要使用TextBlob可视化混淆矩阵，可以按照以下步骤进行：
首先，使用TextBlob的confusion_matrix()函数来获取混淆矩阵数据。这个函数将返回一个包含每个类别的真实值和预测值的混淆矩阵。
接下来，你可以使用Matplotlib库中的heatmap函数来绘制混淆矩阵的热图。首先，导入Matplotlib库：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
conf_matrix = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels)
plt.figure(figsize=(10, 7))
sns.heatmap(conf_matrix, annot=True, fmt='d', cmap='Blues')
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()
在上面的代码中，true_labels和predicted_labels是你的数据中的真实标签和预测标签。annot参数用于在热图上显示每个单元格的值，fmt参数用于指定值的格式，cmap参数用于设置颜色。
最后，运行这段代码，你将会看到一个美观的混淆矩阵热图，帮助你更直观地了解分类模型的性能表现。
