如何利用Matplotlib繪制和分析生存曲線

小億
85
2024-05-20 13:49:32

要利用Matplotlib繪制和分析生存曲線，首先需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集，包括每個(gè)個(gè)體的生存時(shí)間和生存狀態(tài)（是否存活）。然后可以按照以下步驟進(jìn)行操作：

  1. 導(dǎo)入必要的庫(kù)和數(shù)據(jù)集，例如：
import matplotlib.pyplot as plt
from lifelines import KaplanMeierFitter

# 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集
data = ...
  1. 使用Kaplan-Meier估計(jì)器擬合生存曲線，例如：
kmf = KaplanMeierFitter()
kmf.fit(data['time'], event_observed=data['status'])
  1. 繪制生存曲線，例如：
plt.figure(figsize=(10, 6))
kmf.plot()
plt.title('Survival Curve')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Survival Probability')
plt.show()
  1. 可以根據(jù)需要添加更多的細(xì)節(jié)，比如添加組別信息、進(jìn)行分組比較等。

通過(guò)以上步驟，就可以利用Matplotlib繪制和分析生存曲線了。生存曲線可以幫助我們了解不同個(gè)體在不同時(shí)間點(diǎn)的生存概率，對(duì)于生存分析和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)具有重要意義。

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