如何在生成器中绘制预测和真实标签

Question

我有图像分类模型，我想在生成器中绘制预测与真实标签的关系图，就像这样。

predictions = model.predict_generator(test_generator, steps=batch_size)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1). 

不知道如何绘制真实标签和预测标签。

# New Generator Test on Gavins data 

gavin_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255.)

Gavin_generator = gavin_datagen.flow_from_directory(
    base_dir,
    target_size=(150,150),
    batch_size=20,
    shuffle=False)

#  make predictions on the data, and give  filenames, for further clarification. 
Gavin_generator.reset()
pred_gavin = model.predict_generator(Gavin_generator,steps=len(Gavin_generator))

c1 = np.round(pred_gavin)
files = Gavin_generator.filenames

# store the results in dataframe.
results = pd.DataFrame({"file":files, "Pr":pred_gavin[:,0], "class":c1[:,0]})
results.head(20)

    file                    Pr      class
0   test\16077-0.jpg    0.122016    0.0
1   test\16077-18.jpg   0.753829    1.0
2   test\16077-6.jpg    0.173197    0.0
3   test\16079-0.jpg    0.722567    1.0
4   test\16079-6.jpg    0.788337    1.0
5   test\16091-0.jpg    0.449593    0.0
6   test\16091-12.jpg   0.746757    1.0
7   test\16091-18.jpg   0.795192    1.0
8   test\16091-6.jpg    0.557191    1.0
9   test\16093-0.jpg    0.783862    1.0
10  test\16093-12.jpg   0.807930    1.0
11  test\16093-18.jpg   0.802061    1.0
12  test\16093-6.jpg    0.766106    1.0
13  test\16097-0.jpg    0.809476    1.0
14  test\16097-12.jpg   0.661791    1.0
15  test\16097-18.jpg   0.785757    1.0
16  test\16097-6.jpg    0.809946    1.0
17  test\16101-0.jpg    0.700594    1.0
18  test\16101-12.jpg   0.443524    0.0
19  test\16101-18.jpg   0.787354    1.0

这是我想要做的，文件列具有文件路径，我想绘制仅“ 1.0”类的“异常”和图像，以及模型预测的图像。

这样我可以检查文件路径，以查看模型是否正确预测了这些图像。请帮忙 ！！！！！。