混淆矩陣（Confusion Matrix）是機器學習領域中一個重要的概念，用于評價分類模型的準確性。Python提供了多種繪制混淆矩陣圖的方法，本文將介紹一種基于matplotlib的方法。

首先，我們需要導入相關庫：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下來，我們構造一個2x2的混淆矩陣：

confusion_matrix = np.array([[42, 8], [18, 32]])

圖表的繪制過程主要分為以下幾步：

• 創建畫布：plt.figure()
• 繪制混淆矩陣：plt.imshow()
• 添加x軸標簽：plt.xlabel()
• 添加y軸標簽：plt.ylabel()
• 添加顏色條：plt.colorbar()
• 添加文字標注：plt.text()
• 顯示圖表：plt.show()

接下來，我們逐步實現以上步驟：

fig = plt.figure()
plt.imshow(confusion_matrix, cmap=plt.cm.Blues)
# 添加x軸標簽
plt.xlabel('Predicted labels')
# 添加y軸標簽
plt.ylabel('True labels')
# 添加顏色條
plt.colorbar()
# 添加文字標注
for i in range(len(confusion_matrix)):
for j in range(len(confusion_matrix[i])):
plt.text(j, i, str(confusion_matrix[i][j]), color='red')
plt.show()

以上代碼會生成如下的混淆矩陣圖：

最后，我們可以進一步美化圖表，例如更改顏色、字體等。

通過以上方法，我們可以輕松地繪制出各種混淆矩陣圖，并用于評價分類模型的性能。希望這篇文章對大家有所幫助！