绘制lasso path 图的代码、

在 Python 中，可以使用 scikit-learn 库中的 LassoCV 类来计算 Lasso 回归路径，并使用 matplotlib 库绘制 Lasso path 图。下面是一个示例代码：

from sklearn.linear_model import LassoCV
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些样本数据
np.random.seed(123)
n_samples, n_features = 50, 100
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
y = np.random.randn(n_samples)

# 计算 Lasso 回归路径
alphas = np.logspace(-4, -0.5, 30)
lasso = LassoCV(alphas=alphas)
coefs = []
for alpha in alphas:
    lasso.set_params(alpha=alpha)
    lasso.fit(X, y)
    coefs.append(lasso.coef_)

# 绘制 Lasso path 图
ax = plt.gca()
ax.plot(alphas, coefs)
ax.set_xscale('log')
plt.xlabel('alpha')
plt.ylabel('weights')
plt.title('Lasso path')
plt.axis('tight')
plt.show()

在这个示例代码中，我们生成了一些样本数据，然后使用 LassoCV 类计算了一系列不同正则化参数下的 Lasso 回归系数。最后，我们使用 matplotlib 库将这些回归系数绘制成 Lasso path 图。