如何用颜色图绘制序列分割结果？求Matplotlib示例代码

直接上符合需求的Matplotlib可视化代码，能直观对比真实标签与预测标签的差异，其中sit类固定用蓝色，其他类别自动分配不同颜色：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 给定的标签列表
GroundTruth_List = ['sit', 'sit', 'sit', 'order_coco', 'order_coco', 'drink_coco']
Predicted_List = ['sit', 'sit', 'sit', 'order_coco', 'order_coco', 'drink_milk']

# 收集所有唯一标签，构建颜色映射
all_labels = list(set(GroundTruth_List + Predicted_List))
color_map = {}
# 为'sit'指定蓝色
color_map['sit'] = '#1f77b4'
# 为其他标签分配不同的颜色（使用matplotlib内置的tab10配色）
other_labels = [label for label in all_labels if label != 'sit']
for idx, label in enumerate(other_labels):
    color_map[label] = plt.cm.tab10(idx % 10)

# 时间轴（对应每1秒的索引）
time_steps = np.arange(len(GroundTruth_List))
# 每个时间步的宽度设为1
step_width = 1

# 创建画布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 3))

# 绘制真实标签行（y=1的位置）
for t, label in enumerate(GroundTruth_List):
    ax.add_patch(plt.Rectangle((t, 0.8), step_width, 0.4, color=color_map[label]))

# 绘制预测标签行（y=0的位置）
for t, label in enumerate(Predicted_List):
    ax.add_patch(plt.Rectangle((t, -0.2), step_width, 0.4, color=color_map[label]))

# 设置轴属性
ax.set_xlim(-0.1, len(time_steps))
ax.set_ylim(-0.6, 1.4)
ax.set_yticks([0, 1])
ax.set_yticklabels(['Predicted', 'Ground Truth'])
ax.set_xlabel('Time (seconds)')
ax.set_title('Sequence Segmentation Prediction vs Ground Truth')

# 添加图例
handles = [plt.Rectangle((0,0),1,1, color=color_map[label]) for label in all_labels]
ax.legend(handles, all_labels, bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')

plt.tight_layout()
plt.show()

代码说明： #

• 颜色映射：手动将sit设为蓝色，其余标签通过tab10配色循环自动分配不同颜色，保证类别区分度
• 可视化方式：用矩形色块代表每个时间步的标签，真实标签和预测标签分别在两条水平线上（对应y=1和y=0）
• 错误识别：最后1秒的drink_coco（真实）和drink_milk（预测）颜色不同，能快速定位错误预测的位置

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jim Wang