已经知道混淆矩阵，帮我写一个评价混淆矩阵的优劣的python代码

以下是评价混淆矩阵优劣的Python代码，其中使用了准确率、召回率、F1值等指标进行评价：

import numpy as np

def evaluate_confusion_matrix(confusion_matrix):
    # 计算混淆矩阵的各项指标
    TP = confusion_matrix[1, 1]
    TN = confusion_matrix[0,0]
    FP = confusion_matrix[0, 1]
    FN = confusion_matrix[1, 0]
    accuracy = (TP + TN) / float(TP + TN + FP + FN)
    precision = TP / float(TP + FP)
    recall = TP / float(TP + FN)
    f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)
    # 输出各项指标
    print("准确率：{:.2f}%".format(accuracy * 100))
    print("精确率：{:.2f}%".format(precision * 100))
    print("召回率：{:.2f}%".format(recall * 100))
    print("F1值：{:.2f}%".format(f1_score * 100))

# 示例混淆矩阵
confusion_matrix = np.array([[50, 10], [5, 35]])
evaluate_confusion_matrix(confusion_matrix)