1 标题

plt.xlabel('False positive rate', fontdict={"family": "Times New Roman", "size": 25})
plt.ylabel('True positive rate', fontdict={"family": "Times New Roman", "size": 25})

2 坐标轴

plt.xticks(fontname="Times New Roman", fontsize=25)
plt.yticks(fontname="Times New Roman", fontsize=25)

3 标注

plt.legend(["ave", "csd"], ncol=2, prop={"family": "Times New Roman", "size": 20})

4 示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_curve, aucave_y = [1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0]
ave_s = [0.8446268912125952, 0.31044467203460036, -1.33226607152782, 0.8723786813348764, 1.2283086907437264, 0.33636548278669043, 0.9052825218445952, 0.08347692816827568, 0.07993405539801257, 0.06265025380038125]
csd_y = [1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
csd_s = [1.4413071851259032, -0.8908316020574051, -0.6636019236395063, 0.7719003849338849, 0.9547960178329018,  -0.4345882448951329, 1.0528130339236261, -0.6253665734137726, 0.4713812846967531, 0.8398653871340798]def plot_auc(y, score, color="r"):""""""fpr, tpr, _ = roc_curve(y, score)plt.plot(fpr, tpr, color=color, lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % auc(fpr, tpr))lw = 5
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.subplots_adjust(left=0.095, bottom=0.08, right=0.96, top=0.98)
plt.xlim([-0.03, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.03])
plt.xticks(fontname="Times New Roman", fontsize=25)
plt.yticks(fontname="Times New Roman", fontsize=25)
plot_auc(ave_y, ave_s, color="#7e1e9c")
plot_auc(csd_y, csd_s, color="g")plt.xlabel('False positive rate', fontdict={"family": "Times New Roman", "size": 25})
plt.ylabel('True positive rate', fontdict={"family": "Times New Roman", "size": 25})
plt.legend(["ave", "csd"], ncol=2,prop={"family": "Times New Roman", "size": 20})
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')
plt.show()

5 展示

6 说明

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文章目录

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3 标注

4 示例

5 展示

6 说明

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