Matplotlib子图在机器学习中的应用：可视化模型和数据

# 1. Matplotlib子图简介

Matplotlib是Python中一个强大的数据可视化库，它提供了创建各种类型图表的功能，包括子图。子图允许在单个图形窗口中创建多个图表，从而方便地比较和分析不同数据集。

子图可以分为两类：**共享轴子图**和**独立轴子图**。共享轴子图共享同一组x和y轴，而独立轴子图具有自己的独立轴。子图的布局和坐标系可以通过`subplot()`函数进行控制，该函数接受三个参数：行数、列数和当前子图在网格中的位置。

# 2. 子图的理论基础

### 2.1 子图的概念和分类

**概念：**

子图是 Matplotlib 中的一种绘图对象，它允许在同一图形窗口中创建多个子绘图区域。每个子图都有自己的坐标系和一组轴，可以独立地绘制数据。

**分类：**

子图可以根据其布局方式进行分类：

- **网格子图：**子图排列成网格状，每个子图占据网格中的一个单元格。
- **极坐标子图：**子图以极坐标系绘制数据。
- **极轴子图：**子图以极轴坐标系绘制数据。
- **三维子图：**子图以三维坐标系绘制数据。

### 2.2 子图的布局和坐标系

**布局：**

子图的布局可以通过 `subplot()` 函数指定。该函数接受三个参数：

- `nrows`：子图的行数
- `ncols`：子图的列数
- `index`：子图在网格中的索引

例如，以下代码创建了一个包含 2 行 3 列的网格子图：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 3)

**坐标系：**

每个子图都有自己的坐标系。坐标系可以通过 `set_xlabel()`、`set_ylabel()` 和 `set_title()` 函数设置。

# 设置子图的 x 轴标签
axes[0, 0].set_xlabel('X-axis')

# 设置子图的 y 轴标签
axes[0, 0].set_ylabel('Y-axis')

# 设置子图的标题
axes[0, 0].set_title('Subplot 1')

**代码逻辑分析：**

- `set_xlabel()` 函数设置子图的 x 轴标签，参数为标签文本。
- `set_ylabel()` 函数设置子图的 y 轴标签，参数为标签文本。
- `set_title()` 函数设置子图的标题，参数为标题文本。

# 3. 子图在机器学习中的实践

### 3.1 可视化模型性能

在机器学习中，评估模型的性能至关重要。子图提供了一种有效的方法来直观地表示模型的性能指标。

#### 3.1.1 混淆矩阵

混淆矩阵是一种表格，用于显示模型在分类任务中的预测结果与真实标签之间的关系。它可以帮助我们评估模型的精度、召回率和 F1 分数等指标。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建混淆矩阵
y_true = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0])
y_pred = np.array([0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0])

confusion_matrix = np.zeros((2, 2))
for i in range(len(y_true)):
    confusion_matrix[y_true[i], y_pred[i]] += 1

# 绘制混淆矩阵
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.imshow(confusion_matrix, cmap=plt