python绘画两线平行

可以使用turtle库绘制平行线，具体代码如下：

import turtle

# 创建画笔
t = turtle.Turtle()

# 设置画笔粗细
t.pensize(2)

# 设置第一条线的起点和终点
t.penup()
t.goto(-100, 0)
t.pendown()
t.goto(100, 0)

# 设置第二条平行线的起点和终点
t.penup()
t.goto(-100, 50)
t.pendown()
t.goto(100, 50)

# 隐藏画笔
t.hideturtle()

# 在窗口中等待用户关闭
turtle.done()

其中，penup()和pendown()函数用于控制画笔的落笔和抬笔，goto()函数用于设置画笔的坐标，hideturtle()函数用于隐藏画笔。运行代码后可以得到如下结果：

两条平行线的距离可以根据需要设置任意值。

相关问题

python两线平行的代码

可以使用sympy库来解决这个问题。首先需要导入sympy库，然后定义两个直线的表达式，通过求解这两个直线的交点来判断它们是否平行，代码如下：

import sympy as sp

# 定义直线表达式
x = sp.symbols('x')
y = sp.symbols('y')
line1 = sp.Eq(y, 2*x + 1)
line2 = sp.Eq(y, 2*x + 2)

# 求解交点
result = sp.solve([line1, line2], [x, y])

if not result:
    print("两条直线平行")
else:
    print("两条直线不平行")

当两条直线平行时，result返回空列表，否则返回交点的坐标。

利用Python绘画auc曲线

使用Python绘制AUC曲线需要先计算出模型的真阳性率和假阳性率，然后使用Matplotlib库绘制ROC曲线，再计算出AUC值并在图表中标出。

下面是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 计算真阳性率和假阳性率
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)

# 计算AUC值
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'k--')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

其中，`y_true`是真实标签，`y_score`是模型的预测分数。执行该代码即可得到AUC曲线图表。