Question

我有一个混淆矩阵，我想要绘制而不仅仅是打印，我从here获取代码。

这是我采取的一些非常轻微的修改功能。

def plot_confusion_matrix(cm, classes,
                          normalize=False,
                          title='Confusion matrix',
                          cmap=plt.cm.Blues):
    """
    This function prints and plots the confusion matrix.
    Normalization can be applied by setting `normalize=True`.
    """
    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    plt.title(title)
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks, classes)

    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
        print("Normalized confusion matrix")
    else:
        print('Confusion matrix, without normalization')

    print(cm)

    thresh = cm.max() / 2.
    for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
        plt.text(j, i, round(cm[i, j],4)*100,
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

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

当我尝试使用plot_confusion_matrix(cm, classes=['Front', 'Left', 'Rear', 'Right'],normalize=True,title='Confusion matrix, without normalization')

绘制图形时

我得到这个数字

如您所见，左侧的预测和真实标签的值缺失。当我在没有标准化的情况下尝试这个时，一切似乎都在起作用，我可以看到预测与真实标签的实际数量。

我正在使用python 3.5.3并在Jupyter Notebook 5.0.0上运行代码。可能导致这个问题的原因是什么？

编辑

函数调用之前的cm（混淆矩阵）是

cm =   np.array([[20633,   219,   357,   118],
       [  136,   340,   199,     0],
       [   49,    10, 15536,    67],
       [  270,     2,   196,   353]])
plot_confusion_matrix(cm, classes=['Front', 'Left', 'Rear', 'Right'],normalize=True,title='Confusion matrix, without normalization')

Answer 1

标签实际上就在那里。它在几乎白色的背景上只是白色，因此很难看到。我稍微更改了原始图像的灰度系数，使其可见：

您可能需要更改将文本设为白色的阈值。例如。

thresh = cm.max() / 1.4

按预期产生图像：

标签不在matplotlib图中打印

1 个答案: