matplotlib中带有标签图的混淆矩阵未正确组织

混淆矩阵是用于评估分类模型性能的常用工具，而matplotlib是一个流行的Python数据可视化库。在使用matplotlib绘制带有标签图的混淆矩阵时，可能会遇到未正确组织的问题。

要解决这个问题，首先需要确保混淆矩阵的数据正确组织。混淆矩阵是一个二维数组，行表示实际类别，列表示预测类别。每个单元格的值表示实际类别与预测类别的匹配数量。确保混淆矩阵的数据准确无误是绘制正确标签图的前提。

接下来，使用matplotlib的绘图功能来创建带有标签图的混淆矩阵。可以使用matplotlib的imshow函数来绘制矩阵，并使用annotate函数在每个单元格上添加标签。annotate函数可以在指定位置添加文本标签，可以使用该函数在混淆矩阵的每个单元格上添加对应的数值标签。

以下是一个示例代码，展示如何使用matplotlib创建带有标签图的混淆矩阵：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 混淆矩阵数据
confusion_matrix = np.array([[10, 2, 3],
                             [1, 15, 0],
                             [4, 1, 12]])

# 绘制混淆矩阵
plt.imshow(confusion_matrix, cmap='Blues')

# 添加数值标签
for i in range(len(confusion_matrix)):
    for j in range(len(confusion_matrix)):
        plt.annotate(str(confusion_matrix[i][j]), xy=(j, i),
                     horizontalalignment='center',
                     verticalalignment='center')

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('Predicted label')
plt.ylabel('True label')

# 设置类别标签
labels = ['Class 1', 'Class 2', 'Class 3']
tick_marks = np.arange(len(labels))
plt.xticks(tick_marks, labels)
plt.yticks(tick_marks, labels)

# 显示颜色图例
plt.colorbar()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例代码中，首先定义了一个混淆矩阵的数据，然后使用imshow函数绘制矩阵。接着使用两个嵌套的循环遍历每个单元格，并使用annotate函数在每个单元格上添加数值标签。最后，设置坐标轴标签、类别标签和颜色图例，并使用show函数显示图形。

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