python 生存曲线图

Python生存曲线图是一种用于统计分析的工具，可以用来看当前的生存率。在这篇文章中，我们将讨论怎样使用Python绘制生存曲线图。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据
data = pd.read_csv("survival_data.csv")
# 画图
sns.set(style="whitegrid")
sns.set(font_scale=1.5)
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.title("Survival Curve")
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Survival Probability")
sns.lineplot(x="Time", y="Probability", data=data, ci=None)
plt.show()

首先，我们需要导入所需的库：Pandas、Seaborn和Matplotlib。然后，我们需要导入我们的数据。这里我们使用Pandas从CSV文件中读取数据。

接下来，我们设定Seaborn的样式和字体大小，并创建一个图形。然后我们将数据传递给Seaborn函数来绘制生存曲线。我们将x轴设置为时间，y轴设置为生存几率，并且ci参数设置为None以删除置信区间。

最后，使用Matplotlib显示图形。