Python 是一种非常强大且易用的编程语言，它提供了许多实用的方法和工具，可以帮助开
发人员更有效地完成任务。以下是一些 Python 中常用的实用方法：
字符串方法：Python 的字符串类型提供了许多实用的方法，如 split()、join()、replace()、strip()
等，这些方法可以用于处理文本数据，如分割字符串、连接字符串、替换子字符串、去除字
符串两端的空格等。
列表方法：Python 的列表类型也提供了许多实用的方法，如 append()、insert()、remove()、
sort()等，这些方法可以用于操作列表，如添加元素、插入元素、删除元素、对列表进行排
序等。
字典方法：Python 的字典类型提供了许多实用的方法，如 get()、keys()、values()、items()等，
这些方法可以用于操作字典，如获取字典中的值、获取字典的键、获取字典的值列表、获取
字典的键值对列表等。
文件操作：Python 提供了丰富的文件操作方法，如 open()、read()、write()、close()等，这些
方法可以用于读取和写入文件，如打开文件、读取文件内容、向文件写入内容、关闭文件等。
网络编程：Python 也提供了许多网络编程的方法，如 socket 编程、http 请求等，这些方法
可以用于开发网络应用程序，如实现网络通信、发送 http 请求等。
数据分析：Python 在数据分析领域也非常流行，它提供了许多数据分析的库和方法，如
pandas、numpy、matplotlib 等，这些方法可以用于数据处理、数据可视化等。
除此之外，Python 还有许多其他的实用方法，如三元运算符、枚举函数、压缩函数、匿名
函数等，这些方法可以在不同的场景下发挥重要作用，提高开发效率。
在 Python 中，混淆矩阵通常使用 sklearn.metrics 模块中的 confusion_matrix 函数来计算。以下是一个简单的例子，展示了如何
使用这个函数以及如何可视化混淆矩阵。
首先，我们需要一个真实的目标标签数组（y_true）和一个由分类器预测得到的目标标签数组（y_pred）。
python 复制代码
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 假设我们有以下真实标签和预测标签
y_true = [1, 0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1]
# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
# 输出混淆矩阵
print("Confusion Matrix:")
print(cm)
# 可视化混淆矩阵
def plot_confusion_matrix(cm, classes,
