编程测评结果图通常使用数据可视化库来制作，比如Python中的matplotlib和seaborn库。以下是一个使用matplotlib和seaborn制作编程测评结果图的步骤示例：
导入必要的库
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
```
设置绘图风格
```python
plt.style.use（'seaborn-darkgrid'）
sns.set_palette（'coolwarm'）
```
准备数据
假设你有一个包含编程测评结果的DataFrame，例如：
```python
data_df = pd.DataFrame（{
'model': ['K-mer分词+词袋模型', '逻辑回归', '随机森林', '支持向量机'],
'auc_avg': [0.85, 0.88, 0.90, 0.92]
}）
```
绘制箱型图
```python
plt.figure（figsize=（10, 6））
sns.boxplot（data=data_df, x='model', y='auc_avg', order=data_df['model'].unique（）, hue='model'）
plt.xlabel（'模型'）
plt.ylabel（'交叉验证分类准确率'）
plt.legend（title='分类器', loc='upper right', fontsize=10）
plt.ylim（[0.80, 0.95]）
plt.title（'编程测评结果图'）
plt.show（）
```
添加网格线
如果你想在图表中添加网格线，可以在绘制每个子图时添加如下代码：
```python
plt.grid（True）
```
通过以上步骤，你可以制作出一份清晰的编程测评结果图。根据具体需求，你可以调整绘图风格、数据格式和图表元素，以获得更直观和美观的结果。