Python是一種功能強大的編程語言，廣泛應用于數據分析、科學計算、機器學習等領域。在數據分析和機器學習中，混淆矩陣是評估分類性能的常用工具之一。Python提供了多種繪制混淆矩陣圖的方式，其中最流行的是使用Matplotlib庫。本文將介紹如何使用Python繪制混淆矩陣圖。

# 導入必要的庫
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# 生成樣本
y_true = ['cat', 'dog', 'cat', 'dog', 'dog']
y_pred = ['cat', 'dog', 'dog', 'dog', 'cat']
# 計算混淆矩陣
classes = list(set(y_true))
confusion_mtx = confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=classes)
# 繪制混淆矩陣圖
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(confusion_mtx, cmap=plt.cm.Blues)
# 添加標簽和標題
ax.set_xticks(np.arange(len(classes)))
ax.set_yticks(np.arange(len(classes)))
ax.set_xticklabels(classes)
ax.set_yticklabels(classes)
ax.set_xlabel('Predicted Label')
ax.set_ylabel('True Label')
ax.set_title('Confusion Matrix')
# 添加注釋
thresh = confusion_mtx.max() / 2.
for i in range(len(classes)):
for j in range(len(classes)):
ax.text(j, i, confusion_mtx[i, j],
ha='center', va='center',
color='white' if confusion_mtx[i, j] >thresh else 'black')
# 顯示圖像
fig.tight_layout()
plt.show()

以上代碼演示了如何使用Python繪制混淆矩陣圖。我們首先生成了一個樣本，包含5個真實標簽和對應的預測標簽。然后使用sklearn.metrics庫中的confusion_matrix函數計算了混淆矩陣。最后，我們使用Matplotlib庫繪制了混淆矩陣圖，并添加了標簽、標題和注釋。

混淆矩陣圖可以直觀地顯示分類器的性能。在圖像的對角線上，顯示了正確分類的樣本數，而其他位置顯示了錯誤分類的樣本數。通過觀察混淆矩陣，我們可以獲得分類器的精度、召回率、F1值等評估指標。