对于训练好的图像检索模型，给出prc曲线绘制、prc值计算、map值计算、top-n值计算和混淆矩阵绘制的python代码

对于训练好的图像检索模型，你可以使用`scikit-learn`库中的`plot_precision_recall_curve`函数来绘制PR曲线，`average_precision_score`计算AUC-PR（平均精度），以及`classification_report`生成混淆矩阵。这里提供一个基本的例子：

首先确保安装了`scikit-learn`库，如果没有可以使用以下命令安装：

pip install scikit-learn

然后，假设我们有一个二元标签数组`y_true`代表真实类别，和一个概率分数数组`y_scores`表示模型的置信度（0到1之间的值）：

from sklearn.metrics import plot_precision_recall_curve, average_precision_score, classification_report
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设已有的真实标签和模型得分
y_true = np.array([...])  # 例如 [0, 1, 0, ..., 1]
y_scores = np.array([...])  # 例如 [[0.8, 0.2], [0.6, 0.4], ...]

# 计算并绘制PR曲线
disp = plot_precision_recall_curve(y_true, y_scores)
disp.ax_.set_title('Precision-Recall curve')
plt.show()

# 计算平均精度（mAP）
ap = average_precision_score(y_true, y_scores, average='macro')  # 或 'micro', 'weighted'
print(f"平均精度 (mAP): {ap}")

# 混淆矩阵
conf_mat = confusion_matrix(y_true, y_scores >= 0.5)  # 需要设定阈值
print("混淆矩阵:")
print(conf_mat)

# 如果y_scores已经是离散化的，可以直接计算top-n值
top_n_values = top_n_accuracy(y_true, y_scores, n=5)  # 假设n是想要考虑的前n个匹配
print(f"Top-{n}准确率: {top_n_values}")

`top_n_accuracy`函数需要自定义，可以根据实际情况编写：

def top_n_accuracy(y_true, y_scores, n):
    correct = 0
    for i in range(len(y_true)):
        if np.argmax(y_scores[i, :]) in np.argsort(-y_scores[i, :][:n])[::-1]:
            correct += 1
    return correct / len(y_true)