混淆矩阵及其分类/误分类实例数量的可视化（Python/Matplotlib）

Question

我正在使用以下代码用matplotlib绘制混淆矩阵：

from numpy import *
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *

conf_arr = [[33,2,0,0,0,0,0,0,0,1,3], [3,31,0,0,0,0,0,0,0,0,0], [0,4,41,0,0,0,0,0,0,0,1], [0,1,0,30,0,6,0,0,0,0,1], [0,0,0,0,38,10,0,0,0,0,0], [0,0,0,3,1,39,0,0,0,0,4], [0,2,2,0,4,1,31,0,0,0,2], [0,1,0,0,0,0,0,36,0,2,0], [0,0,0,0,0,0,1,5,37,5,1], [3,0,0,0,0,0,0,0,0,39,0], [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,38] ]

norm_conf = []
for i in conf_arr:
    a = 0
    tmp_arr = []
    a = sum(i,0)
    for j in i:
        tmp_arr.append(float(j)/float(a))
    norm_conf.append(tmp_arr)

plt.clf()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
res = ax.imshow(array(norm_conf), cmap=cm.jet, interpolation='nearest')
cb = fig.colorbar(res)
savefig("confmat.png", format="png")

但是我希望混淆矩阵能够像这张图（右侧）一样显示数字。我该如何将conf_arr绘制在图形上？

- Pinkie

---

哇，这段代码和费斯托斯圆盘一样易读。 - siamii

Answer 1

您可以使用text将任意文本放入图表中。 例如，将以下行插入到您的代码中将写入数字（请注意，第一行和最后一行来自您的代码，以显示您应该插入我的行的位置）：

res = ax.imshow(array(norm_conf), cmap=cm.jet, interpolation='nearest')
for i, cas in enumerate(conf_arr):
    for j, c in enumerate(cas):
        if c>0:
            plt.text(j-.2, i+.2, c, fontsize=14)
cb = fig.colorbar(res)

- tom10

---

感谢您的解决方案。它完全符合我的需求。干杯！ - Pinkie

Answer 2

我认为唯一可行的方法是使用注解。你可以尝试这些代码：

for i,j in ((x,y) for x in xrange(len(conf_arr))
            for y in xrange(len(conf_arr[0]))):
    ax.annotate(str(conf_arr[i][j]),xy=(i,j))

在保存图形之前。它会添加数字，但我会让你自己想出如何获取所需数字的大小。

- Justin Peel