你也可以用plt。步骤如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plot=sns.barplot(data=df,  x=" ", y=" ")
plt.setp(plot.get_xticklabels(), rotation=90)

将标签旋转90度。

如果有人想知道如何为clustermap CorrGrids(给定海运示例的一部分):

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(context="paper", font="monospace")

# Load the datset of correlations between cortical brain networks
df = sns.load_dataset("brain_networks", header=[0, 1, 2], index_col=0)
corrmat = df.corr()

# Set up the matplotlib figure
f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 9))

# Draw the heatmap using seaborn
g=sns.clustermap(corrmat, vmax=.8, square=True)
rotation = 90 
for i, ax in enumerate(g.fig.axes):   ## getting all axes of the fig object
     ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation = rotation)


g.fig.show()

你也可以用plt。步骤如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plot=sns.barplot(data=df,  x=" ", y=" ")
plt.setp(plot.get_xticklabels(), rotation=90)

将标签旋转90度。

使用ax.tick_params (labelrotation = 45)。您可以将此应用于图中的坐标轴图，而无需提供标签。这是使用FacetGrid的另一种选择，如果这不是你想要的路径。

任何由facetgrid支持的海运图都不能使用(例如catplot)

g.set_xticklabels(rotation=30) 

然而，barplot, countplot等将工作，因为它们不支持facetgrid。下面将为他们工作。

g.set_xticklabels(g.get_xticklabels(), rotation=30)

另外，如果您有两个图相互重叠，请尝试set_xticklabels在支持它的graph上。

如果标签的名字很长，可能很难正确。使用catplot对我来说很有效的解决方案是:

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.gcf()
fig.autofmt_xdate()