PyPI - Wheel

Python中的混淆矩阵

使用seaborn和matplotlib在Python中绘制漂亮的混淆矩阵（类似Matlab）

创建于2018年6月25日 14:17:37 作者：Wagner Cipriano - wagnerbhbr

此模块可以从NumPy矩阵或两个NumPy数组（y_test和predictions）生成漂亮的混淆矩阵打印结果。

安装

pip install pretty-confusion-matrix

快速开始

从DataFrame绘制：

import numpy as np
import pandas as pd
from pretty_confusion_matrix import pp_matrix

array = np.array([[13,  0,  1,  0,  2,  0],
                  [0, 50,  2,  0, 10,  0],
                  [0, 13, 16,  0,  0,  3],
                  [0,  0,  0, 13,  1,  0],
                  [0, 40,  0,  1, 15,  0],
                  [0,  0,  0,  0,  0, 20]])

# 获取pandas数据框
df_cm = pd.DataFrame(array, index=range(1, 7), columns=range(1, 7))
# 颜色映射：查看此处并选择你喜欢的
cmap = 'PuRd'
pp_matrix(df_cm, cmap=cmap)

替代文本

从向量绘制

import numpy as np
from pretty_confusion_matrix import pp_matrix_from_data

y_test = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2,
                  3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])
predic = np.array([1, 2, 4, 3, 5, 1, 2, 4, 3, 5, 1, 2, 3, 4, 4, 1, 4, 3, 4, 5, 1, 2, 4, 4, 5, 1, 2, 4, 4, 5, 1, 2, 4, 4, 5, 1, 2, 4, 4, 5, 1, 2, 3, 3, 5, 1, 2, 3, 3, 5, 1, 2,
                  3, 4, 4, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 2, 4, 4, 5, 1, 2, 4, 4, 5, 1, 2, 4, 4, 5, 1, 2, 4, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5])

pp_matrix_from_data(y_test, predic)

替代文本

在坐标轴中使用自定义标签

您可以自定义坐标轴中的标签，无论是通过数据框还是向量。

从数据框

要在坐标轴上使用文本标签而不是整数来绘制矩阵，请更改数据框的 index 和 columns 参数。以上面的示例为例，只需将 df_cm = pd.DataFrame(array, index=range(1, 7), columns=range(1, 7)) 这行改为：

col = ['狗', '猫', '老鼠', '狐狸', '鸟', '鸡']
df_cm = pd.DataFrame(array, index=col, columns=col)

这将把坐标轴上的整数标签（1...6）替换为 狗、猫、老鼠 等。

从向量

这种方法非常相似，在这种情况下，您只需要使用 columns 参数，如下例所示。这个参数是一个位置数组，即顺序必须与数据表示相同。在这个例子中，狗将被分配给类别 0，猫将被分配给类别 1，依此类推。以上面的第二个示例为例，只需将 pp_matrix_from_data(y_test, predic) 这行改为：

columns = ['狗', '猫', '老鼠', '狐狸', '鸟'] 
pp_matrix_from_data(y_test, predic, columns)

这将把坐标轴上的"类别 A, ..., 类别 E"替换为 狗、猫、...、鸟。

有关"如何在 Python 中用字符串而不是整数绘制混淆矩阵"的更多信息，请参阅这个 Stack Overflow 回答。

选择颜色映射

您可以通过许多颜色选项（如 PuRd、Oranges 等）来选择矩阵的布局。要自定义您的配色方案，请使用 pp_matrix 函数的 cmap 参数。要查看所有可用的颜色映射，请执行以下操作：

from matplotlib import colormaps
list(colormaps)

有关 Matplotlib 中选择颜色映射的更多信息，请参阅此处。

参考文献：

1. MATLAB 混淆矩阵：

a) 绘制混淆矩阵

b) 使用分类标签绘制混淆矩阵

2. Python 示例和更多内容：

a) 如何在 Python 中用字符串而不是整数绘制混淆矩阵

b) 绘制 scikit-learn 分类报告

c) 在 Python 中用字符串而不是整数绘制混淆矩阵

d) Seaborn 热力图

e) Sklearn - 用标签绘制混淆矩阵

f) 模型选择 - 绘制混淆矩阵

pretty-print-confusion-matrix