matplot如何画混淆矩阵图

Matplotlib是一个广泛使用的Python数据可视化库，用于创建各种图表，包括混淆矩阵图。混淆矩阵通常在评估分类模型性能时使用，它展示了真实标签和预测标签之间的对应情况。在Matplotlib中，我们可以结合`matplotlib.pyplot`和`sklearn.metrics.confusion_matrix`函数来绘制。

首先，你需要安装`scikit-learn`库，因为它包含了计算混淆矩阵的功能。然后，你可以按照以下步骤绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import metrics

# 假设y_true是实际标签，y_pred是预测标签
conf_matrix = metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred)

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(conf_matrix, cmap='Blues', interpolation='nearest') # 使用蓝调色系

# 显示轴标签
ax.set_xlabel('Predicted labels')
ax.set_ylabel('True labels')

# 添加行和列的标签
ax.set_xticks(range(len(conf_matrix)), labels=classes)
ax.set_yticks(range(len(conf_matrix)), labels=classes)

# 设置数值颜色
for i in range(conf_matrix.shape[0]):
    for j in range(conf_matrix.shape[1]):
        ax.text(j, i, conf_matrix[i, j], ha="center", va="center", color="white" if conf_matrix[i, j] > 0 else "black")

plt.title('Confusion Matrix')
plt.colorbar(im)  # 添加颜色条
plt.show()