如何在Seaborn热力图混淆矩阵单元格同时标注数值与百分比

要实现同时显示绝对数值和百分比，你需要自定义标注文本数组，再传递给seaborn.heatmap的annot参数。结合你的需求，完整实现代码如下：

import seaborn as sns
import numpy as np

# 计算每行样本总数，用于行内占比计算
row_sums = pyArray_cf.sum(axis=1, keepdims=True)
# 生成百分比矩阵（转为百分比数值，方便格式化）
percentages = (pyArray_cf / row_sums) * 100

# 构建自定义标注文本：格式为「绝对数值 (百分比)」，0值单元格设为空
annot_text = np.array([
    [f"{val} ({pct:.1f}%)" if val != 0 else "" 
     for val, pct in zip(row, pct_row)] 
    for row, pct_row in zip(pyArray_cf, percentages)
])

# 绘制热力图
h_map = sns.heatmap(
    percentages / 100,  # 热力图颜色基于0-1范围的百分比，与原逻辑一致
    vmin=0, 
    vmax=1, 
    annot=annot_text,  # 使用自定义标注文本
    fmt='s',  # 指定标注为字符串格式，避免自动格式化
    cmap="Blues",
    ax=ax1,
    mask=pyArray_cf == 0,  # 保留原逻辑，屏蔽0值单元格
    xticklabels=x_axis_labels_1,
    yticklabels=y_axis_labels_1
)

关键说明 #

1. 百分比计算：row_sums保证百分比为行内样本占比，和你原代码的逻辑完全匹配
2. 自定义标注：通过列表推导式逐个生成单元格文本，0值单元格设为空，配合mask实现完全隐藏
3. 格式控制：fmt='s'告诉Seaborn直接使用传入的字符串标注，不会额外做数值格式化
4. 颜色映射：热力图底层数据仍用0-1范围的百分比，保证颜色深浅和原代码一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dododabird