绘制混淆矩阵时为何要翻转坐标索引？

核心原因是sklearn混淆矩阵的索引逻辑和matplotlib的坐标系统逻辑存在对应关系差异，具体拆解如下：

1. 混淆矩阵的索引定义 #

你对混淆矩阵的数值对应是完全正确的：

• cm[i, j] 代表真实类别为i，预测类别为j的样本数量：
  • (0,0): 真零值（真实标签0，预测结果0）
  • (0,1): 假一值（真实标签0，预测结果1）
  • (1,0): 假零值（真实标签1，预测结果0）
  • (1,1): 真一值（真实标签1，预测结果1）

2. matplotlib的坐标映射逻辑 #

问题出在matshow()和plt.text()的坐标参数顺序不匹配：

• ax.matshow(cm) 会把矩阵的行索引i映射到图表的y轴（垂直方向，对应你标注的"True"标签），把矩阵的列索引j映射到图表的x轴（水平方向，对应你标注的"Predicted"标签）。
• 而plt.text(x, y, ...)的参数顺序是先x轴坐标，后y轴坐标——也就是说，要先传列索引j（对应x轴的预测类别），再传行索引i（对应y轴的真实类别），才能让cm[i,j]的数值精准对应到它应该在的单元格位置。

如果写成plt.text(i, j)，相当于把x、y坐标搞反了：比如cm[0,1]（真实0、预测1）会被放到x=0（预测0）、y=1（真实1）的单元格里，完全不符合混淆矩阵的含义。

用你的代码验证 #

拿你提供的示例数据：

• true = [0,1,0]，pred = [0,0,0]
• 计算出的混淆矩阵cm为：

  [[2, 0]
   [1, 0]]
  

  对应2个真实0预测0的样本、1个真实1预测0的样本。

用plt.text(j, i)时：

• i=0,j=0：在x=0（预测0）、y=0（真实0）的位置写入2，位置正确。
• i=1,j=0：在x=0（预测0）、y=1（真实1）的位置写入1，位置正确。

如果改成plt.text(i, j)，i=1,j=0时会把1写到x=1（预测1）、y=0（真实0）的位置，完全错位。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Avv