绘制混淆矩阵代码

以下是Python中绘制混淆矩阵的代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 定义真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
y_pred = [0, 1, 2, 1, 0, 2, 0, 2, 1]

# 计算混淆矩阵
confusion_mat = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(confusion_mat, cmap=plt.cm.Blues)

# 添加标题和标签
plt.title('Confusion Matrix')
plt.xlabel('Predicted Labels')
plt.ylabel('True Labels')

# 添加刻度标签
tick_marks = np.arange(len(set(y_true))) # 标签数量
plt.xticks(tick_marks, ['Class 0', 'Class 1', 'Class 2'])
plt.yticks(tick_marks, ['Class 0', 'Class 1', 'Class 2'])

# 添加颜色条
plt.colorbar()

# 在矩阵中显示数字
thresh = confusion_mat.max() / 2. # 阈值
for i, j in itertools.product(range(confusion_mat.shape[0]), range(confusion_mat.shape[1])):
    plt.text(j, i, format(confusion_mat[i, j], 'd'),
             horizontalalignment="center",
             color="white" if confusion_mat[i, j] > thresh else "black")

# 显示图像
plt.show()

该代码使用`sklearn.metrics`中的`confusion_matrix`函数计算混淆矩阵，使用`matplotlib`库绘制矩阵，并使用`numpy`库处理数据。您可以将真实标签和预测标签替换为您要绘制混淆矩阵的数据。