使用plt.plot画图时如何指定纵坐标显示范围

在使用 `plt.plot` 画图时，可以使用 `plt.ylim` 函数指定纵坐标显示范围。该函数的用法如下：

plt.ylim(bottom, top)

其中，`bottom` 和 `top` 分别表示纵坐标的最小值和最大值。例如，如果要将纵坐标的范围限制在 0 到 10 之间，可以使用如下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 3, 5, 7, 9]

plt.plot(x, y)
plt.ylim(0, 10)
plt.show()

执行该代码后，会显示一个纵坐标范围在 0 到 10 之间的折线图。

相关问题

python plt.plot画图

你可以使用Python中的matplotlib库中的plt.plot()函数来绘制图形。这个函数允许你绘制一个或多个数据序列的线图。下面是一个简单的例子，展示了如何使用plt.plot()函数绘制一条简单的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 显示图形
plt.show()

在上面的例子中，我们定义了两个列表`x`和`y`作为数据点的横坐标和纵坐标。然后，我们使用plt.plot()函数将这些数据点连接起来，形成折线图。最后，通过plt.show()函数显示图形。

除了基本的折线图，plt.plot()函数还支持许多其他参数，使你能够自定义图形的样式、颜色、标题等等。你可以参考matplotlib的文档来获得更多关于plt.plot()函数以及其他绘图函数的详细信息。

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。