我对@mwaskorn的回答有一个问题，即

g.set_xticklabels(rotation=30)

失败，因为这也需要标签。比@Aman的答案更简单的是添加

plt.xticks(rotation=45)

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()

这仍然是一个matplotlib对象。试试这个:

# <your code here>
locs, labels = plt.xticks()
plt.setp(labels, rotation=45)

可以使用matplotlib.pyplot.xticks实现这一点

import matplotlib.pyplot as plt

plt.xticks(rotation = 'vertical')

# Or use degrees explicitly 

degrees = 70  # Adjust according to one's preferences/needs
plt.xticks(rotation=degrees)

这里有一个例子可以说明它是如何工作的。

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()

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。