#绘制混淆矩阵 df_cm=pd.DataFrame(conmatrix,index=['消极','中性','积极'], columns=['消极','中性','积极']) plt.figure(figsize=(10,8)) f, ax= plt.subplots(figsize = (10, 8)) h=sns.heatmap(df_cm,annot=True,cmap="binary",fmt='.20g',ax=ax,linewidths=2, annot_kws={'size':30},cbar=False) #h=sns.heatmap(data, annot=True,fmt='d',linewidths=0.5,cbar=False) #设置不使用其默认自带的colorbar cb=h.figure.colorbar(h.collections[0]) #显示colorbar cb.ax.tick_params(labelsize=24) #设置colorbar刻度字体大小。 ax.tick_params(labelsize=24) ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), rotation=0) plt.ylabel('实际结果',fontsize=24) plt.xlabel('预测结果',fontsize=24) plt.show()
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