要绘制PR曲线，首先需要计算模型的Precision和Recall值。可以使用TextBlob的confusion_matrix函数来获取True Positive（TP）、False Positive（FP）、False Negative（FN）和True Negative（TN）的值，然后根据以下公式计算Precision和Recall：
Precision = TP / (TP + FP) Recall = TP / (TP + FN)
接下来，可以使用matplotlib库来绘制PR曲线。以下是一个示例代码：
from textblob import TextBlob
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
# 计算TP、FP、FN、TN
y_true = [1, 1, 0, 0, 1, 0]
y_pred = [1, 0, 1, 0, 1, 1]
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()
# 计算Precision和Recall
precision = tp / (tp + fp)
recall = tp / (tp + fn)
# 绘制PR曲线
plt.plot([0, recall, 1], [1, precision, 0], marker='o')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('PR Curve')
plt.show()
运行以上代码，即可绘制出PR曲线。可以根据实际情况修改y_true和y_pred的值以及模型的预测结果，来绘制不同情况下的PR曲线。
