如何调整Seaborn clustermap的colorbar方向、边框颜色及刻度长度

实现方案及完整代码 #

你需要先接收seaborn.clustermap返回的ClusterGrid对象，从对象中提取colorbar实例再做自定义修改，完整可运行代码如下：

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

# 生成模拟数据
corr = np.corrcoef(np.random.randn(10, 200))

# 定义 clustermap 参数
kws = dict(
    cbar_kws=dict(label='Label', ticks=[0,0.50,1], orientation='horizontal'), 
    figsize=(6, 6),
    # 可选参数：调整水平colorbar的位置，四个参数依次为 左、下、宽度、高度
    # cbar_pos=(0.2, 0.92, 0.6, 0.03)
)
# 接收clustermap返回的ClusterGrid对象
g = sns.clustermap(corr, cmap="Blues", xticklabels=False, yticklabels=False, **kws)

# 获取colorbar对象
cbar = g.cbar
# 需求2：修改colorbar边框颜色，示例为红色，可替换为任意颜色值
cbar.outline.set_edgecolor('red')
# 需求3：修改colorbar刻度长度，示例为8，数值越大刻度越长
cbar.ax.tick_params(length=8)

plt.show()

各需求实现逻辑 #

• 需求1（水平colorbar）：你传入cbar_kws的orientation='horizontal'已经可以实现水平效果，对默认位置不满意的话，可以新增cbar_pos参数自定义colorbar的位置和尺寸。
• 需求2（修改边框颜色）：seaborn clustermap生成的colorbar对象挂载在返回的ClusterGrid实例上，直接调用其outline属性的set_edgecolor方法即可设置边框颜色。
• 需求3（修改刻度长度）：通过colorbar关联的ax对象调用tick_params方法，传入length参数即可调整刻度长度，该方法还支持同时调整刻度宽度、颜色、标签大小等属性。

之所以直接查matplotlib.pyplot.colorbar的文档没有找到可行方案，是因为seaborn clustermap独立封装了colorbar的渲染逻辑，不会直接返回plt.colorbar的调用结果，很多自定义属性需要拿到返回的ClusterGrid实例后手动修改，不能完全靠传参实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cactus Philosopher