在python中，我們可以使用matplotlib庫來繪制ks曲線。具體步驟如下：

# 導入所需庫
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 加載數據
data = pd.read_csv('data.csv')
# 計算ks值，以及繪制ks曲線
y = data['y']  # 獲取標簽列
pred = data['pred']  # 獲取預測結果列
fpr, tpr, threshold = metrics.roc_curve(y, pred)  # 計算fpr和tpr
ks_value = max(tpr - fpr)  # 計算ks值
plt.plot(threshold, tpr, label='Sensitivity')  # 繪制敏感性曲線
plt.plot(threshold, fpr, label='1 - Specificity')  # 繪制1 - 特異性曲線
plt.plot(threshold, tpr-fpr, label='KS')  # 繪制ks曲線
plt.xlabel('Threshold')
plt.title('KS curve (KS = {:.3f})'.format(ks_value))
plt.legend(loc='best')
plt.show()

首先，我們需要導入所要使用的庫，包括pandas、matplotlib等。然后，我們可以使用pandas庫來加載數據，這里的數據可以是一個.csv格式的文件。為了計算ks值，我們需要獲取數據集中的標簽列y和預測結果列pred。

接著，我們可以使用scikit-learn中的metrics庫來計算tpr和fpr。tpr表示真正率，fpr表示假正率。我們通過調整閾值，可以得到一組fpr和tpr值。計算ks值時，我們需要取tpr和fpr的最大差值，即max(tpr - fpr)。

最后，我們使用matplotlib庫來繪制ks曲線。我們可以使用plot函數來分別繪制敏感性曲線、1 - 特異性曲線和ks曲線。通過調整plt.xlabel、plt.title和plt.legend等參數，可以美化圖像的顯示效果。