file文件夹中有A，B，C三个文件，分别为不同事物的图片，编写用svm进行分类的python代码，需要绘制混淆矩阵

好的，以下是基于sklearn库的SVM分类器代码和混淆矩阵绘制代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

# 读取A、B、C三个文件的图片数据
A_data = np.load('file/A.npy')
B_data = np.load('file/B.npy')
C_data = np.load('file/C.npy')

# 拼接样本数据和标签数据
X = np.vstack((A_data, B_data, C_data))
y = np.hstack((np.zeros(len(A_data)), np.ones(len(B_data)), np.full(len(C_data), 2)))

# 将样本数据划分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出分类性能指标
print('Classification report:\n', metrics.classification_report(y_test, y_pred))

# 绘制混淆矩阵
disp = plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test, cmap=plt.cm.Blues, normalize=None)
disp.ax_.set_title('Confusion Matrix')
plt.show()

在上述代码中，我们首先读取了A、B、C三个文件中的图片数据，并将它们拼接成一个大的样本数据集X和对应的标签数据y。然后，我们将样本数据集划分为训练集和测试集，并使用sklearn库中的SVM分类器进行训练和预测。最后，我们输出了分类性能指标和绘制了混淆矩阵。

需要注意的是，上述代码中的混淆矩阵绘制函数plot_confusion_matrix需要安装sklearn库的最新版本才能使用。如果你使用的是旧版本的sklearn库，可以使用以下代码手动绘制混淆矩阵：

# 计算混淆矩阵
conf_mat = metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 绘制混淆矩阵
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(conf_mat, cmap=plt.cm.Blues, vmin=0, vmax=10)

# 设置标签
ax.set_xticks(np.arange(3))
ax.set_yticks(np.arange(3))
ax.set_xticklabels(['A', 'B', 'C'])
ax.set_yticklabels(['A', 'B', 'C'])
ax.tick_params(axis='both', which='both', length=0)
ax.set_xlabel('Predicted label')
ax.set_ylabel('True label')

# 添加数字标签
thresh = conf_mat.max() / 2.
for i in range(conf_mat.shape[0]):
    for j in range(conf_mat.shape[1]):
        ax.text(j, i, format(conf_mat[i, j], 'd'),
                ha="center", va="center",
                color="white" if conf_mat[i, j] > thresh else "black")

# 添加颜色条
cbar = ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
cbar.ax.set_ylabel('Number of samples', rotation=-90, va="bottom")

# 设置标题
ax.set_title('Confusion Matrix')

# 显示图像
plt.show()

这段代码中，我们首先计算了混淆矩阵，然后使用imshow函数绘制了矩阵的图像。接着，我们设置了标签和数字标签，并添加了颜色条和标题，最后显示图像。