python画混淆矩阵中没有数字

在Python中，如果要在混淆矩阵（Confusion Matrix）中显示类别名称而不是数字，通常需要将类别名转换成索引或使用Pandas等库的数据标签功能。例如，如果你有一个包含真实分类和预测分类的DataFrame，你可以这样做：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设你的数据是这样的
y_true = ['A', 'B', 'C', 'A', 'B']
y_pred = ['A', 'A', 'C', 'B', 'B']

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 将类别名添加到DataFrame中
class_names = ['Class A', 'Class B', 'Class C']
df_cm = pd.DataFrame(cm, columns=class_names, index=class_names)

print(df_cm)

这里，`class_names`列表包含了你的分类名称，然后我们创建了一个DataFrame，它的行和列标签就是这些类别名。这样，展示出来的混淆矩阵就会是以类别名代替数字的形式。

相关问题

python画混淆矩阵怎么加数字

你可以使用 `matplotlib` 库中的 `imshow` 函数来绘制混淆矩阵，并使用 `text` 函数在每个格子中添加数字标签。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造混淆矩阵
confusion_matrix = np.array([[10, 2, 3],
                             [1, 15, 2],
                             [3, 1, 14]])

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(confusion_matrix, cmap=plt.cm.Blues)

# 在每个格子中添加数字标签
for i in range(len(confusion_matrix)):
    for j in range(len(confusion_matrix)):
        plt.text(j, i, confusion_matrix[i][j],
                 ha="center", va="center", color="white")

# 添加轴标签和标题
plt.xlabel("Predicted label")
plt.ylabel("True label")
plt.title("Confusion Matrix")

# 显示图像
plt.show()

运行上述代码，即可得到带有数字标签的混淆矩阵图像。你也可以根据自己的需要调整颜色、字体大小等参数。

python 混淆矩阵怎么画

你可以使用 Python 中的库来绘制混淆矩阵，其中常用的库是 Matplotlib 和 seaborn。以下是一个使用 Matplotlib 绘制混淆矩阵的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_confusion_matrix(confusion_matrix, classes):
    plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
    plt.title('Confusion Matrix')
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks, classes)

    thresh = confusion_matrix.max() / 2.
    for i in range(confusion_matrix.shape[0]):
        for j in range(confusion_matrix.shape[1]):
            plt.text(j, i, format(confusion_matrix[i, j], 'd'),
                     horizontalalignment="center",
                     color="white" if confusion_matrix[i, j] > thresh else "black")

    plt.ylabel('True label')
    plt.xlabel('Predicted label')
    plt.tight_layout()

# 示例数据
classes = ['A', 'B', 'C']
confusion_matrix = np.array([[10, 2, 3],
                             [4, 15, 6],
                             [7, 8, 9]])

# 绘制混淆矩阵
plot_confusion_matrix(confusion_matrix, classes)
plt.show()

上述代码中，`confusion_matrix` 是一个二维数组，表示混淆矩阵的各个元素，`classes` 是一个包含类别标签的列表。你可以根据你的实际需求替换这些数据。

这段代码会生成一个热力图，其中每个格子中的数字表示预测结果与实际结果对应的样本数量。颜色越深表示数量越多。你可以通过修改代码中的样式设置来自定义绘制的混淆矩阵图表。