nomogram列线图

Nomogram（列线图）是一种常见的图形表达方式，它能够用直观的方式对多个变量之间的关系进行展示。

Nomogram通常由三个部分组成：输入部分，输出部分和比例部分。输入部分包含需要考虑的变量，比如身高、体重或血压等；输出部分则是我们需要得出的结果，比如肺活量或心血管事件风险等。比例部分则将输入变量、输出结果和其它相关变量之间的关系展现在一张图上，通常采用列线的形式。

列是指每个输入变量的数值范围，通常排列在nomogram的左侧。线则是代表输出结果和其它相关变量之间的关系。这些线的交点便是我们需要求解的结果。通常，nomogram上的每个线都代表一个特定的数学模型，例如线性回归。

Nomogram在医学、工程、财务等领域广泛应用。它们能够用较为简单的方式展现多变量之间的关系，降低解决问题的门槛，且易于理解和操作。因此，nomogram作为一种有效的数据可视化工具在实践中受到了广泛关注和应用。

相关问题

我用R的nomogram函数绘制列线图，怎么把刻度轴的粗细更改

您可以使用`axis()`函数来更改刻度轴的粗细。在`axis()`函数中，使用`lwd`参数来指定刻度轴的线宽。下面是一个示例：

# 创建一个简单的 nomogram 图
library(rms)
data(pbc)
fit <- lrm(status ~ age + bili + protime, data = pbc)
nom <- nomogram(fit)

# 绘制 nomogram 图
plot(nom, axes = FALSE)

# 更改刻度轴的粗细
axis(1, lwd = 2)  # x轴
axis(2, lwd = 2)  # y轴

在上面的示例中，`axis(1, lwd = 2)`将x轴的刻度轴线宽设置为2，`axis(2, lwd = 2)`将y轴的刻度轴线宽设置为2。您可以根据需要调整线宽的值。

列线图Python代码

以下是使用Python绘制Nomogram列线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sksurv.preprocessing import OneHotEncoder
from sksurv.datasets import load_veterans_lung_cancer
from sksurv.linear_model import CoxPHSurvivalAnalysis
from sksurv.util import Surv
import pandas as pd

# 加载数据集
data_x, y = load_veterans_lung_cancer()
x = pd.DataFrame(data_x)

# 对分类变量进行编码
categorical_columns = ['Celltype', 'Karno', 'Diagtime', 'Age', 'Prior']
x_enc = x.copy()
for col in categorical_columns:
    le = LabelEncoder()
    x_enc[col] = le.fit_transform(x[col])

# 使用OneHotEncoder对分类变量进行独热编码
ohe = OneHotEncoder()
x_enc_ohe = ohe.fit_transform(x_enc)

# 训练Cox比例风险模型
estimator = CoxPHSurvivalAnalysis()
estimator.fit(x_enc_ohe, Surv.from_arrays(y["Status"], y["Survival_in_days"]))

# 绘制Nomogram列线图
from sksurv.linear_model import plot_nomogram
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
plot_nomogram(estimator, x_enc_ohe.columns, ax=ax)
plt.show()