我从tcga下载了表达矩阵跟临床数据，怎么画km曲线，帮我写一串代码

要在Python中利用scikit-survival库绘制Kaplan-Meier (KM) 曲线，你需要按照以下步骤操作：

首先，确保已经安装了`pandas`, `numpy`, `scipy`, `matplotlib`, 和 `sksurv` 这些库。如果没有安装，可以使用pip安装：

pip install pandas numpy scipy matplotlib scikit-surv

假设你的表达矩阵是一个CSV文件（如`expression.csv`），临床数据在一个CSV文件（如`clinical_data.csv`），并且`Survival`列包含生存时间，`Status`列包含是否 censoring的信息：

1. 导入所需的库并加载数据：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sksurv.datasets import load_tcgagene
from sksurv.plotting import kaplan_meier_estimator
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载表达矩阵
expression_df = pd.read_csv('expression.csv', index_col=0)

# 加载临床数据
clinical_df = pd.read_csv('clinical_data.csv')

2. 将临床信息合并到表达矩阵：

data = expression_df.merge(clinical_df, left_index=True, right_index=True)
X = data.drop(['Survival', 'Status'], axis=1)
y = data['Survival'].astype(float)
censoring = data['Status'] == 1

3. 划分训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test, event_train, event_test = train_test_split(X, y, censoring, test_size=0.2, random_state=42)

4. 绘制KM曲线：

# 对于特定的特征或所有特征都可以绘制
feature_of_interest = 'feature_column_name'  # 请替换为实际的特征名称
kmf = KaplanMeierFitter()
kmf.fit(y_train, event_train, label=feature_of_interest)

# 绘制
plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = kmf.plot(ax=plt.gca(), ci_show=False)
ax.set_xlabel('Time (months)')
ax.set_ylabel('Survival probability')
ax.set_title(f'Kaplan-Meier curve for {feature_of_interest}')
plt.show()