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这个问题在这里已经有了答案:
matplotlib/seaborn: first and last row cut in half of heatmap plot
(10 个回答)
2年前关闭。
我正在运行下面的代码以获得混淆矩阵。在我重置笔记本内核之前,输出看起来很棒。我没有更改代码,但现在它看起来被压扁了(图 1)。当我删除 plt.yticks 行(图 2)时它会更正,但我想要这些标签。这可能很简单,但我是 Python 新手。
import itertools
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`.
Source: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_confusion_matrix.html
"""
if normalize:
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
print("Normalized confusion matrix")
else:
print('Confusion matrix, without normalization')
print(cm)
# Plot the confusion matrix
plt.figure(figsize = (6, 6))
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.title(title, size = 25)
plt.colorbar(aspect=5)
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45, size = 12)
plt.yticks(tick_marks, classes, size = 12)
fmt = '.2f' if normalize else 'd'
thresh = cm.max() / 2.
# Labeling the plot
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt), fontsize = 20,
horizontalalignment="center",
color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.grid(False)
plt.tight_layout()
plt.ylabel('Actual label', size = 15)
plt.xlabel('Predicted label', size = 15)
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
plot_confusion_matrix(cm, classes = ['Good Mental Health', 'Poor Mental Health'],
title = 'Confusion Matrix')
最佳答案
尝试在代码末尾添加这些行。
plt.tight_layout()
plt.show()
tick_marks = ['good mental health', 'poor mental health']
tick_marks = ['good \nmental health', 'poor \nmental health']
plt.yticks(tick_marks, classes, size = 12, rotation='vertical')
关于python - 为什么这个混淆矩阵(matplotlib)在 Jupyter Notebook 中看起来被压扁了?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57937751/
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