Cmap在每列上标准化

Question

当使用plt.cm即colourmap时，下面显示的这个混淆矩阵的颜色工作正常，除了1.0值，然后看起来颜色太浅了。

我希望这与以下两者有关：颜色包裹使得在1.0时颜色被设置回较浅的颜色（不太可能）或者颜色在0.692的框中的颜色实际上是指值为1.0的颜色但是我的剧本以奇怪的方式构建颜色。

代码：

import numpy as np
import itertools
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

class_names = np.array(['EA','EB','RR Lyrae','Ceph','Dscuti','Noise'])

def pcm(cm,classes,normalize = True,title='Confusion Matrix',cmap=plt.cm.OrRd):
    plt.imshow(cm,interpolation='nearest',cmap=cmap)
    plt.title(title)
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks,classes,rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks,classes)
    cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis =0)[:,np.newaxis]
    cm = np.around(cm,decimals=3)

    thresh = cm.max()/2.
    for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]),range(cm.shape[1])):
        plt.text(j,i,cm[i,j],horizontalalignment="center",color="white" if cm[i,j]>thresh else "black")

    plt.tight_layout()
    plt.xlabel('True Species')
    plt.ylabel('Predicted Species')

cnf_matrix = confusion_matrix(np.array(pred_classes)-2,real_classes)
np.set_printoptions(precision=2)
plt.figure()
pcm(cnf_matrix,classes=class_names,normalize = True,title = 'Normalised Confusion Matrix')
plt.show()