python画曲线函数 python怎么画函数曲线

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错python画曲线函数，需导入matplotlib.pylab库

1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x，y轴名称

1.2.5 添加x，y轴范围

1.2.6 添加x，y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图python画曲线函数的图像一致，只需注意一点python画曲线函数：创建画布。

合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖python画曲线函数的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1：使用rcParams设置

2.2.3 方法2：plot内设置

2.2.4 方法3：plot内简化设置

方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。

相关问答

Q1: python 怎么画与其他方法进行比较的ROC曲线？

使用sklearnpython画曲线函数的一系列方法后可以很方便python画曲线函数的绘制处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（如果不是很懂可以先看看这里的基础）python画曲线函数：

tpr(Ture Positive Rate)：真阳率 图像的纵坐标

fpr(False Positive Rate)：阳率（伪阳率） 图像的横坐标

mean_tpr：累计真阳率求平均值

mean_fpr：累计阳率求平均值

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import svm, datasets

from sklearn.metrics import roc_curve, auc

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

X, y = X[y != 2], y[y != 2] # 去掉了label为2，label只能二分，才可以。

n_samples, n_features = X.shape

# 增加噪声特征

random_state = np.random.RandomState(0)

X = np.c_[X, random_state.randn(n_samples, 200 * n_features)]

cv = StratifiedKFold(n_splits=6) #导入该模型，后面将数据划分6份

classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,random_state=random_state) # SVC模型 可以换作AdaBoost模型试试

# 画平均ROC曲线的两个参数

mean_tpr = 0.0 # 用来记录画平均ROC曲线的信息

mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)

cnt = 0

for i, (train, test) in enumerate(cv.split(X,y)): #利用模型划分数据集和目标变量 为一一对应的下标

cnt +=1

probas_ = classifier.fit(X[train], y[train]).predict_proba(X[test]) # 训练模型后预测每条样本得到两种结果的概率

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y[test], probas_[:, 1]) # 该函数得到伪正例、真正例、阈值，这里只使用前两个

mean_tpr += np.interp(mean_fpr, fpr, tpr) # 插值函数 interp(x坐标,每次x增加距离,y坐标) 累计每次循环的总值后面求平均值

mean_tpr[0] = 0.0 # 将第一个真正例=0 以0为起点

roc_auc = auc(fpr, tpr) # 求auc面积

plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC fold {0:.2f} (area = {1:.2f})'.format(i, roc_auc)) # 画出当前分割数据的ROC曲线

plt.plot([0, 1], [0, 1], '--', color=(0.6, 0.6, 0.6), label='Luck') # 画对角线

mean_tpr /= cnt # 求数组的平均值

mean_tpr[-1] = 1.0 # 坐标最后一个点为（1,1） 以1为终点

mean_auc = auc(mean_fpr, mean_tpr)

plt.plot(mean_fpr, mean_tpr, 'k--',label='Mean ROC (area = {0:.2f})'.format(mean_auc), lw=2)

plt.xlim([-0.05, 1.05]) # 设置x、y轴的上下限，设置宽一点，以免和边缘重合，可以更好的观察图像的整体

plt.ylim([-0.05, 1.05])

plt.xlabel('False Positive Rate')

plt.ylabel('True Positive Rate') # 可以使用中文，但需要导入一些库即字体

plt.title('Receiver operating characteristic example')

plt.legend(loc="lower right")

plt.show()

Q2: python之KS曲线

# 自定义绘制ks曲线python画曲线函数的函数

def plot_ks(y_test, y_score, positive_flag):

    # 对y_test,y_score重新设置索引

    y_test.index = np.arange(len(y_test))

    #y_score.index = np.arange(len(y_score))

    # 构建目标数据集

    target_data = pd.DataFrame({'y_test':y_test, 'y_score':y_score})

    # 按y_score降序排列

    target_data.sort_values(by = 'y_score', ascending = False, inplace = True)

    # 自定义分位点

    cuts = np.arange(0.1,1,0.1)

    # 计算各分位点对应python画曲线函数的Score值

    index = len(target_data.y_score)*cuts

    scores = target_data.y_score.iloc[index.astype('int')]

    # 根据不同的Score值python画曲线函数，计算Sensitivity和Specificity

    Sensitivity = []

    Specificity = []

    for score in scores:

        # 正例覆盖样本数量与实际正例样本量

        positive_recall = target_data.loc[(target_data.y_test == positive_flag) (target_data.y_scorescore),:].shape[0]

        positive = sum(target_data.y_test == positive_flag)

        # 负例覆盖样本数量与实际负例样本量

        negative_recall = target_data.loc[(target_data.y_test != positive_flag) (target_data.y_score=score),:].shape[0]

        negative = sum(target_data.y_test != positive_flag)

        Sensitivity.append(positive_recall/positive)

        Specificity.append(negative_recall/negative)

    # 构建绘图数据

    plot_data = pd.DataFrame({'cuts':cuts,'y1':1-np.array(Specificity),'y2':np.array(Sensitivity),

                              'ks':np.array(Sensitivity)-(1-np.array(Specificity))})

    # 寻找Sensitivity和1-Specificity之差的最大值索引

    max_ks_index = np.argmax(plot_data.ks)

    plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y1.tolist()+[1], label = '1-Specificity')

    plt.plot([0]+cuts.tolist()+[1], [0]+plot_data.y2.tolist()+[1], label = 'Sensitivity')

    # 添加参考线

    plt.vlines(plot_data.cuts[max_ks_index], ymin = plot_data.y1[max_ks_index],

              ymax = plot_data.y2[max_ks_index], linestyles = '--')

    # 添加文本信息

    plt.text(x = plot_data.cuts[max_ks_index]+0.01,

            y = plot_data.y1[max_ks_index]+plot_data.ks[max_ks_index]/2,

            s = 'KS= %.2f' %plot_data.ks[max_ks_index])

    # 显示图例

    plt.legend()

    # 显示图形

    plt.show()

# 调用自定义函数python画曲线函数，绘制K-S曲线

plot_ks(y_test = y_test, y_score = y_score, positive_flag = 1)

关于python画曲线函数和python怎么画函数曲线的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。