这是我绘制混淆矩阵的代码，在绘制的矩阵里面添加准确率

以下是绘制混淆矩阵并添加准确率的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造混淆矩阵和准确率
confusion_matrix = np.array([[85, 15], [20, 80]])
accuracy = np.trace(confusion_matrix) / np.sum(confusion_matrix)

# 绘制混淆矩阵
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
ax.matshow(confusion_matrix, cmap=plt.cm.Blues, alpha=0.3)
for i in range(confusion_matrix.shape[0]):
    for j in range(confusion_matrix.shape[1]):
        ax.text(x=j, y=i, s=confusion_matrix[i, j], va='center', ha='center', fontsize=18)
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')

# 添加准确率
ax.text(x=0, y=2, s='Accuracy = {:.2f}%'.format(accuracy*100), fontsize=14)

plt.show()

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库，先构造了一个2x2的混淆矩阵和准确率，然后使用Matplotlib的matshow函数绘制了矩阵，使用text函数添加了数字标签，最后使用text函数添加了准确率。在绘制矩阵时，使用了alpha参数来设置透明度，使矩阵的颜色不会过于鲜艳。在添加准确率时，使用了字符串格式化来将准确率转换为百分比，并限定小数点后两位。