解释代码ax.plot([0, 1], [0, 1], color='gray', linestyle='--')

这行代码是在 Python 中利用 matplotlib 库中的子图对象 ax 的 plot() 方法绘制对角线（y=x）线条。在 ROC 曲线中，对角线表示随机猜测的模型，因此我们通常将其作为基准线，用于比较分类器的性能表现。

在这个例子中，plot() 方法的参数设置如下：
- [0, 1]：表示对角线的横坐标和纵坐标，即 [0, 0] 和 [1, 1] 两个点。
- color：指定线条的颜色，这里设置为灰色。
- linestyle：指定线条的样式，这里设置为虚线。

通过调用 plot() 方法，我们可以在子图对象 ax 上绘制对角线，用于与 ROC 曲线进行比较，展示分类器性能的提升效果。同时，我们可以通过调整线条的颜色、线型、标记等属性，来美化对角线并增强可读性。

相关问题

fig = plt.figure(figsize=(6, 4)) plt.plot(x,y_st,linestyle = '--',label = '水体',color = 'gray') plt.plot(x,y_zb,linestyle = '-.',label = '植被',color = 'gray') plt.plot(x,y_hs,linestyle = 'solid',label = '火烧迹地裸地',color = 'gray') plt.plot(x,y_x,linestyle = '-',label = '雪',color = 'gray') plt.plot(x,y_yy,linestyle = ':',label = '阴影',color = 'gray') plt.plot(x,y_ld,label = '裸地',color = 'gray') labels = ['b1', 'b2', 'b3', 'b4'] plt.xticks(x, labels) plt.legend(loc = 'upper center') # 移除上方和右侧的边框线 plt.spines['top'].set_visible(False) plt.spines['right'].set_visible(False)

这段代码是用于绘制一张图表的，主要包括以下几个步骤：

1. 创建一个大小为6x4的图表，即fig。

2. 在图表上绘制5条折线，分别对应不同的数据集，使用不同的线条样式和颜色进行区分。其中，x和y_st、y_zb等是数据集，linestyle是线条样式，label是标签，color是颜色。

3. 设置x轴刻度值和标签。

4. 添加图例，设置位置为图表的中上部。

5. 移除图表上方和右侧的边框线，使图表更加简洁清晰。

需要注意的是，代码中plt.spines['top'].set_visible(False)和plt.spines['right'].set_visible(False)这两行代码可能会出现上面提到的报错，您可以将其替换为以下代码实现相同的效果：

ax = plt.gca()
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(121) t=np.arange(0.0,5,0.01) s=np.sin(2*np.pi*t) ax1.plot(t,s,lw=2) bbox=dict(boxstyle='round',fc='white') plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox) #arrowstyle箭头类型，arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"指的是xy与xytext之间的连接类型 bbox_prop=dict(fc='white') ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12) ax1.set_xlabel('X',fontsize=12) ax1.set_ylim(-2,2) ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18) ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8) ax2=fig.add_subplot(122) x=np.linspace(0,10,200) y=np.sin(x) ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple') ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k', arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'), bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8)) ax2.set_ylim(-1.5,1.5) ax2.set_xlim(0,10) bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white') ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black')) ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5) #设置水印(带方框的水印) ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3)) plt.show()

这段代码使用 Matplotlib 库绘制了两个子图，其中第一个子图绘制了正弦函数的图像，并标注了局部最大值，第二个子图绘制了另一个正弦函数的图像，并添加了箭头标注和水印。

具体解释如下：

1. 导入库和设置中文显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 
%matplotlib inline

这部分代码导入了 Matplotlib 库和 Numpy 库，并设置了中文显示。

2. 创建画布和子图

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(121)
ax2=fig.add_subplot(122)

这部分代码创建了一个画布 `fig` 和两个子图 `ax1` 和 `ax2`。

3. 绘制第一个子图

t=np.arange(0.0,5,0.01)
s=np.sin(2*np.pi*t)
ax1.plot(t,s,lw=2)
ax1.set_ylabel('Y',fontsize=12)
ax1.set_xlabel('X',fontsize=12)
ax1.set_ylim(-2,2)
ax1.text(1,1.2,'max',fontsize=18)
ax1.text(1.2,-1.8,'$y=sin(2*np.pi*t)$',bbox=bbox,rotation=10,alpha=0.8)
bbox=dict(boxstyle='round',fc='white')
plt.annotate('local max',xy=(2.3,1),xytext=(3,1.5), arrowprops=dict(facecolor='black',edgecolor='red',headwidth=7,width=2),bbox=bbox)

这部分代码绘制了第一个子图，包括正弦函数的图像、局部最大值的标注、正弦函数公式的文本框等。

4. 绘制第二个子图

x=np.linspace(0,10,200)
y=np.sin(x)
ax2.plot(x,y,linestyle='-.',color='purple')
ax2.annotate(s='Here I am',xy=(4.8,np.sin(4.8)),xytext=(3.7,-0.2),weight='bold',color='k',              arrowprops=dict(arrowstyle='-|>',connectionstyle='arc3',color='red'),             bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5',fc='yellow', ec='k',lw=1 ,alpha=0.8))
ax2.set_ylim(-1.5,1.5)
ax2.set_xlim(0,10)
bbox=dict(boxstyle='round',ec='red',fc='white')
ax2.text(6,-1.9,'$y=sin(x)$',bbox=dict(boxstyle='square',facecolor='white',ec='black'))
ax2.grid(ls=":",color='gray',alpha=0.5)
ax2.text(4.5,1,'NWNU',fontsize=15,alpha=0.3,color='gray',bbox=dict(fc="white",boxstyle='round',edgecolor='gray',alpha=0.3))

这部分代码绘制了第二个子图，包括另一个正弦函数的图像、箭头标注、水印等。

5. 显示图像

plt.show()

这部分代码显示了绘制的图像。