两个200个标签的列表画混淆矩阵代码

以下是一个Python示例代码，可以计算两个200个标签的列表之间的混淆矩阵：

import numpy as np
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 两个200个标签的列表
true_labels = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ... , 199]
pred_labels = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ... , 199]

# 计算混淆矩阵
confusion_mat = confusion_matrix(true_labels, pred_labels)

# 打印混淆矩阵
print(confusion_mat)

在这个示例代码中，`true_labels`和`pred_labels`是两个200个标签的列表，分别代表真实标签和预测标签。`confusion_matrix`函数可以计算混淆矩阵，返回一个二维数组。最后，使用`print`函数打印混淆矩阵。