创建颜色条时，尝试使用分数和/或收缩参数。

从文件中:

分数0.15;用于颜色条的原始轴的部分 减少1.0;用来缩小颜色条的分数

另一种选择是

shrink=0.7, aspect=20*0.7

收缩缩放高度和宽度，但aspect参数恢复原始宽度。默认长宽比为20。0.7是根据经验确定的。

创建颜色条时，尝试使用分数和/或收缩参数。

从文件中:

分数0.15;用于颜色条的原始轴的部分 减少1.0;用来缩小颜色条的分数

这种组合(以及接近这些值)似乎“神奇地”为我工作，以保持颜色条缩放到绘图，无论显示器的大小。

plt.colorbar(im,fraction=0.046, pad=0.04)

它也不需要共享轴，这可以使绘图脱离正方形。

上面所有的解决方案都很好，但我喜欢@Steve的和@bejota的最好，因为它们不涉及花哨的调用，而且是通用的。

所谓通用，我的意思是它适用于任何类型的轴，包括GeoAxes。例如，如果你有投影轴进行映射:

projection = cartopy.crs.UTM(zone='17N')
ax = plt.axes(projection=projection)
im = ax.imshow(np.arange(200).reshape((20, 10)))

呼叫

cax = divider.append_axes("right", size=width, pad=pad)

将失败的KeyException: map_projection

因此，处理所有类型轴的颜色条大小的唯一通用方法是:

ax.colorbar(im, fraction=0.046, pad=0.04)

使用0.035到0.046的分数来获得最佳尺寸。但是，分数和填充的值将需要进行调整，以获得最适合您的绘图，并且将根据颜色条的方向是垂直位置还是水平位置而有所不同。

使用matplotlib AxisDivider可以很容易地做到这一点。

链接页面中的例子也可以不使用子图:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import numpy as np
    
plt.figure()
ax = plt.gca()
im = ax.imshow(np.arange(100).reshape((10,10)))
    
# create an axes on the right side of ax. The width of cax will be 5%
# of ax and the padding between cax and ax will be fixed at 0.05 inch.
divider = make_axes_locatable(ax)
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.05)
   
plt.colorbar(im, cax=cax)