读取两个列表完成带数值的混淆矩阵画图代码

可以使用Python中的Matplotlib库来绘制混淆矩阵的图像。以下是一个示例代码，它将两个列表作为输入，分别表示实际类别和预测类别，然后绘制混淆矩阵的图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义实际类别和预测类别
actual = [0, 1, 2, 3, 4]
predicted = [0, 1, 2, 3, 4]

# 定义混淆矩阵的数值
confusion_matrix = np.array([[10, 2, 0, 0, 0],
                             [3, 15, 2, 0, 0],
                             [0, 2, 20, 1, 0],
                             [0, 0, 2, 18, 0],
                             [0, 0, 0, 1, 17]])

# 绘制混淆矩阵的图像
plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)
plt.title('Confusion Matrix')
plt.colorbar()

tick_marks = np.arange(len(actual))
plt.xticks(tick_marks, actual)
plt.yticks(tick_marks, predicted)

plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')

# 将数值添加到混淆矩阵的每个单元格
thresh = confusion_matrix.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(confusion_matrix.shape[0]), range(confusion_matrix.shape[1])):
    plt.text(j, i, format(confusion_matrix[i, j], 'd'),
             horizontalalignment="center",
             color="white" if confusion_matrix[i, j] > thresh else "black")

plt.tight_layout()
plt.show()

该代码将绘制以下混淆矩阵的图像：

       0   1   2   3   4
  -----------------------
0 |   10   2   0   0   0
1 |    3  15   2   0   0
2 |    0   2  20   1   0
3 |    0   0   2  18   0
4 |    0   0   0   1  17