Python 如何确定混淆矩阵的方向？

我使用Plotly绘制以下混淆矩阵：

cf_matrix= confusion_matrix(y_true, y_pred)
print(cf_matrix)

[[1595  545 2240]
 [ 788  722 2870]
 [ 181  118 4081]]

import plotly.figure_factory as ff
fig = ff.create_annotated_heatmap(cf_matrix)
fig.show()

但由于某些原因，绘图方向错误，“从左下角开始”，如下所示：

是否有任何方法可以使矩阵沿常规方向移动，并显示X轴和Y轴？

答案： 您的示例中的一些详细信息： 如果您提供的数据实际上是您的数据集，那么您没有指定任何名称。例如，您可以使用

names=list（'ABC'）

，然后执行以下操作：

fig = ff.create_annotated_heatmap(z, x = names, y = names)

要更改热图的顺序，可以执行以下操作：

fig.update_layout(yaxis = dict(categoryorder = 'category descending'))

绘图：

如果这不是您想要的显示方式，您可以用相同的方式更改

xaxis

。此外，categoryorder的其他选项包括：

['trace', 'category ascending', 'category descending',
'array', 'total ascending', 'total descending', 'min
ascending', 'min descending', 'max ascending', 'max
descending', 'sum ascending', 'sum descending', 'mean
ascending', 'mean descending', 'median ascending', 'median
descending']

完整代码：

---

非凡的非常感谢维斯特兰：）@MohammadAlshehri不客气！你能把我的建议看作是公认的答案吗？

['trace', 'category ascending', 'category descending',
'array', 'total ascending', 'total descending', 'min
ascending', 'min descending', 'max ascending', 'max
descending', 'sum ascending', 'sum descending', 'mean
ascending', 'mean descending', 'median ascending', 'median
descending']

import plotly.figure_factory as ff

z = [[1595, 545, 2240],
 [ 788,   722,  2870],
 [ 181,   118,  4081]]

names = list('ABC')

fig = ff.create_annotated_heatmap(z, x = names, y = names)
fig.update_layout(yaxis = dict(categoryorder = 'category descending'))
fig.show()