plt.savefig( rnd_state_folder + 'mean_roc_auc_5_fold_cv_' + LABEL_1 + '_vs_' + LABEL_2 + \ '_for_rnd_state_' + str(i) + '.png') plt.cla() plt.close("all")

这段代码是用来保存 ROC 曲线的图片并清空图形。plt.savefig() 用于保存当前图形，rnd_state_folder 是保存路径，mean_roc_auc_5_fold_cv_ 是文件名前缀，LABEL_1 和 LABEL_2 是类别标签，i 是循环中的计数器，.png 是图片格式。plt.cla() 是清除当前图形，plt.close("all") 是关闭所有图形窗口。

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解释以下以下python代码fpr, tpr, thresholds = roc_curve(train_labels.values,train_pred_frame.values) #mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr) #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，通过scipy包调用interp()函数 #mean_tpr[0] = 0.0 #初始处为0 roc_auc = auc(fpr, tpr) #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC %s (area = %0.2f)' % ('train', roc_auc)) print 'thr len is ',len(thresholds),'tpr len is',len(tpr) print(thresholds[:10]) thr1=thresholds[loc] print(thr1) fpr, tpr, thresholds = roc_curve(validate_labels.values,val_pred_frame.values) #mean_tpr += interp(mean_fpr, fpr, tpr) #对mean_tpr在mean_fpr处进行插值，通过scipy包调用interp()函数 #mean_tpr[0] = 0.0 #初始处为0 roc_auc = auc(fpr, tpr) #画图，只需要plt.plot(fpr,tpr),变量roc_auc只是记录auc的值，通过auc()函数能计算出来 plt.plot(fpr, tpr, lw=1, label='ROC %s (area = %0.2f)' % ('validate', roc_auc)) thr2=thresholds[loc] thr=0.1 plt.xlim([-0.05, 1.05]) plt.ylim([-0.05, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic example') plt.legend(loc="lower right") plt.gcf().savefig(model_path+'_'+exec_time+'/roc.png') plt.figure() plt.plot(thresholds,tpr) plt.xlim([-0.05, 1.05]) plt.ylim([-0.05, 1.05]) plt.xlabel('thresholds') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.savefig(model_path+'_'+exec_time+'/tp_thr')

这段代码是用来计算和绘制ROC曲线的。ROC曲线是一种常用的评估分类模型性能的方法，它以真阳率（TPR）为纵坐标，假阳率（FPR）为横坐标，通过改变分类器的阈值来绘制曲线。

首先，代码中使用`roc_curve()`函数计算出训练集和验证集的FPR、TPR和阈值。其中，`train_labels`和`validate_labels`是训练集和验证集的真实标签，`train_pred_frame`和`val_pred_frame`是分类器对训练集和验证集的预测结果。

然后，使用`auc()`函数计算出训练集和验证集的AUC（曲线下面积），AUC是ROC曲线下方的面积，用来评估分类器的性能。将AUC值与对应的ROC曲线一起绘制出来，代码中使用`plt.plot()`函数进行绘制。

接着，代码中打印出阈值列表的长度以及前10个阈值的值。

然后，根据给定的位置`loc`来获取阈值列表中对应位置的阈值，并将其赋值给变量`thr1`和`thr2`。

最后，代码中绘制了一个以阈值为横坐标、真阳率为纵坐标的图，并保存为图片文件。

需要注意的是，代码中有一些被注释掉的部分，这些部分是用来计算平均真阳率（mean_tpr）的，但是在当前代码中并没有用到。

count = df['区域'].value_counts() plt.pie(count, labels=count.keys(), labeldistance=1.2, autopct='%2.1f%%') plt.axis('equal') # 使饼图为正圆形 plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(-0.1, 1)) plt.savefig(city+'_'+kind+'_'+'公司分布.png') plt.show()

这段代码是用来生成一个以区域为分类的饼图，其中count变量是通过pandas库中的value_counts()函数计算每个区域出现的频率。然后使用matplotlib库中的pie()函数生成饼图，并设置饼图的标签、标签离圆心的距离、自动计算百分比等参数。接着使用axis()函数使饼图为正圆形，使用legend()函数添加图例并指定位置和边框框距离等参数。最后使用savefig()函数保存饼图到本地文件，并使用show()函数展示饼图。其中的city、kind是变量名，具体含义需要根据具体代码上下文来理解。