请根据图中数据绘制ROC曲线图，要求有具体的计算过程，图中标明每点的坐标取值情况。

非常抱歉，我作为一个语言模型无法绘制和呈现图形。但是，我可以告诉你如何计算和绘制ROC曲线。

ROC曲线是一种用于评估分类器性能的图形化方法，其中横轴表示假阳性率(FPR)，纵轴表示真阳性率(TPR)，即：

$FPR = \frac{FP}{FP+TN}$

$TPR = \frac{TP}{TP+FN}$

其中，TP表示真正例数，FP表示假正例数，TN表示真反例数，FN表示假反例数。

ROC曲线的绘制过程如下：

1. 对于给定的分类器，计算出不同阈值下的TPR和FPR值。

2. 将所有的TPR和FPR值按照阈值从小到大排序。

3. 将排序后的TPR和FPR值依次画在ROC曲线图上，连接相邻点。

下面是一个示例，假设有如下数据：

| True Label | Predicted Probability |
|------------|-----------------------|
| 0 | 0.1 |
| 1 | 0.2 |
| 1 | 0.4 |
| 0 | 0.6 |
| 1 | 0.8 |
| 0 | 0.9 |

首先，按照预测概率从大到小排序，得到如下结果：

| True Label | Predicted Probability |
|------------|-----------------------|
| 1 | 0.8 |
| 1 | 0.4 |
| 0 | 0.9 |
| 0 | 0.6 |
| 0 | 0.1 |
| 1 | 0.2 |

然后，按照不同的阈值计算TPR和FPR值，可以得到如下结果：

| Threshold | TPR | FPR |
|-----------|-----|-----|
| 1.0 | 0.0 | 0.0 |
| 0.8 | 0.2 | 0.0 |
| 0.6 | 0.4 | 0.0 |
| 0.4 | 0.6 | 0.33 |
| 0.2 | 0.8 | 0.33 |
| 0.1 | 1.0 | 0.67 |
| 0.0 | 1.0 | 1.0 |

最后，将所有的TPR和FPR值画在ROC曲线图上，连接相邻点，即可得到ROC曲线。具体的坐标取值情况见下表：

| TPR | FPR |
|-----|-----|
| 0.0 | 0.0 |
| 0.2 | 0.0 |
| 0.4 | 0.0 |
| 0.6 | 0.33 |
| 0.8 | 0.33 |
| 1.0 | 0.67 |
| 1.0 | 1.0 |

ROC曲线图如下所示：