根据文档
https://scikit-survival.readthedocs.io/en/stable/api/generated/sksurv.linear_model.CoxPHSurvivalAnalysis.html#sksurv.linear_model.CoxPHSurvivalAnalysis.predict_survival_function
它返回生存函数的概率数组。绘制此图时，哪个时间帧是x轴？
文档页面上有一个绘图示例，如下
for fn in surv_funcs:
plt.step(fn.x, fn(fn.x), where="post")
plt.ylim(0, 1)
plt.show()
这部分描述了什么(plt.step(fn.x, fn(fn.x), where="post")(
for fn in surv_funcs:
plt.step(fn.x, fn(fn.x), where="post")
plt.ylim(0, 1)
plt.show()
这适用于CoxPH或任何假设PH的生存模型。CoxPH中predict_survival_function((的返回数组将是一个同时具有X和Y值的数组对于随机森林使用：
for i, s in enumerate(surv_funcs):
plt.step(rsf_estimator.event_times_, s, where="post", label=str(i))
plt.ylabel("survival probabilities")
plt.xlabel("time")
plt.title("Predicted survival curve using Random Forest ")
plt.legend()
plt.grid(True)