要在不改变数据的情况下水平翻转ROC曲线的x轴，可以通过对预测概率进行取反操作来实现。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve

# 假设这是原始的预测概率
y_true = np.array([0, 0, 1, 1, 1])
y_score = np.array([0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9])

# 计算原始的ROC曲线
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_score)

# 水平翻转ROC曲线的x轴
fpr_flipped = 1 - fpr

# 绘制原始ROC曲线和翻转后的ROC曲线
plt.plot(fpr, tpr, label='Original ROC Curve')
plt.plot(fpr_flipped, tpr, label='Flipped ROC Curve')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们首先计算了原始的ROC曲线，然后通过将假阳性率取反（1减去原始假阳性率）来水平翻转ROC曲线的x轴。最后，我们使用Matplotlib库将原始ROC曲线和翻转后的ROC曲线绘制在同一张图上进行比较。