Python是一種廣泛使用的編程語言，其包含許多強大的工具和庫，其中之一就是繪制AUC曲線的功能。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
y_true = [0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.6, 0.2, 0.7, 0.9, 0.3, 0.5]
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % roc_auc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()

AUC曲線被廣泛用于評估二元分類算法的性能。這個函數將分類器的假正例率（FPR）繪制在x軸上，真正例率（TPR）繪制在y軸上。繪制完整的曲線后，計算曲線下方的面積。這個面積的值在0.5（即隨機猜測）和1.0之間，是分類器性能的定量指標。通常情況下，AUC值越高，分類器的性能越好。