Nomogram，中文常称为诺莫图或者列线图，简单的说是将Logistic回归或Cox回归的结果进行可视化呈现。它根据所有自变量回归系数的大小来制定评分标准，给每个自变量的每种取值水平一个评分，对每个患者，就可计算得到一个总分，再通过得分与结局发生概率之间的转换函数来计算每个患者的结局时间发生的概率。 下图显示的logisitc回归的诺曼图。比如想知道年龄70岁的男性的患病风险，只需要将age
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2023-09-11 10:34:42
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# 教你如何实现“python Nomogram列线图”
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[准备数据] --> B[导入需要的库和数据];
B --> C[创建Nomogram图];
C --> D[保存或展示Nomogram图];
```
## 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据 |
|
原创
2024-03-31 06:02:46
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列线图是一种直观有效地展示Cox回归结果的一种方法。最有价值的是进行结局的预测，同时可以通过直线的长度来表示不同变量对结局的影响，以及变量的不同取值对结局的影响。正如下图中所示。举例来说，一个男性胰腺癌患者，年龄是40岁，术中进行放疗，肿瘤位置再胰脏头部，胰胆管浸润为CH0,有腹膜转移，TNM分期在IV期。 根据上述条件，判断每个变量的得分，年龄40岁，points得分是10分，男性points得
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2023-12-11 11:40:09
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之前学习了 matplotlib.pyplot函数的使用方法，今天研究一下新工具pylab：pylab 是 matplotlib 面向对象绘图库的一个接口，它的语法和 Matlab 十分相近，主要的绘图命令和 Matlab 对应的命令有相似的参数。简单的实例：from pylab import *
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
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2024-06-24 08:36:26
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列线图是一种相对传统的分析方法，用于展示自变量和因变量的线性关系，及其特征的重要程度。
原创
2023-02-24 08:56:14
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使用 Keras 速查表构建你自己的神经网络，便于初学者在 Python 中进行深度学习，附有代码示例Keras 是一个基于 Theano 和 TensorFlow 的易于使用且功能强大的库，它提供了一些高层的神经网络接口，用于开发和评估深度学习模型。我们最近推出了第一个使用 Keras 2.0 开发的在线交互深度学习课程，叫做“Deep Learning in Python”。现在，DataCa
# Python画列线图
在数据分析和数据可视化中，列线图是一种常用的图表类型，它可以直观地展示数据的变化趋势和比较不同数据之间的差异。Python作为一种强大的编程语言，具有丰富的数据分析和可视化库，可以帮助我们轻松地绘制列线图。
本文将介绍如何使用Python绘制列线图，并通过代码示例演示具体实现步骤。
## 准备数据
在绘制列线图之前，我们首先需要准备好要展示的数据。本文以某个电商平
原创
2024-01-30 09:58:15
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# Python 列线图的绘制
## 1. 导入必要的库
在绘制列线图之前，我们需要导入一些必要的库，包括`matplotlib`和`numpy`。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
```
## 2. 准备数据
在绘制列线图之前，我们需要准备好要绘制的数据。假设我们有一个学生的成绩单，包括他们的语文
原创
2023-12-02 14:09:29
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编者按：发表一篇论文好比西天取经，就算有唐僧那样的好导师，孙悟空那样给力的合作者，不经历九九八十一难也不可能得取真经。上一期的文章我们介绍了3个实用的latex工具，如果利用得当，可以显著提高你写论文的效率。如果说文字是一篇文章的血肉，那么图片则是文章的筋骨，也可以说是一篇文章的门面。出彩的图片无疑会大大增加文章投中的概率。本公众号计划用一系列教程，教你如何利用python画出国际顶级期刊那样的论
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2024-08-20 19:56:37
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Cox模型+等比例风险检验+Nomogram+C-index+校准曲线+时间-ROC曲线 # 内置包数据运行，预期结果看图 #可以直接复制到R运行 #加载包 我用 R-3.6版本的
library(cmprsk) #已经包含在这里了library(survival)
library(riskRegression)
library(rms) #绘制列线图 ??rms
li
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2023-11-25 05:53:28
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列线图（Nomogram）可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。 列线图（Alignment Diagram），又称诺莫
原创
2023-11-01 16:31:49
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# Python如何画列线图
## 流程
首先让我们来看一下整个实现“python能画列线图”的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 绘制列线图 |
## 操作步骤
### 步骤一：安装必要的库
```markdown
# 使用pip安装matplotlib库
pip install
原创
2024-05-15 06:57:30
293阅读
一、表格1、三线表制作三线表需要导入包\usepackage{booktabs}样例\begin{table}[!htbp]
\caption{describtion}
% \begin{center}
\resizebox{\linewidth}{!}{ % 自适应页面宽度
\begin{tabular}{llll} % 4列
\toprule % 表格头部粗线
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2024-09-13 07:54:19
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上一节课我们讲了Tensorflow的工作机制和如何导入测试数据，接下来让我们来看一个最简单示例。学习这节课程需要对机器学习的逻辑回归算法有所了解，如果你对softmax多分类，损失函数，梯度下降算法等感觉很陌生，先学习小白写的机器学习系列.之.逻辑回归。任务描述创建一个简单的逻辑回归多分类的学习算法，我们的训练目标是，通过输入鸢尾花的花萼和花瓣的长度和宽度， 机器能够准确在三种鸢尾花的分类中判断
python 和plotly制作的列线图本人主要致力于预测模型的制作和研究，所以欢迎各位同好关注，互相学习。为什么要制作python版本的列线图之前关注过一阵列线图，认为它是预测模型跟临床应用之间的一个桥梁，但是随着深入了解列线图，认识到列线图本身有很多的缺点，比较突出的一个就是它的预测不够精确，而且只能使用线性模型的进行构建，对于目前预测模型多是非线性模型的这个情况来说，它就显得有些过时。最近，
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2023-10-15 14:12:26
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竞争风险模型就是指在临床事件中出现和它竞争的结局事件，这是事件会导致原有结局的改变，因此叫做竞争风险模型。比如我们想观察患者肿瘤的复发情况，但是患者在观察期突然车祸死亡，或者因其他疾病死亡，这样我们就观察不到复发情况了，这种情况下不能把缺失数据仅仅当做右删失处理，这样的话会造成数据的估值错误。这是我们应该优先选择竞争风险模型来做数据分析，而不是COX回归。我们在既往文章《手把手教你使用R语言做竞争
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2024-01-09 16:35:12
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python画两列数据的折线图
原创
2024-05-22 00:21:48
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# 使用Python绘制列线图的完整指南
在进行数据可视化时，Python是一个非常强大的工具。尤其在绘制列线图时，有许多库可以帮助我们完成这一任务。对于刚入行的小白来说，了解如何安装相关库，编写代码并绘制出美观的图形是非常重要的。本文将分步骤详细讲解如何用Python绘制列线图，并提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
首先，让我们先来看一下实现绘制列线图的整体流程。我们可以将这个流程
原创
2024-08-03 07:05:03
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# 列线图与数据可视化
在数据科学与分析中，数据可视化是展示和理解数据的重要方式。列线图（Line Chart）可以有效地展示时间序列数据的趋势。Python 作为一种流行的数据科学工具，提供了丰富的库来创建列线图，帮助我们更好地理解数据。
## 什么是列线图？
列线图是一种通过连接数据点的线条，帮助我们直观地看到数据随时间变化的趋势。通常情况下，横轴表示时间或独立变量，纵轴表示依赖变量。
# 列线图与数据可视化：使用Python进行有效展示
在现代数据分析中，数据可视化是一项不可或缺的技能。它能够帮助我们更直观地理解数据，从而发现潜在的趋势和关系。本文将以Python为工具，探讨如何绘制列线图，并结合饼状图和状态图的示例来加深理解。
## 列线图的定义
列线图（或称折线图）是一种常用的图表类型，适合展示数据随时间变化的趋势。通过将一个变量在Y轴上绘制，另一个变量在X轴上，我们
