curve_colors = # 曲线颜色有几种，选6个颜色鲜艳并不相同的

你可以将`curve_colors`定义为一个包含6种不同颜色的列表，例如：

curve_colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y']

在上面的代码中，我们使用了6种不同的颜色，分别为红、绿、蓝、青、洋红和黄。如果你想要使用这些颜色来绘制曲线，可以按照以下方式调用`PlotWidget.plot()`方法：

import pyqtgraph as pg

# 创建一个PlotWidget对象
pw = pg.PlotWidget()

# 定义一组颜色
curve_colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y']

# 绘制一组曲线，使用不同的颜色
for i in range(6):
    pw.plot([1, 2, 3, 4, 5], [i+1, i+2, i+3, i+4, i+5], pen=pg.mkPen(color=curve_colors[i], width=2))

# 显示窗口
pw.show()

在上面的代码中，我们首先定义了一个包含6种颜色的列表`curve_colors`，然后在绘制曲线时，使用不同的颜色进行绘制。需要注意的是，`pg.mkPen()`函数的`color`参数需要传入字符串颜色名称，因此我们可以直接从`curve_colors`列表中取出对应的颜色名称。

相关问题

curve_colors = ['r', 'g', 'b', 'c', 'm', 'y'] # 曲线颜色有几种，选6个颜色鲜艳并不相同的

在PyQtGraph中，可以使用以下方式来定义一组颜色：

from pyqtgraph import QtGui

colors = [
    QtGui.QColor(255, 0, 0),  # 红色
    QtGui.QColor(0, 255, 0),  # 绿色
    QtGui.QColor(0, 0, 255),  # 蓝色
    QtGui.QColor(0, 255, 255),  # 青色
    QtGui.QColor(255, 0, 255),  # 紫色
    QtGui.QColor(255, 255, 0),  # 黄色
]

上面的代码定义了一组6种颜色，分别为红、绿、蓝、青、紫和黄。如果你想要使用这些颜色来绘制曲线，可以按照以下方式调用`PlotWidget.plot()`方法：

import pyqtgraph as pg

# 创建一个PlotWidget对象
pw = pg.PlotWidget()

# 定义一组颜色
colors = [
    pg.mkColor('r'),
    pg.mkColor('g'),
    pg.mkColor('b'),
    pg.mkColor('c'),
    pg.mkColor('m'),
    pg.mkColor('y'),
]

# 绘制一组曲线，使用不同的颜色
for i in range(6):
    pw.plot([1, 2, 3, 4, 5], [i+1, i+2, i+3, i+4, i+5], pen=pg.mkPen(color=colors[i], width=2))

# 显示窗口
pw.show()

在上面的代码中，我们首先使用`pg.mkColor()`函数定义了一组颜色，然后在绘制曲线时，使用不同的颜色进行绘制。需要注意的是，`pg.mkPen()`函数的`color`参数需要传入`QColor`对象，因此我们需要使用`pg.mkColor()`函数将字符串颜色转换为`QColor`对象。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 将字符标签转换为数值标签 le = LabelEncoder() y = le.fit_transform(y) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建多分类模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 在测试集上预测每个标签的概率 y_pred = model.predict(X_test) # # 计算micro-averaging的ROC曲线数据 fpr, tpr, _ = roc_curve(y_test, y_pred) roc_auc = auc(fpr, tpr)将此段代码按上述修改

根据上述修改，将代码修改为：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 将字符标签转换为数值标签
le = LabelEncoder()
y = le.fit_transform(y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义分类器和OneVsRest分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=42)
ovr = OneVsRestClassifier(clf)

# 训练分类器
ovr.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集数据
y_score = ovr.predict_proba(X_test)

# 计算每个类别的ROC曲线和AUC
fpr, tpr, roc_auc = dict(), dict(), dict()
n_classes = y_bin.shape[1]
for i in range(n_classes):
    fpr[i], tpr[i], _ = roc_curve(y_test[:, i], y_score[:, i])
    roc_auc[i] = auc(fpr[i], tpr[i])

# 计算micro-averaging的ROC曲线数据
fpr["micro"], tpr["micro"], _ = roc_curve(y_test.ravel(), y_score.ravel())
roc_auc["micro"] = auc(fpr["micro"], tpr["micro"])

这里使用了`LabelEncoder`将字符标签转换为数值标签，并使用`OneVsRestClassifier`来实现"一对多"策略。最后计算了每个类别的ROC曲线和AUC，并计算了micro-averaging的ROC曲线数据。