xlim_left = int(SETTINGS['simulation_time'] * SETTINGS['statistics_params']['warmup_ratio']) xlim_right = int(SETTINGS['simulation_time'] * (1 - SETTINGS['statistics_params']['cooldown_ratio'])) + 1

这段代码是根据 SETTINGS 变量中的参数计算出图表的 x 轴范围。其中，xlim_left 表示图表的左边界，xlim_right 表示图表的右边界。这两个值的计算依赖于 SETTINGS 中的 simulation_time 参数和 statistics_params 参数中的 warmup_ratio 和 cooldown_ratio 参数。具体来说，xlim_left 的计算公式是 SETTINGS['simulation_time'] * SETTINGS['statistics_params']['warmup_ratio']，xlim_right 的计算公式是 SETTINGS['simulation_time'] * (1 - SETTINGS['statistics_params']['cooldown_ratio']) + 1。这段代码的作用是保证图表的 x 轴范围只包括 warmup_ratio 和 cooldown_ratio 之间的数据，从而排除模拟开始和结束时的无效数据。

相关问题

能帮我优化一下下面这段代码并增加一些注释吗import matplotlib matplotlib.use('Qt5Agg') from numpy import pi, sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons def signal(amp, freq): return amp * sin(2 * pi * freq * t) axis_color = 'lightgoldenrodyellow' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25) t = np.arange(-10, 10.0, 0.001) [line] = ax.plot(t, signal(5, 2), linewidth=2, color='red') ax.set_xlim([0, 1]) ax.set_ylim([-10, 10]) zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color) zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0) def sliders_on_changed(val, scale_factor=0.25): cur_xlim = ax.get_xlim() cur_ylim = ax.get_ylim() scale = zoom_slider.val*scale_factor x_left = 0 + scale x_right = 1 - scale y_top = 10 - scale*10 y_bottom = -10 + scale*10 ax.set_xlim([x_left, x_right]) ax.set_ylim([y_bottom, y_top]) fig.canvas.draw_idle() zoom_slider.on_changed(sliders_on_changed) reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04]) reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975') def reset_button_on_clicked(mouse_event): zoom_slider.reset() reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked) color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color) color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0) def color_radios_on_clicked(label): line.set_color(label) fig.canvas.draw_idle() color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked) plt.show()

当然可以，下面是代码的优化和注释：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider, Button, RadioButtons

# 定义信号函数
def signal(amp, freq, t):
    return amp * np.sin(2 * np.pi * freq * t)

# 设置图形参数
axis_color = 'lightgoldenrodyellow'
fig, ax = plt.subplots()
fig.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)

# 设置时间轴
t = np.arange(-10, 10.0, 0.001)

# 绘制信号曲线
[line] = ax.plot(t, signal(5, 2, t), linewidth=2, color='red')
ax.set_xlim([0, 1])
ax.set_ylim([-10, 10])

# 添加缩放滑块
zoom_slider_ax = fig.add_axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axis_color)
zoom_slider = Slider(zoom_slider_ax, 'Zoom', -1, 1, valinit=0)

# 滑块改变时的回调函数
def sliders_on_changed(val, scale_factor=0.25):
    cur_xlim = ax.get_xlim()
    cur_ylim = ax.get_ylim()
    scale = zoom_slider.val*scale_factor
    x_left = 0 + scale
    x_right = 1 - scale
    y_top = 10 - scale*10
    y_bottom = -10 + scale*10
    ax.set_xlim([x_left, x_right])
    ax.set_ylim([y_bottom, y_top])
    fig.canvas.draw_idle()

zoom_slider.on_changed(sliders_on_changed)

# 添加重置按钮
reset_button_ax = fig.add_axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04])
reset_button = Button(reset_button_ax, 'Reset', color=axis_color, hovercolor='0.975')

# 重置按钮点击时的回调函数
def reset_button_on_clicked(mouse_event):
    zoom_slider.reset()

reset_button.on_clicked(reset_button_on_clicked)

# 添加颜色选择按钮
color_radios_ax = fig.add_axes([0.025, 0.5, 0.15, 0.15], facecolor=axis_color)
color_radios = RadioButtons(color_radios_ax, ('red', 'blue', 'green'), active=0)

# 颜色选择按钮点击时的回调函数
def color_radios_on_clicked(label):
    line.set_color(label)
    fig.canvas.draw_idle()

color_radios.on_clicked(color_radios_on_clicked)

plt.show()

优化如下：

1. 将 `sin` 改为 `np.sin`，避免使用 `from numpy import *` 导致命名冲突或覆盖内置函数。
2. 将 `signal` 函数中的 `t` 参数移动到函数参数列表中，增加代码可读性。
3. 将 `fig, ax` 和 `plt.subplots()` 合并成一个语句，简化代码。
4. 在 `Slider`、`Button` 和 `RadioButtons` 的初始化中，添加 `color` 和 `hovercolor` 参数，避免鼠标悬停时颜色过于明亮。
5. 将回调函数和控件的绑定分别放在不同的代码块中，增加代码可读性。

y_pred = model.predict(X_test) y_pred = (y_pred > 0.5).astype(int) 画出ROC曲线

要画出ROC曲线，首先需要计算出模型的真阳性率（True Positive Rate, TPR）和假阳性率（False Positive Rate, FPR）。

下面是画出ROC曲线的代码示例：

from sklearn.metrics import roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 计算真阳性率和假阳性率
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred)
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 画出ROC曲线
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % roc_auc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()

其中，y_test是测试集数据的真实标签，y_pred是模型预测的标签。通过调用sklearn.metrics库中的roc_curve函数来计算出真阳性率和假阳性率，再使用auc函数计算出ROC曲线下面积，最后使用matplotlib库来画出ROC曲线。