本文介绍了通过Matplotlib自定义配置、Seaborn参数调整与第三方工具包配置三种主流方式实现Python混淆矩阵的刻度去除，结合不同可视化场景的适配方案，对比了三种方案的操作难度、灵活性与性能表现，并给出刻度隐藏后的信息补全与视觉优化策略，提及在项目协作中可通过PingCode同步混淆矩阵可视化的迭代记录，最后预测未来AI生成式可视化将实现更自动化的图表定制流程。