在Python中绘制ROC曲线通常需要以下步骤：
1. 导入必要的库。
3. 使用`roc_curve`函数计算假阳性率（FPR）和真阳性率（TPR）。
4. 使用`auc`函数计算曲线下面积（AUC）。
5. 使用`matplotlib`库绘制ROC曲线。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
生成示例数据集
X, y = make_blobs（n_samples=（4000, 500）, cluster_std=[7, 2], random_state=0）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split（X, y, random_state=0）
训练支持向量机模型
clf = SVC（gamma=0.05）.fit（X_train, y_train）
计算ROC曲线的各个点
y_score = clf.decision_function（X_test）
fpr, tpr, _ = roc_curve（y_test, y_score）
roc_auc = auc（fpr, tpr）
绘制ROC曲线
plt.figure（）
lw = 2
plt.plot（fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve （area = %0.2f）' % roc_auc）
plt.plot（[0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--'）
plt.xlim（[0.0, 1.0]）
plt.ylim（[0.0, 1.05]）
plt.xlabel（'False Positive Rate'）
plt.ylabel（'True Positive Rate'）
plt.title（'Receiver operating characteristic example'）
plt.legend（loc="lower right"）
plt.show（）
这段代码首先生成了一个二分类的不平衡数据集，然后使用支持向量机（SVM）作为分类器进行训练，并计算了ROC曲线的各个点以及AUC值，最后绘制出了ROC曲线。请根据您的具体需求调整数据集和分类器。