python中混淆矩阵中的数据怎么居中

在Python中，可以使用混淆矩阵的居中方法，可以使用numpy库的函数来实现。

首先，首先导入numpy库：

import numpy as np

接下来，我们先创建一个混淆矩阵数组confusion_matrix，其中包含了分类结果，比如2个类别（0和1）的分类结果：

confusion_matrix = np.array([[10, 20],
                             [5, 15]])

接下来，我们可以使用numpy库的函数来计算每行和每列的总和，并计算总计的总和：

row_sum = np.sum(confusion_matrix, axis=1)
col_sum = np.sum(confusion_matrix, axis=0)
total_sum = np.sum(confusion_matrix)

然后，我们可以使用numpy库的函数来计算每个数据在混淆矩阵中的百分比：

percentage_matrix = confusion_matrix / total_sum

为了使数据居中，我们可以计算每个数据与该行和该列的总和的比例，并减去该比例的一半：

row_percentage = confusion_matrix / row_sum[:, np.newaxis]
col_percentage = confusion_matrix / col_sum
centered_matrix = confusion_matrix - (row_percentage + col_percentage) / 2

最后，我们可以打印居中后的混淆矩阵：

print(centered_matrix)

这样，我们就可以得到中心化的混淆矩阵数据。

请注意，以上代码仅适用于有限的分类结果和数据量。在实际应用中，可能需要根据具体的数据和需求进行调整。