ax = sns.heatmap(confusion_matrix(y_pred,y_test),annot=True,cmap='coolwarm',fmt='d') ax.set_title('Predicting original data with decision tree model confusion matrix') ax.set_xticklabels(['Not Lost','Lost'],fontsize=18) ax.set_yticklabels(['Predicted Not Lost','Lost'],fontsize=18)把这段代码绘制出的图放在tkinter界面的指定位置

下面是将Seaborn绘制的混淆矩阵图放到Tkinter界面的例子：

import tkinter as tk
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg
from matplotlib.figure import Figure
import seaborn as sns
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import numpy as np

# 创建根窗口
root = tk.Tk()
root.title("Confusion Matrix")

# 生成混淆矩阵数据
y_test = np.array([0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1])
y_pred = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1])
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 绘制混淆矩阵图像
fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(111)
sns.heatmap(cm, annot=True, cmap='coolwarm', fmt='d', ax=ax)
ax.set_title('Predicting original data with decision tree model confusion matrix')
ax.set_xticklabels(['Not Lost', 'Lost'], fontsize=18)
ax.set_yticklabels(['Predicted Not Lost', 'Lost'], fontsize=18)

# 将图像显示在画布上
canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)
canvas.draw()
canvas.get_tk_widget().grid(row=0, column=0)

# 运行窗口
root.mainloop()

在这个例子中，我们使用Seaborn库绘制混淆矩阵图像，并将其放置在Tkinter窗口中。我们首先创建了一个根窗口，并指定了它的标题。

然后，我们生成了混淆矩阵数据，并使用Seaborn的`heatmap`方法将其绘制成混淆矩阵图像。我们还设置了图像的标题和轴标签。

接下来，我们使用`FigureCanvasTkAgg`将图像显示在Tkinter窗口中，并使用`grid`方法将其放置在指定的位置（这里是第0行第0列）。

最后，我们通过运行`mainloop`方法来启动窗口并显示图像。