matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这
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2023-09-13 16:54:21
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一、模块：简单的描述：一个.py文件 2.好处：大大提高代码的可维护性 3.模块三种：1.python标准库 2.第三方模块 3.应用程序自定义模块（*****） 4.import实质就是：1.执行对应文件 2.引入变量名 在内置函数中__import__导入文件的时候与import不同import spam
小白CV 在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中最常用的几项有FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。在上一篇原创文章FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)评价指标详述中，详细的介绍了FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回
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2023-09-14 11:19:11
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生信分析第三步：生存曲线批量绘制
各位解螺旋的小伙伴大家好，我是先锋宇，欢迎大家来到每周日的先锋宇专栏，经过前两期推文的学习，很多小伙伴都私信我说从先锋宇助教的专栏很接地气，自己能够开始慢慢处理数据，并且希望先锋宇助教能够继续把这条线走通。听到解螺旋小伙伴积极正向的反馈，小编心理也是非常开心，那么今天咱们继续往下走，我们在前两期推文中完成数据的下载以及差异分析和单因素COX回归，那
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2023-11-04 14:50:35
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模式识别的一个实验，要求画出贝叶斯决策的图。这里我是利用python中的matplotlib库实现的图线的拟合。主要对于matplotlib的使用可以参照博客：webary具体实现：接下来，就是对具体数据进行绘图了。比如我们要绘制一条y=x^2的曲线，可这样写代码：x = range(10) # 横轴的数据
y = [i*i for i in x] # 纵轴的数据
pl.plot(x, y
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2023-08-26 23:09:57
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ROC 曲线绘制个人的浅显理解：1.ROC曲线必须是针对连续值输入的，通过选定不同的阈值而得到光滑而且连续的ROC曲线，故通常应用于Saliency算法评价中，因为可以选定0~255中任意的值进行阈值分割，从而得到ROC曲线； 2.对于图像分割算法的评价不适合用ROC曲线进行评价，除非能够得到连续值，而
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2023-09-08 13:25:19
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分类模型尝试将各个实例（instance）划归到某个特定的类，而分类模型的结果一般是实数值，如逻辑回归，其结果是从0到1的实数值。这里就涉及到如何确定阈值（threshold value）,使得模型结果大于这个值，划为一类，小于这个值，划归为另一类。
考虑一个二分问题，即将实例分成正类（positive）或负类（negative）。对一个二分问题来说，会出现四种情况。如果一个实例是正类并且
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2023-06-16 18:47:15
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基础知识 TP（True Positive）：指正确分类的正样本数，即预测为正样本，实际也是正样本。FP（False Positive）：指被错误的标记为正样本的负样本数，即实际为负样本而被预测为正样本，所以是False。TN（True Negative）：指正确分类的负样本数，即预测为负样本，实际也是负样本。FN（False Negative）：指被错误的标记为负样本的正样
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2023-11-22 23:25:07
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首先以支持向量机模型为例先导入需要使用的包，我们将使用roc_curve这个函数绘制ROC曲线！from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import roc_curve
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn. model_selection import train_tes
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2023-07-01 13:14:18
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python 画函数曲线示例如下所示：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.title('line chart')
plt.xlabe
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2023-07-06 22:21:37
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SigmaPlot 14是一款可做数据分析的高质量曲线的专业科学绘图软件，主要可用于绘制准确、高质量的图形和曲线，支持一百多种2D、3D科学图形。SigmaPlot能提供众多选择，如自动化误差条状图，回归线图，信赖区间，轴刻度，非线性曲线及工作窗体。如果您工作中需要将数据变成XY,XYZ图形等，那么SigmaPlot可以为您节省掉大量的时间，目前SigmaPlot已被广泛地运用在医学、生命科学、化
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2023-07-25 00:00:29
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## Python绘制双曲线
### 什么是双曲线
双曲线是数学中的一种曲线类型，它是由一个平面上的点P到两个固定点F1和F2的距离之差等于常数的点的集合。双曲线有多种形状，其中最常见的形式是狭义双曲线和广义双曲线。
双曲线在物理学、工程学和数学建模中具有广泛的应用。在Python中，我们可以使用matplotlib库来绘制双曲线。
### 绘制双曲线的步骤
#### 1. 导入matp
原创
2023-09-10 16:29:10
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# Python绘制高斯曲线的实现方法
## 介绍
在统计学和概率论中，高斯曲线也被称为正态分布曲线，是一种常见的连续概率分布函数。Python提供了很多库来实现绘制高斯曲线的功能，其中最常用的是`numpy`和`matplotlib`库。
在本文中，我将向你展示绘制高斯曲线的详细步骤，并提供相应的代码示例及解释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开
原创
2024-02-02 10:59:00
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## 使用Python绘制CDF曲线
### 什么是CDF曲线
CDF（Cumulative Distribution Function）曲线是描述随机变量的累积分布函数，表示变量小于或等于给定值的概率。在数据分析和统计学中，CDF曲线常用于描述数据分布的累积情况，是一种重要的分布函数。
### Python绘制CDF曲线
在Python中，我们可以使用`matplotlib`库来绘制CD
原创
2024-03-10 06:43:30
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# 如何用Python绘制ROC曲线
在机器学习中，ROC（接收者操作特点）曲线是一个非常重要的工具，它可以帮助评估二分类模型的性能。本文将指导您如何使用Python绘制ROC曲线。我们将一步一步进行，确保您能够很好地理解每个过程。
## 流程概述
在开始之前，下面是绘制ROC曲线的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备数据集 |
| 2
# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdf = pd.read_csv(r'C:\Users\z
原创
2023-05-18 17:13:07
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# 用Python绘制损失曲线：过程与示例
在机器学习和深度学习中，损失函数是一个重要的概念。它量化了模型预测值与真实值之间的差距。通过绘制损失曲线，我们可以直观地观察到模型训练的表现，从而判断模型的学习效果和训练状态。本文将带您使用Python绘制损失曲线，同时给出代码示例。
### 损失曲线的意义
损失曲线用于可视化训练过程中的损失变化，可以帮助我们判断以下几点：
1. **模型收敛性
### Python绘制光滑曲线
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会你如何使用Python来绘制光滑曲线。在这篇文章中，我将向你介绍整个流程，并提供每个步骤所需的代码和详细注释。
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[导入所需模块]
B --> C[生成数据]
C --> D[拟合曲线]
D --> E
原创
2023-09-14 07:24:35
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# Python中的样条曲线绘制入门指南
## 引言
样条曲线（Spline Curve）是一种重要的数学工具，常用于计算机图形学、动画、CAD、数据可视化等领域。在Python中，绘制样条曲线非常便捷，通常使用`scipy`和`matplotlib`库来实现。本文将带领你了解样条曲线的绘制流程，并逐步实现样条曲线的绘制。
## 流程概述
在我们开始编码之前，让我们首先了解一下实现样条曲线
原创
2024-09-25 04:00:01
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# 使用Python绘制ACC曲线的教程
ACC曲线（Accuracy Curve）是一种在机器学习领域常用的可视化工具，它展示了模型在不同阈值下的准确率。本文将指导您如何使用Python来绘制ACC曲线。我们将通过一系列步骤来实现这一目标，并配合代码示例和可视化图形。
## 流程概述
在下面的表格中，我们展示了绘制ACC曲线的基本步骤。
| 步骤 | 说明
