python混淆矩阵可视化的代码

当然，这是一个用于可视化混淆矩阵的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def plot_confusion_matrix(confusion_matrix, labels):
    plt.figure(figsize=(len(labels), len(labels)))
    ax = sns.heatmap(confusion_matrix, annot=True, fmt=".0f", cmap="Blues")
    ax.set_xticklabels(labels)
    ax.set_yticklabels(labels)
    ax.set_xlabel('Predicted')
    ax.set_ylabel('Actual')
    plt.show()

# 以下是示例用法：

# 创建一个示例混淆矩阵和类别标签
labels = ['A', 'B', 'C']
confusion_matrix = np.array([[10, 2, 3],
                             [1, 15, 2],
                             [0, 1, 12]])

# 调用函数进行可视化
plot_confusion_matrix(confusion_matrix, labels)

这段代码使用了NumPy和Matplotlib库来创建和绘制混淆矩阵的热力图。它还使用了Seaborn库来美化热力图的样式。你可以根据自己的需求修改标签和混淆矩阵的值。运行这段代码后，将会显示一个热力图，其中行表示实际类别，列表示预测类别，每个单元格中的数字表示相应类别的样本数量。