Traceback (most recent call last): File "D:\chulishuju\main.py", line 402, in <module> main() File "D:\chulishuju\main.py", line 392, in main confusion_matrix_2d = confusion_matrix.reshape(-1, 1) AttributeError: 'function' object has no attribute 'reshape'

这个错误提示表明您正在尝试将一个函数对象（`confusion_matrix`）应用于 `reshape` 方法。这意味着您可能已经意外地将函数对象分配给了 `confusion_matrix` 变量。

要解决这个错误，您需要检查代码中的变量名是否正确，并确保您在调用 `reshape` 方法之前将矩阵数据存储在正确的变量中。另外，请确保您导入了正确的库并正确地使用了 `confusion_matrix` 函数。

以下是一个示例，说明如何使用 `confusion_matrix` 函数和 `reshape` 方法来创建一个二维混淆矩阵，并将其传递给 `sns.heatmap()` 函数：

import numpy as np
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 假设 y_true 和 y_pred 是一些分类标签
y_true = np.array([0, 1, 0, 1, 1])
y_pred = np.array([1, 1, 0, 0, 1])

# 使用 confusion_matrix 函数计算混淆矩阵
confusion_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 将混淆矩阵数据转换为二维数组
confusion_matrix_2d = confusion_matrix.reshape((-1, 1))

# 将混淆矩阵数据传递给 sns.heatmap() 函数
sns.heatmap(confusion_matrix_2d, annot=True, cmap="Blues", fmt="d")

在这个例子中，我们首先使用 `confusion_matrix` 函数计算了一个混淆矩阵。然后，我们使用 `reshape` 方法将混淆矩阵转换为一个二维数组。最后，我们将二维的混淆矩阵数据传递给 `sns.heatmap()` 函数进行可视化。