'x.sbp','x.tobacco','x.ldl','x.adiposity','x.famhist','x.typea','x.obesity','x.alcohol','x.age'特征根据重要性大小绘制柱状图

好的，可以使用Python的matplotlib库绘制这个柱状图。首先，需要将这些特征的重要性按照大小排序。可以使用以下代码：

import numpy as np

# 假设这里是每个特征的重要性得分
importances = np.array([0.1, 0.5, 0.4, 0.6, 0.3, 0.2, 0.8, 0.7, 0.9])

# 按照重要性大小排序
sorted_indices = np.argsort(importances)[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]

现在，`sorted_importances`是按照重要性从大到小排序的特征重要性列表，`sorted_indices`是对应的特征索引列表。

接下来，可以使用以下代码绘制柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)

# 添加x轴标签
plt.xticks(range(len(sorted_indices)), ['x.'+str(i) for i in sorted_indices])

# 添加y轴标签和标题
plt.ylabel('Importance')
plt.title('Feature Importances')

# 显示图形
plt.show()

这会生成一个柱状图，其中每个柱子代表一个特征的重要性，y轴表示重要性得分，x轴表示特征名称。特征名称是根据特征索引列表生成的，前面加上了'x.'。你需要将`importances`数组替换为你的实际特征重要性列表即可。