matplotlib混淆矩阵
时间: 2023-10-31 13:58:34 浏览: 52
混淆矩阵是用来评估分类模型性能的常用工具。它可以显示出模型在不同类别上的预测结果与实际结果的差异。利用Python中的Matplotlib库,我们可以打印出混淆矩阵的图形表示。
根据引用提供的资料,我们可以使用Matplotlib的plot_confusion_matrix函数来打印混淆矩阵。根据引用和引用的内容,这个函数的参数包括混淆矩阵本身、类别标签、是否进行百分比归一化、以及图表的标题。
如果我们希望在混淆矩阵中显示百分比,可以设置normalize参数为True,如引用所示。这样,混淆矩阵中的每个元素将显示为该类别所占的百分比。如果我们希望显示原始的数字,可以将normalize参数设置为False,如引用所示。
因此,要打印出matplotlib混淆矩阵,我们可以使用plot_confusion_matrix函数,并根据需要选择是否进行百分比归一化。
相关问题
matplotlib 混淆矩阵
matplotlib 是一个用于绘制数据可视化的库,它可以帮助我们创建混淆矩阵。
要使用 matplotlib 创建混淆矩阵,你需要先导入它的子模块 pyplot。然后,使用 pyplot 的函数 imshow() 来绘制矩阵,并使用函数 colorbar() 添加颜色标签。最后,使用函数 xticks() 和 yticks() 添加轴标签。
下面是一个创建混淆矩阵的示例代码:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 混淆矩阵数据
confusion_matrix = [[100, 20, 10],
[5, 200, 15],
[8, 7, 150]]
# 创建混淆矩阵图
plt.imshow(confusion_matrix, cmap='Blues')
# 添加颜色标签
plt.colorbar()
# 添加轴标签
plt.xticks([0, 1, 2], ['Class 1', 'Class 2', 'Class 3'])
plt.yticks([0, 1, 2], ['Class 1', 'Class 2', 'Class 3'])
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码会创建一个基于给定数据的混淆矩阵图,其中颜色表示不同的数值大小,轴标签表示不同的类别。
matplotlib调整混淆矩阵图像分辨率
要调整混淆矩阵图像的分辨率,可以使用Matplotlib的figure对象的dpi参数来设置图像的分辨率。默认情况下,Matplotlib的dpi参数设置为80。你可以通过在创建figure对象时指定dpi参数来调整图像的分辨率。例如,你可以使用以下代码将dpi设置为150:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(dpi=150)
```
这将创建一个分辨率为150的图像。你还可以使用savefig函数将图像保存为特定分辨率的图像文件。例如,你可以使用以下代码将图像保存为分辨率为150的PNG文件:
```python
fig.savefig('confusion_matrix.png', dpi=150)
```
这将保存一个分辨率为150的PNG图像文件,文件名为confusion_matrix.png。希望这个回答对你有帮助!\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Matplotlib 数据可视化(读书笔记)](https://blog.csdn.net/m0_46406255/article/details/127165223)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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