if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 1.5 if normalize else cm.max() / 2 for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): if normalize: plt.text(j, i, "{:0.4f}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") else: plt.text(j, i, "{:,}".format(cm[i, j]), horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

这段代码是用于绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）的可视化结果。其中，参数 `normalize` 表示是否对混淆矩阵进行归一化处理。如果为 `True`，则将混淆矩阵每一行的元素值除以该行元素值之和，以保证每一行的元素和为1；否则，不进行归一化处理。

具体来说，该函数中的 `cm` 是混淆矩阵，`thresh` 表示用于判断文本颜色的阈值，`itertools.product` 是用于生成迭代器的函数。在绘制混淆矩阵的时候，对每一个混淆矩阵的元素进行遍历，如果进行归一化处理，则显示该元素的归一化后的值，否则显示该元素的原始值。同时，还可以根据阈值 `thresh` 来判断混淆矩阵元素的文本颜色，如果该元素的值大于阈值，则显示白色文本，否则显示黑色文本。

总的来说，这段代码通过可视化方式展示了混淆矩阵的相关信息，可以帮助我们更好地理解和分析模型的性能表现。