如何为matplotlib的colorbar（颜色条）添加黑色外边框

问题原因 #

seaborn在调用heatmap方法生成颜色条时，会默认重置颜色条所属坐标轴的边框属性，同时颜色条自身的外边框默认处于隐藏状态，直接操作ax1.spines不会生效。

解决方案 #

有两种常用实现方式，推荐直接通过cbar_kws参数配置颜色条属性，更简洁不易出错：

方式1：通过cbar_kws直接配置颜色条边框（推荐） #

修改heatmap调用参数，增加cbar_kws配置项，指定边框颜色和粗细即可：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), columns=list('AB'))
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, len(df) / 5.2), gridspec_kw={'width_ratios': [15, 15]})
# 新增cbar_kws参数配置颜色条边框
sns.heatmap(
    df, 
    annot=False, 
    cmap='RdYlGn', 
    cbar_ax=ax1, 
    ax=ax0,
    cbar_kws={"edgecolor": "black", "linewidth": 1}
)
# 热力图边框设置
for _, spine in ax0.spines.items():
    spine.set_visible(True)
    spine.set_color("black")
    spine.set_linewidth(1)

plt.show()

方式2：操作ax1坐标轴边框 #

如果需要直接操作坐标轴spines，需要在配置完spines可见后，额外设置边框颜色和粗细：

# 接原有sns.heatmap调用代码后
for _, spine in ax1.spines.items():
    spine.set_visible(True)
    spine.set_color("black")
    spine.set_linewidth(1)

两种方式都可以实现colorbar黑色外边框的显示效果，按需选择即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amit V