aggregate.plot

aggregate.plot是一个函数，用于可视化数据集的汇总统计信息。该函数可以根据指定的变量对数据进行分组，并绘制每个子集的汇总统计信息的图表。在使用该函数时，需要指定数据集、主标题、x轴标签和y轴标签等参数。在引用中，我们可以看到一个使用aggregate.plot函数进行可视化的代码示例，该示例使用mpg作为汇总统计信息，并根据cyl进行分组。

相关问题

修正下列代码y_test=np.array(y_test) y_score=np.array(y_score) fpr = dict() tpr = dict() roc_auc = dict() for i in range(n_classes): # 遍历三个类别 fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i]) roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i]) # Compute micro-average ROC curve and ROC area（方法二） fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel()) roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"]) # Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一） # First aggregate all false positive rates all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)])) # Then interpolate all ROC curves at this points mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr) for i in range(n_classes): mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i]) # Finally average it and compute AUC mean_tpr /= n_classes fpr["macro"] = all_fpr tpr["macro"] = mean_tpr roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"]) # Plot all ROC curves lw=2 plt.figure() plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"], label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["micro"]), color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4) plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"], label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})' ''.format(roc_auc["macro"]), color='navy', linestyle=':', linewidth=4) colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue']) for i, color in zip(range(n_classes), colors): plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw, label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})' ''.format(i, roc_auc[i])) plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class') plt.legend(loc="lower right") plt.show()

以下是修正后的代码：

y_test = np.array(y_test)
y_score = np.array(y_score)

fpr = dict()
tpr = dict()
roc_auc = dict()

for i in range(n_classes):
    # 遍历三个类别
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

# Compute micro-average ROC curve and ROC area（方法二）
fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel())
roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"])

# Compute macro-average ROC curve and ROC area（方法一）
# First aggregate all false positive rates
all_fpr = np.unique(np.concatenate([fpr[i] for i in range(n_classes)]))

# Then interpolate all ROC curves at this points
mean_tpr = np.zeros_like(all_fpr)

for i in range(n_classes):
    mean_tpr += interp(all_fpr, fpr[i], tpr[i])

# Finally average it and compute AUC
mean_tpr /= n_classes

fpr["macro"] = all_fpr
tpr["macro"] = mean_tpr
roc_auc["macro"] = auc(fpr["macro"], tpr["macro"])

# Plot all ROC curves
lw = 2

plt.figure()
plt.plot(fpr["micro"], tpr["micro"],
         label='micro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
               ''.format(roc_auc["micro"]),
         color='deeppink', linestyle=':', linewidth=4)

plt.plot(fpr["macro"], tpr["macro"],
         label='macro-average ROC curve (area = {0:0.2f})'
               ''.format(roc_auc["macro"]),
         color='navy', linestyle=':', linewidth=4)

colors = cycle(['aqua', 'darkorange', 'cornflowerblue'])

for i, color in zip(range(n_classes), colors):
    plt.plot(fpr[i], tpr[i], color=color, lw=lw,
             label='ROC curve of class {0} (area = {1:0.2f})'
             ''.format(i, roc_auc[i]))

plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--', lw=lw)
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Some extension of Receiver operating characteristic to multi-class')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

def aggregate_diagnostic(y_dic): tmp = [] for key in y_dic.keys(): if key in agg_df.index: tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class) return list(set(tmp)) # 添加诊断信息 Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic) Y.columns Index(['patient_id', 'age', 'sex', 'height', 'weight', 'nurse', 'site', 'device', 'recording_date', 'report', 'scp_codes', 'heart_axis', 'infarction_stadium1', 'infarction_stadium2', 'validated_by', 'second_opinion', 'initial_autogenerated_report', 'validated_by_human', 'baseline_drift', 'static_noise', 'burst_noise', 'electrodes_problems', 'extra_beats', 'pacemaker', 'strat_fold', 'filename_lr', 'filename_hr', 'diagnostic_superclass'], dtype='object') plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0) plt.figure() plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2) plt.grid(linestyle='--') # plt.yticks([]) plt.show()请问这段代码什么意思请逐行解释这段代码

这段代码是一个函数和一些绘图代码的组合，可以逐行解释如下：

1. `def aggregate_diagnostic(y_dic):`：定义了一个名为 `aggregate_diagnostic` 的函数，该函数的输入是一个字典 `y_dic`。

2. `tmp = []`：创建了一个空列表 `tmp`。

3. `for key in y_dic.keys():`：遍历字典 `y_dic` 中的所有键。

4. `if key in agg_df.index:`：如果当前键在 `agg_df` 的索引中存在，执行下一步。

5. `tmp.append(agg_df.loc[key].diagnostic_class)`：将 `agg_df` 中当前键对应行的 `diagnostic_class` 值添加到列表 `tmp` 中。

6. `return list(set(tmp))`：返回去重后的 `tmp` 列表，即对输入字典 `y_dic` 中所有键对应的 `diagnostic_class` 值进行去重操作。

7. `Y['diagnostic_superclass'] = Y.scp_codes.apply(aggregate_diagnostic)`：将 `Y` 数据集中 `scp_codes` 这一列的每个元素作为输入，调用 `aggregate_diagnostic` 函数，并将函数返回值赋值给 `Y` 数据集中的 `diagnostic_superclass` 列。

8. `Y.columns`：输出 `Y` 数据集的列名。

9. `plt.rcParams['figure.figsize'] = (20.0, 10.0)`：设置绘图时的图片尺寸。

10. `plt.figure()`：创建一个新的绘图窗口。

11. `plt.plot(X[0][:, 0], linewidth=1.2)`：绘制 `X` 数据集中第一个元素的第一列数据，线宽为 1.2。

12. `plt.grid(linestyle='--')`：添加网格线，线型为虚线。

13. `plt.show()`：显示绘图结果。