Python 使用matshow绘图时不完整的混淆矩阵

我正试图绘制这个confusión矩阵：

[[25940  2141    84    19     3     0     0     1   184     4]
 [ 3525  6357   322    41     5     1     3     0   242     2]
 [  410  1484  1021    80     5     6     0     0   282     0]
 [   98   285   189   334     9     9     5     1   140     0]
 [   26    64    55    50   112    15     4     1    75     0]
 [   11    45    20    24     5   118     8     0    79     0]
 [    1     8     8     5     0    10    62     1    55     0]
 [    2     0     0     0     0     0     2     0     6     0]
 [  510   524   103    55     5     7     7     1 65350     0]
 [   62    13     2     1     0     0     1     0    11    13]]

因此，10x10。这10个标签是：

[ 5  6  7  8  9 10 11 12 14 15]

我使用以下代码：

获取混淆矩阵 我只得到一个标签从5到9的图：

这里有什么问题

相关导入和配置（顺便说一句，我正在与Jupyter合作）：

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我尝试降级到matplotlib 3.1.0，因为我读到seaborn在3.1.1中出现了一些错误，但不管怎样，结果都是一样的（如果我将样式更改为ggplot也一样）。

matplotlib不会在每个刻度上都添加标签（以防止刻度重叠，以免它们变长）。您可以使用

ax.set_xticks（范围（10））

在每一列强制打勾

下面是一些示例代码，其中的调用适用于matplotlib的接口。另外，一些额外的填充可以防止标题不与顶部的刻度标签一起反弹。请注意，标签可以是数字形式，matplotlib会自动将其解释为相应的字符串

ax.tick_params（）

可以帮助删除底部和顶部的记号标记（或者，也可以将它们放在左侧和/或右侧）。示例代码还使用次要Xtick上的网格进行分隔

导入matplotlib.pyplot作为plt
从matplotlib.ticker导入MultipleLocator
将numpy作为np导入
cm=np.random.randint（0,25000，（10,10））*np.random.randint（0,2，（10,10））
labels=np.array（[5,6,7,8,9,10,11,12,14,15]）
图，ax=plt.子批次（）
mat=ax.matshow（厘米，插值=‘最近’）
材料集（0，100）
ax.set_xticks（范围（10））
ax.设置锁定（范围（10））
ax.set_xticklabel（标签）
ax.设置标签（标签）
ax.tick_参数（axis='x'，which='bottom'，bottom=False，top=False）
ax.grid（b=False，其中='major'，axis='both'）
ax.xaxis.set_minor_定位器（多路传送器（0.5））
ax.yaxis.set_minor_定位器（多路传送器（0.5））
ax.grid（b=True，其中='minor'，axis='both'，lw=2，color='white'）
set_title（{}分类器的混淆矩阵）。格式（'clf_name'），pad=20）
plt.colorbar（mat，extend='tware'）
plt.show（）

cm = confusion_matrix(y_test, y_pred, labels=labels)
print('Confusion Matrix of {} is:\n{}'.format(clf_name, cm))
print(labels)
plt.matshow(cm, interpolation='nearest')
ax = plt.gca()
ax.set_xticklabels([''] + labels.astype(str).tolist())
ax.set_yticklabels([''] + labels.astype(str).tolist())
plt.title('Confusion matrix of the {} classifier'.format(clf_name))
plt.colorbar(mat, extend='both')
plt.clim(0, 100)

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
%matplotlib inline
plt.style.use('seaborn')
mpl.rcParams['figure.figsize'] = 8, 6