热图中转置混乱矩阵的原因

Question

我绘制了一个热图，该图以混淆矩阵作为输入数据。 混淆矩阵的形状为：

 [[37  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0 42  0  0  0  1  0  0  0  0]
 [ 1  0 43  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 0  0  0 44  0  0  0  0  1  0]
 [ 0  0  0  0 37  0  0  1  0  0]
 [ 0  0  0  0  0 47  0  0  0  1]
 [ 0  0  0  0  0  0 52  0  0  0]
 [ 0  0  0  0  1  0  0 47  0  0]
 [ 0  1  0  1  0  0  0  1 45  0]
 [ 0  0  0  0  0  2  0  0  0 45]]

绘制热图的代码为：

fig2=plt.figure()
fig2.add_subplot(111)
sns.heatmap(confm.T,annot=True,square=True,cbar=False,fmt="d")
plt.xlabel("true label")
plt.ylabel("predicted label")

产生：

如您所见，输入矩阵“ confm”已转置（confm.T）。 这是什么原因呢？ 我一定要这样做吗？

Answer 1

当我使用提供的代码绘制数据时，得到以下信息：

没有转置，并且在交换x和y标签时，您将获得：

fig2=plt.figure()
fig2.add_subplot(111)
sns.heatmap(confm,annot=True,square=True,cbar=False,fmt="d")
plt.xlabel("predicted label")
plt.ylabel("true label")

这导致相同的混淆矩阵。 换位的真正作用是交换，它是预测，这是基本事实（真实标签）。 您需要使用什么取决于数据的格式。

Answer 2

仅当您要沿哪个轴切换将放置哪些数据时，才需要进行转置。 我通常按​​如下方式使用混淆矩阵：y-真实标签，x-预测标签。 仅当您喜欢时，才需要转置矩阵和交换标签，反之亦然：y-预测标签，x-真实标签。