python绘制loadTXT文件的ROC曲线

好的，可以使用matplotlib库和sklearn库来绘制ROC曲线。具体步骤如下：

1. 使用sklearn库中的`roc_curve`函数来计算真正率（True Positive Rate, TPR）、假正率（False Positive Rate, FPR）和阈值（thresholds）。

from sklearn.metrics import roc_curve

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)

其中，`y_true`是真实的标签，`y_score`是分类器输出的预测得分。

2. 计算曲线下面积（Area Under Curve, AUC）。

from sklearn.metrics import auc

roc_auc = auc(fpr, tpr)

3. 使用matplotlib库绘制ROC曲线。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
lw = 2
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange',
         lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic example')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()

其中，`lw`表示线的宽度，`label`表示图例，`xlim`和`ylim`控制坐标轴范围，`xlabel`和`ylabel`表示横纵坐标的标签，`title`表示标题，`legend`用于显示图例。

希望这个回答能够帮到您。