绘制90类混淆矩阵时数值重叠，如何调整坐标轴标签间距？

嘿，这个问题我太熟了——90类的混淆矩阵简直是布局噩梦，标签挤在一起、内部数值重叠都是常有的事儿。下面给你几个实操性强的解决方案，分工具给你拆解：

Matplotlib虽然需要手动调参数，但灵活性最高，适合精准控制布局：

• 先放大画布，给标签留足空间
  90类的矩阵首先得把画布尺寸拉够，不然再怎么调都挤：

  import matplotlib.pyplot as plt
  from sklearn.metrics import confusion_matrix
  
  # 假设你已经有真实标签y_true和预测标签y_pred
  cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
  # 20x20是起步，根据你的标签长度可以再调大到25x25
  plt.figure(figsize=(20, 20))
  plt.imshow(cm, cmap='Blues')
  

• 旋转+缩小标签，增大轴间距
  横向标签旋转90度是避免重叠的关键，同时调小字体、增加标签和轴的距离：

  # 调整x轴标签：旋转90度，缩小字体，设置对齐方式
  plt.xticks(range(90), [f'Class {i}' for i in range(90)], 
             rotation=90, fontsize=8, ha='center', va='top')
  # y轴标签保持横向，调整右对齐避免和矩阵重叠
  plt.yticks(range(90), [f'Class {i}' for i in range(90)], 
             fontsize=8, ha='right')
  
  # 增加标签与轴的间距，彻底避免挤在一起
  plt.tick_params(axis='x', pad=10)
  plt.tick_params(axis='y', pad=10)
  

• 优化内部数值显示，只保留关键信息
  90类矩阵里很多数值是0，只显示非零值能大幅减少重叠：

  # 遍历矩阵添加数值文本，只显示非零值，同时调小字体
  for i in range(cm.shape[0]):
      for j in range(cm.shape[1]):
          if cm[i,j] != 0:
              plt.text(j, i, cm[i,j], ha='center', va='center', fontsize=6)
  

• 自动调整布局
  最后用tight_layout()让Matplotlib自动优化元素位置：

  plt.tight_layout()
  plt.show()
  

Seaborn的heatmap封装了很多布局逻辑，比Matplotlib省心：

import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(22, 22))
# annot=True显示数值，fmt='d'表示整数格式，annot_kws直接控制标注字体大小
ax = sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues',
                 xticklabels=[f'Class {i}' for i in range(90)],
                 yticklabels=[f'Class {i}' for i in range(90)],
                 annot_kws={"size": 6})

# 调整标签样式和间距
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=90, fontsize=8, ha='center', pad=12)
ax.set_yticklabels(ax.get_yticklabels(), fontsize=8, va='center', pad=12)

plt.tight_layout()
plt.show()

如果静态图怎么调都挤，试试Plotly的交互式热图——鼠标悬停就能查看具体数值，不用把所有数值都堆在图里：

import plotly.figure_factory as ff

fig = ff.create_annotated_heatmap(cm,
                                  x=[f'Class {i}' for i in range(90)],
                                  y=[f'Class {i}' for i in range(90)],
                                  annotation_text=cm,
                                  colorscale='Blues')

# 调整画布大小和标签样式
fig.update_layout(width=1200, height=1200)
fig.update_xaxes(tickangle=90, tickfont=dict(size=8))
fig.update_yaxes(tickfont=dict(size=8))

fig.show()

核心思路总结：先放大画布给元素留空间，再通过缩小字体、旋转标签减少横向挤压，最后优化内部数值显示（或用交互式工具）彻底解决重叠问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akhan