sns.heatmap(cf_matrix, annot=True, xticklabels = sorted(set(y_test)), yticklabels = sorted(set(y_test)))

这行代码是用来生成混淆矩阵热力图的。其中，cf_matrix是混淆矩阵，annot=True表示在热力图上显示具体数值，xticklabels和yticklabels是用于设置x轴和y轴的标签，sorted(set(y_test))是将y_test中的标签去重并按照字母顺序排序。热力图可以直观地展示模型分类的准确性和错误情况。

相关问题

python sns.heatmap(cm, annot=True)设置横纵坐标

在seaborn库中，heatmap函数可以用来绘制热力图。其中，cm是混淆矩阵，annot=True表示在热力图上显示数值。要设置横纵坐标的标签，可以使用set_xticklabels和set_yticklabels函数，例如：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
sns.heatmap(cm, annot=True)
plt.xlabel('Predicted labels')
plt.ylabel('True labels')
plt.xticks([0.5, 1.5, 2.5], ['label1', 'label2', 'label3'])
plt.yticks([0.5, 1.5, 2.5], ['label1', 'label2', 'label3'])
plt.show()

其中，set_xticklabels和set_yticklabels函数用于设置横纵坐标的标签，第一个参数是标签的位置，第二个参数是标签的名称，这里用列表表示。

解释代码sns.heatmap(rho, annot=True)，sns怎么定义

。好的，先说明一下，我是一个AI语言模型，而不是CSDN开发的ChitGPT，但我可以为您回答问题。关于您的问题，sns是一个Python可视化库，它用于绘制热图和其他类型的图表。sns.heatmap(rho, annot=True)的意思是绘制一个热力图，其中rho是一个矩阵（数组），annot=True代表在每个单元格中标注数值。