python矩阵怎么加行标签

要给Python中的矩阵加上行标签，可以使用NumPy库中的`numpy.insert()`函数。该函数可以在矩阵的任意位置插入值。下面是一个示例代码，为一个3x3的矩阵添加行标签：

import numpy as np

# 创建一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 创建一个行标签数组
row_labels = np.array(['row1', 'row2', 'row3'])

# 在矩阵的第一列插入行标签
matrix_with_labels = np.insert(matrix, 0, row_labels, axis=1)

print(matrix_with_labels)

输出结果为：

array([['row1', '1', '2', '3'],
       ['row2', '4', '5', '6'],
       ['row3', '7', '8', '9']], dtype='<U11')

可以看到，行标签已经成功添加到了矩阵中。

相关问题

python中如何加混淆矩阵

在Python中，可以使用`sklearn.metrics`模块中的`confusion_matrix`函数来创建混淆矩阵。混淆矩阵用于评估分类模型的性能，特别是在多类分类问题中。

以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 实际的类别标签
actual_labels = [1, 0, 2, 1, 0, 2, 2, 1, 0]

# 预测的类别标签
predicted_labels = [1, 1, 2, 1, 0, 1, 2, 0, 0]

# 创建混淆矩阵
cm = confusion_matrix(actual_labels, predicted_labels)

print(cm)

输出结果将是一个3x3的矩阵，其中行表示实际类别，列表示预测类别。矩阵中的每个元素表示预测为某一类别的样本在实际类别中的个数。

请注意，该示例中使用了整数作为类别标签，但实际上可以使用任何类型的标签。

python画混淆矩阵怎么加数字

你可以使用 `matplotlib` 库中的 `imshow` 函数来绘制混淆矩阵，并使用 `text` 函数在每个格子中添加数字标签。以下是一个示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造混淆矩阵
confusion_matrix = np.array([[10, 2, 3],
                             [1, 15, 2],
                             [3, 1, 14]])

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

# 在每个格子中添加数字标签
for i in range(len(confusion_matrix)):
    for j in range(len(confusion_matrix)):
        plt.text(j, i, confusion_matrix[i][j],
                 ha="center", va="center", color="white")

# 添加轴标签和标题
plt.xlabel("Predicted label")
plt.ylabel("True label")
plt.title("Confusion Matrix")

# 显示图像
plt.show()

运行上述代码，即可得到带有数字标签的混淆矩阵图像。你也可以根据自己的需要调整颜色、字体大小等参数。