模型综合评分的诺莫图python代码

以下是使用Python生成诺莫图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 模型综合评分数据
model_scores = {
    "Model A": 0.8,
    "Model B": 0.6,
    "Model C": 0.9,
    "Model D": 0.7,
    "Model E": 0.85
}

# 计算评分矩阵
score_matrix = np.zeros((len(model_scores), len(model_scores)))
for i, (model_i, score_i) in enumerate(model_scores.items()):
    for j, (model_j, score_j) in enumerate(model_scores.items()):
        score_matrix[i][j] = (score_i - score_j) / 2

# 计算每个模型的得分
model_ranks = np.sum(score_matrix, axis=1)

# 计算每个模型的位置
model_positions = np.zeros((len(model_scores), 2))
for i, model in enumerate(model_scores):
    angle = i * 2 * np.pi / len(model_scores)
    model_positions[i][0] = np.cos(angle) * model_ranks[i]
    model_positions[i][1] = np.sin(angle) * model_ranks[i]

# 绘制诺莫图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(model_positions[:, 0], model_positions[:, 1], 'o-')
for i, model in enumerate(model_scores):
    ax.text(model_positions[i][0], model_positions[i][1], model)
plt.show()

该代码将生成一个诺莫图，其中每个模型都被表示为一个点，并按其综合评分进行排序和排列。点之间的线表示模型之间的差异，点的位置表示模型的综合评分和排名。