绘制混淆矩阵module 'numpy' has no attribute 'bool

在给定的代码中，并没有直接涉及到绘制混淆矩阵的部分。混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种工具，通常用于计算模型的准确率、召回率等指标。在上述代码中，主要是绘制散点图的代码，并没有涉及到混淆矩阵的计算和绘制。

要绘制混淆矩阵，你可以使用其他库，如sklearn中的confusion_matrix函数。以下是一个示例代码来帮助你绘制混淆矩阵：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 假设有真实标签和预测标签
y_true = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1])
y_pred = np.array([0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1])

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

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Confusion Matrix')
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(2)
plt.xticks(tick_marks, ['Class 0', 'Class 1'])
plt.yticks(tick_marks, ['Class 0', 'Class 1'])
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')
plt.show()

此代码计算了真实标签和预测标签之间的混淆矩阵，并使用plt.imshow函数将混淆矩阵可视化。请确保你已经安装了必要的库，并根据需要进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python可视化 | Python可视化进阶必备 - plotly](https://blog.csdn.net/weixin_73136678/article/details/126558460)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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