库之一，它提供了丰富的绘图功能
原创
2024-07-10 06:04:39
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在数据分析和可视化过程中，绘制对数(log)曲线是一个常见的任务。本文将逐步阐述如何使用Python来绘制log曲线，包括背景知识、技术细节等，帮助大家更好地理解这个过程。
## 协议背景
### 时间轴
绘制log曲线的需求往往与多个领域相关，包括科学实验、财务分析以及数据科学等。从最早的实验记录到如今的Python编程，数据的可视化已经成为关键任务。以下是有关log曲线绘制的发展历程：
