本文系统阐述用Python绘制混淆矩阵的完整流程：以scikit-learn计算与ConfusionMatrixDisplay快速出图，结合seaborn热力图进行归一化与多分类标签美化，强调明确标签顺序与在不平衡数据中优先展示归一化结果，并与precision、recall、F1、ROC/PR曲线联合解读。文中提供工具对比与代码示例，建议在CI流水线中自动生成并归档图像与指标，并通过项目协作平台记录评审与版本变更，将混淆矩阵建设为可治理的评估资产，同时展望交互式与解释性融合的未来趋势。