在jupyter notebook中用准确率召回率F1分数AUC4个指标分别给rt3 模型和uerroberta-base-finetuned-dianping-chinese模型绘制雷达图的每一步程序不在python里写

在Jupyter Notebook中使用准确率，召回率，F1分数和AUC等四个指标来绘制雷达图的步骤如下：

1. 安装所需的库：首先确保已安装所需的库，如matplotlib和numpy。如果未安装，可以使用以下命令进行安装：

   !pip install matplotlib numpy
   

2. 准备数据：为每个模型（rt3和uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese）准备准确率，召回率，F1分数和AUC四个指标的数值。将这些数值存储在一个列表或数组中。

3. 创建雷达图：使用matplotlib库创建雷达图。以下是一个简单的示例代码来创建雷达图：

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   
   labels = ['准确率', '召回率', 'F1分数', 'AUC']
   model1_scores = [0.8, 0.9, 0.85, 0.95]
   model2_scores = [0.75, 0.85, 0.80, 0.90]
   
   angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist()
   angles += angles[:1]
   
   fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw={'polar': True})
   ax.plot(angles, model1_scores, 'o-', label='rt3')
   ax.plot(angles, model2_scores, 'o-', label='uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese')
   ax.fill(angles, model1_scores, alpha=0.25)
   ax.fill(angles, model2_scores, alpha=0.25)
   ax.set_xticks(angles[:-1])
   ax.set_xticklabels(labels)
   plt.legend()
   plt.show()
   

   这段代码创建了一个包含两个模型的雷达图。其中，labels是指标的标签，model1_scores和model2_scores分别是两个模型对应的指标数值。angles用于定义雷达图的角度，fig和ax用于创建图形和子图。通过ax.plot()和ax.fill()来绘制雷达图的线条和填充区域。最后，使用ax.set_xticks()和ax.set_xticklabels()来设置x轴刻度的标签，plt.legend()来显示图例，plt.show()来显示图形。

4. 更改数值和标签：根据实际情况，将模型的指标数值和标签进行相应的更改。确保数值和标签的顺序对应正确。

5. 运行代码：运行代码，将会在Jupyter Notebook中显示绘制的雷达图。

请注意，在Jupyter Notebook中运行Python代码时，需要确保每个单元格的代码按正确的顺序执行