生成功率上调可持续时间曲线代码

生成功率上调可持续时间曲线代码可以使用Python的matplotlib库来实现。以下是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义初始的生存曲线
x = np.linspace(0, 20, 100)
y = np.exp(-x)

# 定义生成功率上调函数
def survival_curve(x, y, increase_factor):
    return np.exp(-increase_factor * x) * y

# 定义生成功率上调因子
increase_factor = 0.2

# 绘制原始的生存曲线
plt.plot(x, y, label="Original Survival Curve")

# 绘制生成功率上调后的生存曲线
plt.plot(x, survival_curve(x, y, increase_factor), label="Increased Survival Curve")

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Survival Probability")

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们首先定义了一个初始的生存曲线，然后定义了一个生成功率上调函数，该函数使用生成功率上调因子将初始生存曲线上调。接下来，我们使用matplotlib库绘制了原始的生存曲线和生成功率上调后的生存曲线，并添加了图例和标签。最后，我们使用plt.show()方法显示图形。