Python是一種廣泛使用的編程語言，可用于數據處理、人工智能、web開發等領域。其中，混淆矩陣是在機器學習和數據挖掘領域中非常重要的一種工具。那么，如何使用Python求混淆矩陣呢？

首先，我們需要導入需要用到的庫：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix

接下來，我們可以加載我們的數據集。這里，我們使用Iris數據集。首先，我們需要將Iris數據集的類別由字符串轉換為數值。代碼如下：

iris = pd.read_csv('iris.csv')
iris['Species'] = pd.Categorical(iris['Species']).codes

然后，我們將數據集分成訓練集和測試集：

from sklearn.model_selection import train_test_split
X = iris.iloc[:, :-1].values
y = iris.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

接下來，我們可以使用分類器，比如決策樹，對數據進行分類。然后，我們就可以使用混淆矩陣來評估分類器的性能了。代碼如下：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
classifier = DecisionTreeClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)
y_pred = classifier.predict(X_test)
confusion_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print(confusion_matrix)

最后，我們可以繪制出混淆矩陣的可視化結果：

plt.matshow(confusion_matrix)
plt.colorbar()
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('True')
plt.show()

以上就是使用Python求混淆矩陣的完整過程，希望對大家有所幫助。