利用python中的matplotlib打印混淆矩阵实例

1. 引言

混淆矩阵（Confusion Matrix）是在机器学习和数据挖掘中广泛使用的一种评估分类模型性能的方法。通过混淆矩阵，我们可以直观地了解模型在不同类别上的分类情况，从而判断模型的准确性、召回率等指标。在本文中，我们将使用Python中的matplotlib库来绘制混淆矩阵的示例。

2. 准备工作

在使用matplotlib绘制混淆矩阵之前，我们需要先安装matplotlib库。可以使用以下命令在命令行中安装matplotlib：

pip install matplotlib

安装完成后，我们就可以开始编写绘制混淆矩阵的代码了。

3. 绘制混淆矩阵

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要定义一个混淆矩阵。混淆矩阵是一个n x n的矩阵，其中n是类别的数量。每个矩阵元素表示模型对某个类别的分类结果。

confusion_matrix = np.array([[50, 10, 5],

                             [5, 90, 10],
                             [2, 8, 85]])

在这个示例中，我们假设有3个类别，每个类别有50个、90个和85个样本。我们随机设置了一些分类错误的样本。

3.1 绘制混淆矩阵

要绘制混淆矩阵，我们可以使用matplotlib库中的imshow函数。该函数可以根据矩阵的值绘制一个颜色图，颜色的深浅表示矩阵元素的大小：

plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)

plt.title("Confusion Matrix")
plt.colorbar()

以上代码将混淆矩阵绘制成一个颜色图，并加上了标题和颜色条。

下面的代码将在图上添加对应的数值（即混淆矩阵的值）：

for i in range(confusion_matrix.shape[0]):

    for j in range(confusion_matrix.shape[1]):
        plt.text(j, i, str(confusion_matrix[i, j]),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if i != j else "black")

以上代码使用循环遍历混淆矩阵的每个元素，并使用plt.text函数在图上添加对应的数值。如果当前元素所在位置对应的类别是正确的，则使用黑色显示数值，否则使用白色显示数值。

最后，我们使用plt.show函数显示绘制完成的混淆矩阵：

plt.show()

3.2 自定义混淆矩阵

我们可以通过修改imshow函数的参数，来自定义混淆矩阵的绘制样式。例如，可以使用较大的字体显示数值，并添加行、列标签：

plt.imshow(confusion_matrix, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Blues)

plt.title("Confusion Matrix", fontsize=16)
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(confusion_matrix.shape[0])
plt.xticks(tick_marks, ["Class 1", "Class 2", "Class 3"], rotation=45, fontsize=12)
plt.yticks(tick_marks, ["Class 1", "Class 2", "Class 3"], fontsize=12)
for i in range(confusion_matrix.shape[0]):
    for j in range(confusion_matrix.shape[1]):
        plt.text(j, i, str(confusion_matrix[i, j]),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if i != j else "black", fontsize=16)
plt.show()

以上代码通过修改plt.title函数的fontsize参数、plt.xticks和plt.yticks函数的fontsize参数，以及plt.text函数的fontsize参数，来自定义绘制混淆矩阵的样式。

4. 总结

本文介绍了如何使用Python中的matplotlib库来绘制混淆矩阵的实例。我们首先导入所需的库，然后定义了一个混淆矩阵。接下来，我们使用imshow函数将混淆矩阵绘制成颜色图，并添加标题和颜色条。最后，我们使用plt.text函数在图上添加混淆矩阵的数值。通过自定义函数的参数，我们可以自定义混淆矩阵的绘制样式。

关于混淆矩阵的更多信息和应用请参考相关资料。希望本文对您理解和使用混淆矩阵有所帮助。