sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show()改成导出混淆矩阵图片文件

要将混淆矩阵保存为图片文件，您可以使用`matplotlib`库中的`savefig`函数。可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入`matplotlib`库：

import matplotlib.pyplot as plt

2. 绘制热力图并隐藏显示：

plt.imshow(confusion_mat, cmap="Blues")
plt.colorbar()
plt.title("Confusion Matrix")
plt.xlabel("Predicted Labels")
plt.ylabel("True Labels")
plt.xticks(ticks=range(len(labels)), labels=labels, rotation=45)
plt.yticks(ticks=range(len(labels)), labels=labels)
plt.tight_layout()
plt.savefig("confusion_matrix.png")

3. 保存图片文件：

plt.savefig("confusion_matrix.png")

以上代码将生成一个名为`confusion_matrix.png`的图片文件，保存在当前工作目录下。您可以将文件名更改为您喜欢的名称和路径。

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def show_matrix(y_test, y_pred): # 定义一个函数显示混淆矩阵 y_test=y_test.detach().numpy() y_pred=y_pred.detach().numpy() print(y_test) cm = confusion_matrix(y_test,y_pred) # 调用混淆矩阵 plt.title("ANN Confusion Matrix") # 标题 sns.heatmap(cm,annot=True,cmap="Blues",fmt="d",cbar=False) # 热力图设定 plt.show() # 显示混淆矩阵

这段代码定义了一个名为`show_matrix`的函数，用于显示混淆矩阵。下面是完整的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix

def show_matrix(y_test, y_pred):
    y_test = y_test.detach().numpy()
    y_pred = y_pred.detach().numpy()
    print(y_test)

    cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
    plt.title("ANN Confusion Matrix")
    sns.heatmap(cm, annot=True, cmap="Blues", fmt="d", cbar=False)
    plt.show()

该函数的输入参数`y_test`和`y_pred`是模型的真实标签和预测结果。首先，将它们转换为NumPy数组（假设它们是PyTorch张量）。然后，使用`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵。接下来，使用Matplotlib和Seaborn绘制热力图来可视化混淆矩阵。最后，使用`plt.show()`显示混淆矩阵。

请确保已经导入所需的库（numpy、matplotlib、seaborn、sklearn.metrics）并将真实标签和预测结果传递给`show_matrix`函数以进行调用。

将后面代码绘制的图保存的代码from sklearn.metrics import confusion_matrix import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 预测结果和真实结果 y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2] y_pred = [0, 1, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 2] # 计算混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) # 可视化混淆矩阵 sns.set() sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues') plt.xlabel('Predicted label') plt.ylabel('True label') plt.show()

以下是将代码中绘制的图保存到本地的代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 预测结果和真实结果
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 1, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 2]

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 可视化混淆矩阵
sns.set()
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')
plt.savefig('confusion_matrix.png')
plt.show()

这段代码会将绘制的混淆矩阵保存为当前工作路径下的 `confusion_matrix.png` 文件。您可以根据需要修改文件名和路径。