ylabel的参数包括什么

`ylabel()` 是 `matplotlib` 库中用于设置 y 轴标签的函数。它的参数包括：

- `ylabel(s, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)`：
- `s`：字符串类型，表示 y 轴的标签文本内容。
- `fontdict`：可选参数，是一个字典类型，用于设置 y 轴标签的字体属性。
- `labelpad`：可选参数，是一个浮点数，表示 y 轴标签和轴线之间的距离。
- `loc`：可选参数，表示 y 轴标签的位置，可以是字符串类型或者整数类型。
- `**kwargs`：可选参数，用于设置其他标签属性，如颜色、字体大小等。

相关问题

plt.ylabel()参数

plt.ylabel()是用于设置y轴标签的函数。它的参数包括：

- label：字符串类型，用于设置y轴标签的文本内容。
- fontdict：字典类型，用于设置标签的字体属性，如字体大小、颜色、字体样式等。
- labelpad：浮点型，用于设置标签与坐标轴之间的距离。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 设置y轴标签
plt.ylabel('y轴标签', fontdict={'size': 14, 'color': 'blue'}, labelpad=10)

plt.show()

plot_confusion_matrix传递参数是什么

plot_confusion_matrix函数通常用于可视化混淆矩阵，其传递的参数包括混淆矩阵、类别标签、标题、颜色映射等。具体而言，plot_confusion_matrix函数通常需要传递以下参数：

- confusion_matrix：混淆矩阵，通常是一个二维数组，其中每行代表一个真实类别，每列代表一个预测类别；
- classes：类别标签，通常是一个列表或数组，其中每个元素代表一个类别的名称；
- normalize：是否对混淆矩阵进行归一化，通常为True或False；
- title：图表的标题；
- cmap：颜色映射，通常是一个matplotlib colormap对象，用于指定不同类别的颜色。

例如，以下代码展示了如何使用plot_confusion_matrix函数绘制混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.utils.multiclass import unique_labels
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes,
                          normalize=False,
                          title=None,
                          cmap=plt.cm.Blues):
    """
    This function prints and plots the confusion matrix.
    Normalization can be applied by setting `normalize=True`.
    """
    if not title:
        if normalize:
            title = 'Normalized confusion matrix'
        else:
            title = 'Confusion matrix, without normalization'

    # Compute confusion matrix
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    # Only use the labels that appear in the data
    classes = classes[unique_labels(y_true, y_pred)]
    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
        print("Normalized confusion matrix")
    else:
        print('Confusion matrix, without normalization')

    print(cm)

    fig, ax = plt.subplots()
    im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
    # We want to show all ticks...
    ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]),
           yticks=np.arange(cm.shape[0]),
           # ... and label them with the respective list entries
           xticklabels=classes, yticklabels=classes,
           title=title,
           ylabel='True label',
           xlabel='Predicted label')

    # Rotate the tick labels and set their alignment.
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
             rotation_mode="anchor")

    # Loop over data dimensions and create text annotations.
    fmt = '.2f' if normalize else 'd'
    thresh = cm.max() / 2.
    for i in range(cm.shape[0]):
        for j in range(cm.shape[1]):
            ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                    ha="center", va="center",
                    color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
    fig.tight_layout()
    return ax

在这个例子中，plot_confusion_matrix函数需要传递的参数包括y_true和y_pred，分别代表真实标签和预测标签，以及classes参数，代表类别标签。其他参数都有默认值，可以根据需要进行修改。