请解释以下代码具体干什么的：import seaborn as snsfrom sklearnmetrics import confusion_matriximport matplotlibpyplot as pltsnssetfax = pltsubplotsy_true = 001212022011y_pred = 101210022011C2 = confusion_matrixy_true

这段代码使用seaborn库和matplotlib库来绘制混淆矩阵的热力图。

首先，导入了seaborn库和sklearn.metrics库中的confusion_matrix函数，以及matplotlib.pyplot库。

然后，调用seaborn的set()函数设置绘图风格。

接下来，创建一个图形和一个坐标轴对象，用于绘制热力图。

然后，定义了真实标签y_true和预测标签y_pred。

使用confusion_matrix函数计算混淆矩阵C2，指定标签为[0,1,2]。

接着，通过print语句打印出混淆矩阵C2。

使用sns.heatmap函数绘制热力图，传入混淆矩阵C2和坐标轴对象ax，并设置annot=True来显示数值。

通过plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']设置字体为楷体。

使用plt.title函数设置标题为'confusion matrix 李涵博'。

使用plt.xlabel函数设置x轴标签为'predict'，使用plt.ylabel函数设置y轴标签为'true'。

最后，使用plt.show()显示热力图。

重复一次绘制热力图和设置标题、坐标轴标签、显示热力图的步骤。

总结来说，这段代码的主要功能是计算并绘制给定真实标签和预测标签的混淆矩阵的热力图