python绘制混淆矩阵

test_generator = test_datagen.flow_from_directory('dataset/test',target_size=(48, 48),shuffle = False ,#随机打乱默认为true# batch_size=16,color_mode="grayscale",class_mode = 'categorical')
predictions = model.predict_generator(test_generator)
predicted_classes = np.argmax(predictions, axis=1)
true_classes = test_generator.classes
labels = ['Anger', 'Disgust', 'Fear', 'Happy', 'Sad', 'Surprise', 'Neutral']
confusion_matrix = confusion_matrix(true_classes, predicted_classes)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MultipleLocatordef plotCM(classes, matrix, savname):"""classes: a list of class names"""# Normalize by rowmatrix = matrix.astype(np.float)# linesum = matrix.sum(1)# linesum = np.dot(linesum.reshape(-1, 1), np.ones((1, matrix.shape[1])))# matrix /= linesum# plotplt.switch_backend('agg')fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111)cax = ax.matshow(matrix)fig.colorbar(cax)ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))for i in range(matrix.shape[0]):for j in range(matrix.shape[1]):ax.text(j, i, str('%.2f' % (matrix[i, j])), va='center', ha='center')ax.set_xticklabels([''] + classes, rotation=90)ax.set_yticklabels([''] + classes)# saveplt.savefig(savname)
plotCM(labels, confusion_matrix, 'matrix.jpg')

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