目的初步使用SigmaPlot科学绘图工具；进行ROC曲线绘制并分析检验变量AUC组间差异性是否显著软件下载及安装就是通常的安装好不运行，替换Crack文件夹就行；SigmaPlot版本：14.0；绘制ROC曲线并分析数据录入直接复制 excel 或者 SPSS 的数据到里面即可； 第一列放你的状态变量，就是诊断结果，阳性还是阴性，阳性为1，阴性为0，这一列只能是0，1哈；后面几列就是你要检验的变
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2023-10-30 22:22:52
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受试者工作特征（Receiver Operating Characteristic，ROC）的基本知识ROC曲线可以用来评估分类器的输出质量。ROC曲线Y轴为真阳性率，X轴为假阳性率。这意味着曲线的左上角是“理想”点——假阳性率为0，真阳性率为1。上述的理想情况实际中很难存在，但它确实表示面积下曲线(AUC)越大通常分类效率越好。ROC曲线的“陡度”也很重要，坡度越大，则越有降低假阳性率，升高真阳
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2023-09-09 06:49:53
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# Python中ROC曲线图局部放大的项目方案
ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是评估分类模型性能的重要工具。在机器学习和深度学习领域，ROC曲线常用于可视化模型在不同阈值下的表现。而在一些情况下，用户可能需要局部放大ROC曲线的某些区域以更好地分析分类效果。本文将提出一个项目方案，旨在实现Python中ROC曲线的局部放大效果，并提
原创
2024-09-22 07:00:33
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ROC曲线是评价模型的重要工具，曲线下面积AUC可能是大家最常见的模型评价指标之一。如果你还不太了解关于ROC曲线中的各种指标，请看下面这张图（请至公号查看），有你需要的一切（建议保存）R语言中有非常多的方法可以实现ROC曲线，但是基本上都是至少需要2列数据，一列是真实结果，另一列是预测值，有了这两列数据，就可以轻松使用各种方法画出ROC曲线并计算AUC。 文章目录方法1方法2方法3 方法1使用p
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2023-10-05 23:31:46
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ROC的含义及画法ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic（受试者工作特征曲线 ），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC 曲线。ROC曲线以真正例率TPR为纵轴，以假
蝴蝶曲线是由Temple H·Fay发现的可用极坐标函数表示的蝴蝶曲线。 由于此曲线优美，因此就想把它作为博客favicon.ico，这里我使用pytho matplotlib.pyplot包来绘制需要的蝴蝶曲线图。 先看下漂亮的蝴蝶曲线吧。1.首先我们需要确定蝴蝶曲线的函数表达2.选择python里面的matplotlib.pyplot作为画图工具1.首先导入python包import nump
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2023-07-08 16:17:05
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一点点数据分析|利用鸢尾花数据集绘制P-R曲线图mp.weixin.qq.com
Python版本：Python 3.8.0
操作平台：jupyter notebook 使用的库：matplotlib、numpy、sklearn 实现目标：利用鸢尾花数据集绘制P-R曲线图 鸢尾花数据集（Iris data set）作为一个经典的数据集，在
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2024-06-06 12:00:07
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本文依据另一位网友关于三层构架的简单搭建，基于他的源码进行修改。实现了三层构架合理结构，以及从数据库中传递数值在echarts显示的实验目的。废话不多说，show me codes：1.MODEL层代码：依据数据库中定义的表格结构，构造实体类中的各个属性值。using System;
using System.Collections.Generic;
using Sys
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2024-06-18 10:28:08
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## Python曲线图的实现流程
为了实现Python曲线图，我们将按照以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 准备数据 |
| 步骤2 | 导入相关库 |
| 步骤3 | 创建图表对象 |
| 步骤4 | 绘制曲线 |
| 步骤5 | 自定义图表样式 |
| 步骤6 | 显示图表 |
下面我们将一步一步地解释每个步骤需要做什么，并提供相应
原创
2023-11-08 05:26:03
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前言这几天在搞论文图，唉说实话抠图这种东西真能逼死人。坐在电脑前抠上一天越看越丑，最后把自己丑哭了……到了画折线图分析的时候，在想用哪些工具的时候。首先否决了excel，读书人的事，怎么能用excel画论文的图呢？然后我又尝试了Gnuplot、Matlab、Python等。这些软件作图无疑是一个非常好的选择，他们都有一个共同的特点，就是图片都是用代码生成的。但是学习成本太高啦。为了画一个破图，折腾
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2023-07-31 22:11:11
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## 项目方案：深度学习中ROC曲线的绘制
### 1. 项目背景
在深度学习模型的评估中，ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一个非常重要的工具。它能够直观地展示模型在不同阈值下的分类性能，并通过AUC（Area Under Curve）来评判模型的优劣。本文旨在提出一个项目方案，通过Python代码来绘制ROC曲线，并使用Mermaid语法展示状
很多学习器是为测试样本产生一个实值或概率预测，然后将这个预测值与一个分类阈值进行比较，若大于阈值分为正类，否则为反类，因此分类过程可以看作选取一个截断点。 不同任务中，可以选择不同截断点，若更注重”查准率”，应选择排序中靠前位置进行截断，反之若注重”查全率”，则选择靠后位置截断。因此排序本身质量的好坏，可以直接导致学习器不同泛化性能好坏，ROC曲线则是从这个角度出发来研究学习器的工具。 曲线的坐标
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2024-01-13 19:55:39
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画余弦图import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy
x=numpy.arange(0.0,2*2*numpy.pi,0.01)
y=numpy.cos(x)
plt.plot(x,y)
plt.title("y=cos(x)") #添加标题
plt.show()结果如下绘制多个图形figure()命令用于指定图形，subplot
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2023-06-10 19:51:52
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曲线图
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2018-05-03 16:37:13
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电影评论分类(二分类问题/IMDB 数据集)-python深度学习_原例IMDB 数据集包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论，训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论。 MNIST 数据集(手写阿拉伯数字图像数据)一样，IMDB 数据集也内置于 Keras 库
# Python 绘制曲线图教程
## 目录
1. [引言](#引言)
2. [整体流程](#整体流程)
* 2.1 [数据准备](#数据准备)
* 2.2 [创建曲线图](#创建曲线图)
* 2.3 [设置曲线属性](#设置曲线属性)
* 2.4 [显示曲线图](#显示曲线图)
3. [代码实现](#代码实现)
* 3.1 [引入必要的库](#引入必要的库
原创
2023-09-04 15:47:54
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## Python曲线图填充
曲线图是一种可视化数据的图表类型，可以展示数据的变化趋势和关联关系。在Python中，我们可以使用Matplotlib库来绘制曲线图，并通过填充曲线图的区域来突出显示某些特定的数据范围。本文将介绍如何使用Python绘制曲线图并进行填充，以及一些实际应用场景。
### 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了Matplotlib库。如果没有安装，可以使用以下
原创
2023-12-19 14:07:05
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损失曲线图在深度学习中常用于监测模型的训练过程，可以帮助我们直观地查看训练损失和验证损失的变化趋势。下面我将详细介绍如何使用Python生成损失曲线图，并通过各个阶段的内容安排，指导你完成这一过程。
## 环境配置
首先，在开始之前，你需要设置好Python环境。我建议使用Anaconda来管理我们的依赖包。以下是一个环境配置的流程图以及所需的命令。
```mermaid
flowchart
利用python生成曲线图像的脚本，参考自：http://www.lorenzogil.com/projects/pycha/
import cairo import pycha.bar width,height=500,400 surface=cairo.ImageSurface(cairo.FORMAT_ARGB32,widt
原创
2012-01-04 15:42:09
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## 实现 Python 字典曲线图的方法
### 整体流程
首先，我们需要安装必要的库，然后创建一个字典数据结构，接着绘制曲线图。
### 步骤详解
1. 安装必要的库
```python
# 安装 matplotlib 库
pip install matplotlib
```
2. 创建字典数据结构
```python
# 创建一个字典
data = {
"x": [1,
原创
2024-06-20 03:53:04
65阅读
