标签:plot plt matrix 0.0 fmt label 99.9 confusion
import seaborn as sns
sns.set(font_scale=1.4) # y label 横向
import matplotlib.pyplot as plt
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/35494575
fmt ='.0%'#显示百分比
fmt ='f' 显示完整数字 = fmt ='g'
fmt ='.3'显示小数的位数 = fmt ='.3f' = fmt ='.3g'
'''
confusion_matrix = pd.DataFrame(data = np.array([[99.9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[0.0, 99.9, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
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[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 99.9]]),
index = list(range(8)),columns = list(range(8)))
f, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
df_cm = pd.DataFrame(confusion_matrix)
sns.heatmap(df_cm,annot=True,vmax=100.0,vmin = 0.0,fmt ='.1f',cmap = 'Greys',annot_kws={'size': 14})
label_x = ax.get_xticklabels()
label_y = ax.get_yticklabels()
plt.setp(label_x, rotation=45, horizontalalignment='right',fontsize=16)
plt.setp(label_y, fontsize=16)
plt.xlabel('Predicted Emotion',fontsize=20)
plt.ylabel('True Emotion',fontsize=20)
plt.savefig('./fig_confusion_matrix_of_label_embedding_prediction.png')
plt.show()
在这里插入图片描述
标签:plot,plt,matrix,0.0,fmt,label,99.9,confusion 来源: https://blog.csdn.net/weixin_48354103/article/details/110355169
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