¿Cómo cambiar el tamaño de la barra de colores de una figura de mapa de calor nacida en el mar en Python?

Prerrequisitos: Seaborn

Una barra de colores es una escala de colores rectangular que se utiliza para interpretar los datos de un mapa de calor. De forma predeterminada, tiene el mismo tamaño que el mapa de calor, pero su tamaño se puede cambiar usando el parámetro cbar_kws de la función heatmap(). Este parámetro acepta valores de tipo diccionario y para cambiar el tamaño de la barra de colores, su parámetro de reducción debe ser acorde. Por defecto, es 1, lo que hace que la barra de colores tenga el mismo tamaño que el mapa de calor. Para hacer que la barra de colores sea pequeña, a la reducción se le debe dar un valor menor que 1 y para aumentar su tamaño se le debe dar un valor mayor que 1.

Sintaxis del mapa de calor():

Sintaxis: seaborn.heatmap(data, *, vmin=Ninguno, vmax=Ninguno, cmap=Ninguno, center=Ninguno, annot_kws=Ninguno, linewidths=0, linecolor=’white’, cbar=True, **kwargs)

Parámetros importantes:

• datos: conjunto de datos 2D que se puede convertir en un ndarray.
• vmin , vmax: valores para anclar el mapa de colores; de lo contrario, se deducen de los datos y otros argumentos de palabras clave.
• cmap: el mapeo de valores de datos al espacio de color.
• centro: el valor en el que centrar el mapa de colores al trazar datos divergentes.
• annot: si es verdadero, escriba el valor de los datos en cada celda.
• fmt: código de formato de string para usar al agregar anotaciones.
• linewidths: Ancho de las líneas que dividirán cada celda.
• linecolor: Color de las líneas que dividirán cada celda.
• cbar: Ya sea para dibujar una barra de colores.

Todos los parámetros excepto los datos son opcionales.

Devuelve: un objeto de tipo matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot 

Acercarse 

• Importar módulos
• Cargar o crear datos
• Cree un mapa de calor usando los valores apropiados, dentro de esta función misma, configure cbar_kws con la contracción y su valor requerido.
• Gráfico de visualización

La implementación usando este enfoque se da a continuación:

Base de datos en uso: Bestsellers

Ejemplo 1: Disminución del tamaño de la barra de colores

# import modules
import matplotlib.pyplot as mp
import pandas as pd
import seaborn as sb
  
# load data
data = pd.read_csv("bestsellers.csv")
  
# plotting heatmap
sb.heatmap(data.corr(), annot=None, cbar_kws={'shrink': 0.6})
  
# displaying heatmap
mp.show()

Producción:

Ejemplo 2: aumentar el tamaño de la barra de colores

# import modules
import matplotlib.pyplot as mp
import pandas as pd
import seaborn as sb
  
# load data
data = pd.read_csv("bestsellers.csv")
  
# plotting heatmap
sb.heatmap(data.corr(), annot=None, cbar_kws={'shrink': 1.3})
  
# displaying heatmap
mp.show()

Producción: