plt 画水平虚线

时间: 2023-09-04 08:12:26 浏览: 226
要使用plt画水平虚线，可以使用plt.axhline()函数。该函数的参数中，y参数指定了水平线所在的y轴坐标，ls参数指定了线型，可以设置为'--'表示虚线。以下是一个示例代码： import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 x = \[1, 2, 3, 4, 5\] y = \[2, 4, 6, 8, 10\] # 绘制折线图 plt.plot(x, y) # 添加水平虚线 plt.axhline(y=5, ls='--', color='red') # 显示图形 plt.show() 在这个例子中，我们首先使用plt.plot()函数绘制了一条折线图。然后使用plt.axhline()函数添加了一条水平虚线，y参数指定了水平线所在的y轴坐标，ls参数设置为'--'表示虚线，color参数设置为'red'表示线的颜色。最后使用plt.show()显示图形。 #### 引用[.reference_title] - *1* [如何在matplotlib绘图中画一条竖直或者水平的线？](https://blog.csdn.net/qq_39400324/article/details/125403713)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [matplotlib中添加水平线和垂直线](https://blog.csdn.net/m0_68795816/article/details/125224921)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Python_作图添加水平线和垂直线_linspace语句介绍](https://blog.csdn.net/weixin_43210097/article/details/120076758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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plt.grid(axis='y')...这段代码首先绘制了一条曲线，然后使用plt.axhline()绘制了一条y=0.5的水平虚线。你可以通过修改y参数来调整虚线的起始点位置，通过修改color和linestyle参数来修改虚线的颜色和线型。

“误差线（置信区间）：反映效应估计的统计显著性（若包含0则可能不显著） ”那我的误差线都有0，结果是不是不好？第二，给画出我的图形的条形高度和误差线的虚线，代码：“ # 税收负担的边际效应（修正版） import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']; #设置中文字体为宋体['SimSun'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False; #正常显示图中正负号 import numpy as np # 获取边际效应数据（在自变量均值处计算） marginal_effects = result.get_margeff(at='mean') # 提取边际效应值、置信区间误差和变量名 effect_values = marginal_effects.margeff # 边际效应值 error = marginal_effects.margeff_se * 1.96 # 95%置信区间 variables = marginal_effects.results.model.exog_names[1:] # 排除截距项 # 创建绘图 plt.figure(figsize=(10, 6)) x_pos = np.arange(len(variables)) plt.bar(x_pos, effect_values, yerr=error, align='center', alpha=0.7, capsize=5) plt.xticks(x_pos, variables, rotation=45) plt.ylabel('Marginal Effect') plt.title('Marginal Effects of Tax Burden') plt.tight_layout() plt.show()”

要让误差线变为虚线，可能需要使用plt.errorbar来单独绘制误差线，这样可以自定义线型。 然后，我需要调整代码结构，先绘制条形图，再在同样的位置用errorbar添加误差线，设置linestyle='--'，并且可能去掉errorbar...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 苯甲酸数据 time_ben = [0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5, 9, 9.5, 10, 10.5, 11, 11.5, 12, 12.5, 13, 13.5, 14, 14.5, 15, 15.5, 16, 16.5, 17, 17.5, 18, 18.5, 19, 19.5, 20] temp_ben = [15.731, 15.808, 15.893, 15.944, 15.975, 15.993, 16.005, 16.015, 16.022, 16.029, 16.034, 16.038, 16.043, 16.044, 16.048, 16.050, 16.052, 16.054, 16.056, 16.059, 16.111, 16.469, 16.767, 17.048, 17.224, 17.331, 17.404, 17.469, 17.512, 17.546, 17.576, 17.601, 17.619, 17.635, 17.646, 17.654, 17.661, 17.667, 17.671, 17.675] # 计算平均温度对应时间 coeff_post_ben = np.polyfit(time_ben[-20:], temp_ben[-20:], 1) t_avg_ben = (16.830 - coeff_post_ben[1]) / coeff_post_ben[0] # 提取10min和16min温度 T_10 = temp_ben[time_ben.index(10)] # 16.059℃ T_16 = temp_ben[time_ben.index(16)] # 17.601℃ # 插值数据曲线在t_avg处的温度 T_data_avg = np.interp(t_avg_ben, time_ben, temp_ben) # 绘图 plt.figure(figsize=(12, 7)) plt.plot(time_ben, temp_ben, 'k-o', markersize=8, markerfacecolor='none', markeredgewidth=1.5, linewidth=1.5, label='苯甲酸') # 绘制参考线 plt.axvline(t_avg_ben, color='purple', linestyle='--', linewidth=2, label=f'校正时间 ({t_avg_ben:.1f} min)') plt.hlines(T_10, xmin=10, xmax=t_avg_ben, colors='red', linestyles=':', linewidth=1.5) plt.hlines(T_16, xmin=16, xmax=t_avg_ben, colors='green', linestyles=':', linewidth=1.5) plt.hlines(T_10, xmin=0, xmax=10, colors='red', linestyles=':', linewidth=1.5) plt.hlines(T_16, xmin=0, xmax=16, colors='green', linestyles=':', linewidth=1.5) plt.hlines(T_data_avg, xmin=0, xmax=t_avg_ben, colors='blue', linestyles=':', linewidth=1.5) # 标注关键点 plt.plot(t_avg_ben, T_10, 'ro', markersize=8, markerfacecolor='none', markeredgewidth=1.5) plt.plot(t_avg_ben, T_16, 'go', markersize=8, markerfacecolor='none', markeredgewidth=1.5) plt.plot(t_avg_ben, T_data_avg, 'bo', markersize=8, markerfacecolor='none', markeredgewidth=1.5) plt.annotate(f'T={T_10}℃', (0, T_10), (5,5), textcoords='offset points', color='red', fontsize=10) plt.annotate(f'T={T_16}℃', (0, T_16), (5,5), textcoords='offset points', color='green', fontsize=10) plt.annotate(f'T={T_data_avg:.2f}℃', (0, T_data_avg), (5,5), textcoords='offset points', color='blue', fontsize=10) # 图表美化 plt.xlabel('时间 (分钟)', fontsize=12) plt.ylabel('温度 (℃)', fontsize=12) plt.title('苯甲酸温度校正图（校正温度: 16.830℃）', fontsize=14) plt.legend(loc='lower right') plt.grid(linestyle='--', alpha=0.6) plt.tight_layout() plt.show() 根据要求修改代码：请分别制作苯甲酸和萘的温度矫正图（需要的坐标轴的），要求如下：将各数据点设置为空心，外缘线用黑色，把数据用线连接起来，苯甲酸的平均温度是16.830，萘的平均温度是17.232，然后在平均温度处做一条竖直线，然后在10min和16min的点往平均温度的那条竖直线做温度趋势延长线（拟合好一点）交于两个点并标注出来，同时往纵轴做一条水平虚线段，交纵轴于两个点，数据的曲线交平均温度的那条竖直线与一个点，这个点也要往纵轴做水平虚线段，交纵轴于一点并标注出来。

6. 数据曲线与平均温度竖直线的交点也要向纵轴画水平虚线，并标注。 首先，我需要将现有代码结构改为处理两个数据集。可能需要将苯甲酸和萘的数据分开存储，比如使用字典或不同的变量。例如，使用字典来存储时间和...

# 创建画布和坐标轴 fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6)) # ✅ 固定画布尺寸 # 绘制ACF图到指定坐标轴 plot_acf(data, lags=10, alpha=0.05, color='blue', ax=ax, title='自相关图 (ACF)') # 配置细节 ax.axhline(y=0, color='black', linestyle='--', linewidth=0.8) # 虚线参考线 ax.set_xlabel('滞后阶数 (Lags)', fontsize=12) # 标签字体大小 ax.set_ylabel('自相关系数', fontsize=12) ax.tick_params(axis='both', labelsize=10) # 刻度字体大小 ax.grid(True, alpha=0.3) # 半透明网格线 plt.tight_layout() # 自动调整子图间距 plt.show()

ax.axhline(y=0, color='black', linestyle='--', linewidth=0.8) # 添加y=0的虚线 ax.set_xlabel('滞后阶数 (Lags)', fontsize=12) # 设置坐标轴标签 ax.set_ylabel('自相关系数', fontsize=12) ax.tick_params...

python如何画水平线

您可以使用 matplotlib 库中的 axhline() 函数来画水平线。以下是一个简单的示例代码： import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个图形对象 fig, ax = plt.subplots() # 画一条水平线 ax.axhline(y=0.5, ...

plt.figure(figsize=(10, 6)) # 设置图形大小 plot_acf(data, lags=10, alpha=0.05, color='blue', title='自相关图 (ACF)') plt.axhline(y=0, color='black', linestyle='--') # 添加水平参考线 plt.xlabel('滞后阶数 (Lags)') plt.ylabel('自相关系数') plt.grid(True) plt.show() 这里会出现两张图片，请做修改

ax.axhline(y=0, color='black', linestyle='--', linewidth=0.8) # 虚线参考线 ax.set_xlabel('滞后阶数 (Lags)', fontsize=12) # 标签字体大小 ax.set_ylabel('自相关系数', fontsize=12) ax.tick_params(axis='...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 定义sigmoid函数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) # 定义逻辑回归的梯度下降函数 def gradient_descent(X, y, theta, learning_rate, num_iterations): m = len(y)#元素个数 cost_history = [] for i in range(num_iterations): h = sigmoid(X.dot(theta)) gradient = X.T.dot(h - y) / m theta = theta - learning_rate * gradient cost = -np.sum(y * np.log(h) + (1 - y) * np.log(1 - h)) / m cost_history.append(cost) return theta, cost_history # 读取数据 data = pd.read_csv('credit-overdue.csv') X = data[['debt', 'income']].values y = data['overdue'].values # # 标准化 # scaler = StandardScaler() # X = scaler.fit_transform(X) # 数据预处理，添加偏置项 X = np.hstack((np.ones((X.shape[0], 1)), X))#np.ones方法生成了一列1，hstack将这一列1和原来的矩阵和起来，现在的x多一个1，参数多一个b # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化参数 theta = np.zeros(X_train.shape[1])#初始化参数 learning_rate = 0.01#学习率 num_iterations = 1000#迭代次数 # 执行梯度下降 theta, cost_history = gradient_descent(X_train, y_train, theta, learning_rate, num_iterations) # 预测 y_pred = sigmoid(X_test.dot(theta)) y_pred = (y_pred >= 0.5).astype(int)#将布尔值转化为整数 # 输出分类报告 print(classification_report(y_test, y_pred)) # 绘制损失函数的迭代过程 plt.plot(range(num_iterations), cost_history) plt.xlabel('Iterations') plt.ylabel('Cost') plt.title('Gradient Descent Progress') plt.show() # 绘制分类线 x1_min, x1_max = X[:, 1].min(), X[:, 1].max()#最原始数据x的第一列 x2_min, x2_max = X[:, 2].min(), X[:, 2].max() # 生成网格坐标点（用于绘制决策边界） xx1, xx2 = np.meshgrid( np.linspace(x1_min, x1_max, 100), # 在x1范围内生成100个等间距点，xx1每列数据完全重复，第i列所有元素值 = 第i个x1坐标值（因为按行分配点） np.linspace(x2_min, x2_max, 100) # 在x2范围内生成100个等间距点，xx2每行数据完全重复，第i行所有元素值 = 第i个x2坐标值（因为按列分配点） ) # xx1和xx2均为100x100的矩阵， # 计算网格点上逻辑回归的预测概率（为了画阈值为0.5的等高线，可视化参数） Z = sigmoid(np.c_[np.ones(xx1.ravel().shape[0]), xx1.ravel(), xx2.ravel()].dot(theta))#ravel，按行将二维展成一维列向量的转置 #相当于ones生成1w长度的列全1，np.c_用于连接数组，将多个列，组成一个二维矩阵，dot矩阵乘法，10000*3的矩阵*3*1的矩阵10000的一个列向量 #调用上面的逻辑回归函数，生成预测值的结果向量 Z = Z.reshape(xx1.shape) # 将预测结果Z恢复为100x100的网格形状 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 创建画布 # 绘制未逾期样本（标签为0）的散点图 plt.scatter(X[y == 0, 1], X[y == 0, 2], # 选择标签为0的样本的x1和x2，最开始的数据 c='b', # 蓝色标记 marker='o', # 圆形标记 label='Not Overdue') # 图例标签 # 绘制逾期样本（标签为1）的散点图 plt.scatter(X[y == 1, 1], X[y == 1, 2], # 选择标签为1的样本的x1和x2 c='r', # 红色标记 marker='x', # 叉形标记 label='Overdue') # 图例标签 # 添加决策边界线（σ(z)=0.5对应的等高线） plt.contour(xx1, xx2, Z, # 根据预测概率，绘制一条阈值为0.5的等高线，将训练后得到的theta可视化处理 levels=[0.5], # 指定绘制σ(z)=0.5的等高线 colors='black', # 黑色边界线 linestyles='dashed') # 虚线样式 # 设置坐标轴标签和标题 plt.xlabel('Debt') # x轴：债务（假设X[:,1]代表债务） plt.ylabel('Income') # y轴：收入（假设X[:,2]代表收入） plt.title('Logistic Regression Decision Boundary') # 标题 plt.legend() # 显示图例 plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5) # 添加半透明虚线网格 plt.show() # 显示图形为这段代码编写一个标准化代码

ax2.set(xlabel='债务水平', ylabel='收入水平', title='决策边界可视化') ax2.legend() plt.tight_layout() plt.show() if __name__ == '__main__': main() 主要改进点说明： 1. **代码结构优化**： ...

# 数据特征折线图（显示均值、中位数、标准差） plt.figure(figsize=(12, 6)) agg_df = df.groupby(group_col)[y_col].agg(['mean', 'median', 'std']).reset_index() plt.plot(agg_df[group_col], agg_df['mean'], label='均值', marker='o') plt.plot(agg_df[group_col], agg_df['median'], label='中位数', marker='s') plt.plot(agg_df[group_col], agg_df['std'], label='标准差', marker='^') plt.title(f"{group_col} 分组下的 {y_col} 统计特征") plt.xlabel(group_col) plt.ylabel(y_col) plt.legend() plt.grid(True) plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.savefig(f"{OUTPUT_FOLDER}/统计折线图_{group_col}.png") plt.close()折线图加入75分位数和25分位数统计

这时候，25和75分位数是针对整个y值的分布，画成水平线。如果用户想展示每个时间点的分位数，比如滚动分位数，那可能需要更复杂的处理，比如滑动窗口计算，但用户的问题可能更倾向于整体分位数。 还需要考虑分位数...

plt.hlines参数详解

1. y: 这是你想要画出水平线的y坐标值。 2. xmin, xmax: 分别是x轴范围的起始和结束点，线将从xmin延伸到xmax。如果只提供了一个值（即xmax=None），则线会从x轴上的当前位置延伸到图表的边缘。 3. color: ...

import matplotlib.pyplot as plt # 带钢块数据 force = [2,4,6,8] # kN steel_deform = [0.05, 0.10, 0.15, 0.21] # 带摩擦片数据 friction_deform = [0.07, 0.12, 0.18, 0.23] plt.plot(force, steel_deform, 'b-', label='带钢块') plt.plot(force, friction_deform, 'r--', label='带摩擦片') plt.axhline(y=0.18, color='blue', linestyle=':', label='钢块阈值') plt.axhline(y=0.20, color='red', linestyle=':', label='摩擦片阈值') plt.xlabel('夹紧力 (kN)'); plt.ylabel('变形量 (mm)') plt.legend(); plt.grid(); plt.show()跑一遍给我结果

然后添加了两条水平虚线，蓝色点线在y=0.18，红色点线在y=0.20，作为阈值。设置了x轴和y轴的标签，添加了图例、网格，最后显示图形。 我需要确保自己理解每个部分的作用。比如，axhline是画水平线，label参数用于...

虚线怎么实现

// 绘制虚线（水平线示例） painter.drawLine(10, 50, 300, 50); } **可选虚线模式**： - Qt::DashLine：长虚线（默认 ---） - Qt::DotLine：点状线（默认 ···） - Qt::DashDotLine：混合虚线...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression # (1) 生成仿真数据点 np.random.seed(42) # 设置随机种子以确保结果可重复 x = np.linspace(0, 10, 100) # 生成100个在0到10之间的x值 noise = np.random.normal(4, np.sqrt(7), len(x)) # 生成均值为4，方差为7的噪声 y_true = 2 * x + 5 # 真实模型 y_noisy = y_true + noise # 加入噪声后的仿真数据 # (2) 对仿真数据点进行拟合 model = LinearRegression() model.fit(x.reshape(-1, 1), y_noisy) # 拟合数据 y_pred = model.predict(x.reshape(-1, 1)) # 预测值 # (3) 绘制误差变化曲线 errors = y_noisy - y_pred # 计算误差 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(x, errors, label='Error') plt.axhline(0, color='red', linestyle='--', label='Zero Error') plt.xlabel('x') plt.ylabel('Error') plt.title('Error Change Curve') plt.legend() plt.show() # (4) 绘制最终真实曲线、仿真数据点及拟合曲线 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.scatter(x, y_noisy, label='Noisy Data', color='blue', alpha=0.6) # 绘制仿真数据点 plt.plot(x, y_true, label='True Model', color='green', linewidth=2) # 绘制真实曲线 plt.plot(x, y_pred, label='Fitted Model', color='red', linewidth=2) # 绘制拟合曲线 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('True Model, Noisy Data, and Fitted Model') plt.legend() plt.show() 代码二；import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.datasets import load_diabetes Data_diabetes=load_diabetes() X=Data_diabetes['data'] Y=Data_diabetes['target'] train_X,test_X,train_Y,test_Y=train_test_split(X,Y,train_size=0.8) linear_model=LinearRegression() linear_model.fit(train_X,train_Y) acc=linear_model.score(test_X,test_Y) print(acc) col=X.shape[1] for i in range(col): plt.figure() linear_model=LinearRegression() linear_model.fit(train_X[:,i].reshape(-1,1),train_Y) acc=linear_model.score(test_X[:,i].reshape(-1,1),test_Y) plt.scatter(train_X[:,i],train_Y) k=linear_model.coef_ b=linear_model.intercept_ x=np.linspace(train_X[:,i].min(),train_X[:,i].max(),100) y=k*x+b plt.plot(x,y,c='red') plt.title(str(i)+':'+str(acc)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.show() 根据以上代码，从初学者，初学机器学习的角度，分析对本次实验相关知识点进行总结，写出自己对绘制图形、调试程序、设计测试用例等方面的心得体会。

第一段代码看起来是生成仿真数据，用线性回归拟合，然后画误差曲线和对比图。第二段代码用的是糖尿病数据集，做了训练测试分割，训练线性模型，并逐个特征画图。用户是机器学习的新手，可能需要先理解代码的结构和每...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 模拟10次实验的置信区间（横轴范围假设为240~260） np.random.seed(42) true_mean = 250 n_experiments = 10 intervals = [] for i in range(n_experiments): sample_mean = np.random.normal(true_mean, 2) # 模拟样本均值 margin = 1.96 * 2 / np.sqrt(30) # 假设标准差=2，样本量=30 lower = sample_mean - margin upper = sample_mean + margin intervals.append((lower, upper)) # 绘制示意图 plt.figure(figsize=(10, 6)) for i, (lower, upper) in enumerate(intervals): plt.hlines(y=i, xmin=lower, xmax=upper, color='blue', linewidth=2) plt.plot([lower, upper], [i, i], 's', markersize=8, color='black') # 区间端点标记 plt.axvline(true_mean, color='red', linestyle='--', label='真实均值') plt.xlabel("均值范围（横轴：毫升）", fontsize=12) plt.ylabel("实验序号（纵轴）", fontsize=12) plt.yticks(range(n_experiments), [f"实验 {i+1}" for i in range(n_experiments)]) plt.title("10次实验的95%置信区间示意图") plt.legend() plt.show()

- 红色虚线显示真实均值位置 - 理想情况下，约95%的置信区间应包含真实均值（本模拟中10个区间应包含250） 四、关键参数调整 1. 修改n_experiments值可改变模拟实验次数 2. 调整np.random.normal()的第二个参数...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, roc_curve, auc, confusion_matrix import statsmodels.api as sm from sklearn.metrics import precision_score, roc_curve plt.style.use('ggplot') # 读取数据 file_path = r'C:\Users\29930\Desktop\插补数据.csv' data = pd.read_csv(file_path,encoding='GBK') data['性别'] = data['性别'].map({'男': 0, '女': 1}) # 编码性别列 arr = data.to_numpy() # 转换为NumPy数组 # 查看前几行数据 print(data.head()) # 检查是否有缺失值 print(data.isnull().sum()) # 填充缺失值（如果有的话） data.ffill(inplace=True) # 分离特征和目标变量 X = data.drop(columns=['慢阻肺']) # 假设第一列为COPD标签 y = data['慢阻肺'].map({'否': 0, '是': 1}) # 关键修改 # 标准化数值型特征 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 将标准化后的数据转回DataFrame格式以便后续操作 X_scaled_df = pd.DataFrame(X_scaled, columns=X.columns) # 使用SelectKBest进行单变量选择 selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k='all') # 先全部选出来查看得分情况 fit = selector.fit(X_scaled_df, y) # 打印每个特征的重要性评分 feature_scores = pd.DataFrame(list(zip(X_scaled_df.columns, fit.scores_)), columns=['Feature','Score']) feature_scores.sort_values(by='Score', ascending=False, inplace=True) print(feature_scores) # 绘制特征重要性图 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x="Score", y="Feature", data=feature_scores) plt.title('特征重要性评分') plt.xlabel('ANOVA F值') plt.ylabel('特征名称') plt.show() # 选择最重要的几个特征 selected_features = feature_scores[feature_scores.Score >= feature_scores.Score.quantile(0.75)].Feature.tolist() # 选取前75%分位数以上的特征 X_selected = X_scaled_df[selected_features] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_selected, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义逻辑回归模型 logreg = LogisticRegression(solver='liblinear') # 超参数调优 - 这里我们只对正则化强度C做网格搜索 param_grid = {'C': [0.01, 0.1, 1, 10, 100]} grid_search = GridSearchCV(logreg, param_grid, cv=5, scoring='accuracy') grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最佳参数组合及对应的成绩 best_logreg = grid_search.best_estimator_ print("Best parameters:", grid_search.best_params_) print("Best CV Score:", grid_search.best_score_) # 在测试集上应用最优模型 y_pred = best_logreg.predict(X_test) # 计算性能指标 acc = accuracy_score(y_test, y_pred) report = classification_report(y_test, y_pred) conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred) print(f"Accuracy: {acc:.4f}") print(report) # 绘制混淆矩阵热力图 plt.figure(figsize=(8, 6)) sns.heatmap(conf_mat, annot=True, fmt='d', cmap='Blues') plt.title('分类结果混淆矩阵') plt.xlabel('预测类别') plt.ylabel('真实类别') plt.show() # ROC曲线 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, best_logreg.decision_function(X_test)) roc_auc = auc(fpr, tpr) plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label=f'ROC Curve (area = {roc_auc:.2f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('ROC曲线（AUC = %0.2f）' % roc_auc) plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 添加常数项 X_const = sm.add_constant(X_selected) # 构建OLS线性回归模型（用于展示线性关系） model = sm.Logit(y, X_const).fit() print(model.summary()) # 获取最终模型方程 coefs = list(best_logreg.coef_[0]) + [best_logreg.intercept_[0]] features_with_intercept = ['const'] + selected_features formula_parts = [] for coef, feat in zip(coefs, features_with_intercept): formula_parts.append(f"{coef:+.4f}*{feat}") final_formula = " + ".join(formula_parts) print("\nFinal Early Screening Formula:") print(final_formula.replace('+', ' + ').replace('-', ' - '))将特征重要性图，混淆矩阵热力图，和ROC曲线画的更精美

嗯，用户希望将他们的Python代码中的三个图表——特征重要性图、混淆矩阵热力图和ROC曲线——画得更精美。我需要仔细分析他们现有的代码，然后找出可以优化的地方。首先，我应该回忆一下matplotlib和seaborn的高级...

# 简单查看流域形状的 fig, ax = plt.subplots() # 将shp文件内容显示在图像上 one_lakes.plot(ax=ax) plt.show()如何在现有的代码绘制出的图形上添加几条横线和竖线？

如果你想在已经绘制的地图上添加横线和竖线，你可以使用ax.vlines()和ax.hlines()函数，它们分别用于在给定坐标处画垂直和水平线。假设你想添加两条垂直线在x坐标100和200的位置，两条水平线在y坐标50和150的...

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Delphi作为一款历史悠久的集成开发环境（IDE），由Embarcadero Technologies公司开发，它使用Object Pascal语言，被广泛应用于Windows平台下的桌面应用程序开发。在Delphi中开发组件是一项核心技术，它允许开发者创建可复用的代码单元，提高开发效率和软件模块化水平。本文将详细介绍如何在Delphi环境下仿制速达财务软件中的导航条组件，这不仅涉及到组件的创建和使用，还会涉及界面设计和事件处理等技术点。 首先，需要了解Delphi组件的基本概念。在Delphi中，组件是一种特殊的对象，它们被放置在窗体（Form）上，可以响应用户操作并进行交互。组件可以是可视的，也可以是不可视的，可视组件在设计时就能在窗体上看到，如按钮、编辑框等；不可视组件则主要用于后台服务，如定时器、数据库连接等。组件的源码可以分为接口部分和实现部分，接口部分描述组件的属性和方法，实现部分包含方法的具体代码。 在开发仿速达财务软件的导航条组件时，我们需要关注以下几个方面的知识点： 1. 组件的继承体系 仿制组件首先需要确定继承体系。在Delphi中，大多数可视组件都继承自TControl或其子类，如TPanel、TButton等。导航条组件通常会继承自TPanel或者TWinControl，这取决于导航条是否需要支持子组件的放置。如果导航条只是单纯的一个显示区域，TPanel即可满足需求；如果导航条上有多个按钮或其他控件，可能需要继承自TWinControl以提供对子组件的支持。 2. 界面设计与绘制 组件的外观和交互是用户的第一印象。在Delphi中，可视组件的界面主要通过重写OnPaint事件来完成。Delphi提供了丰富的绘图工具，如Canvas对象，使用它可以绘制各种图形，如直线、矩形、椭圆等，并且可以对字体、颜色进行设置。对于导航条，可能需要绘制背景图案、分隔线条、选中状态的高亮等。 3. 事件处理 导航条组件需要响应用户的交互操作，例如鼠标点击事件。在Delphi中，可以通过重写组件的OnClick事件来响应用户的点击操作，进而实现导航条的导航功能。如果导航条上的项目较多，还可能需要考虑使用滚动条，让更多的导航项能够显示在窗体上。 4. 用户自定义属性和方法 为了使组件更加灵活和强大，开发者通常会为组件添加自定义的属性和方法。在导航条组件中，开发者可能会添加属性来定义按钮个数、按钮文本、按钮位置等；同时可能会添加方法来处理特定的事件，如自动调整按钮位置以适应不同的显示尺寸等。 5. 数据绑定和状态同步 在财务软件中，导航条往往需要与软件其他部分的状态进行同步。例如，用户当前所处的功能模块会影响导航条上相应项目的选中状态。这通常涉及到数据绑定技术，Delphi支持组件间的属性绑定，通过数据绑定可以轻松实现组件状态的同步。 6. 导航条组件的封装和发布 开发完毕后，组件需要被封装成独立的单元供其他项目使用。封装通常涉及将组件源码保存为pas文件，并在设计时能够在组件面板中找到。发布组件可能还需要编写相应的安装包和使用文档，方便其他开发者安装和使用。 7. Delphi IDE的支持 Delphi IDE提供了组件面板编辑器（Component Palette），允许开发者将开发好的组件添加到组件面板中。在组件面板编辑器中，可以自定义组件的图标和分类，使得组件在Delphi中的使用更为便捷。 通过以上的知识点梳理，可以看出Delphi仿速达导航条组件的开发涉及到的不仅仅是简单的代码编写，还涉及到用户界面设计、事件驱动编程、组件封装等多个方面。掌握这些知识点，对于一名Delphi开发者而言，是十分重要的。
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