Чтобы показать, как получить правильный размер легенды цветовой шкалы, сопровождающей карту, созданную методом geopandas 'plot (), я использую встроенный набор данных' naturalearth_lowres '. Рабочий код выглядит следующим образом.
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
world = world[(world.name != "Antarctica") & (world.name != "Fr. S. Antarctic Lands")] # exclude 2 no-man lands
# plot as usual, grab the axes 'ax' returned by the plot
colormap = "copper_r" # add _r to reverse the colormap
ax = world.plot(column='pop_est', cmap=colormap, \
figsize=[12,9], \
vmin=min(world.pop_est), vmax=max(world.pop_est))
# map marginal/face deco
ax.set_title('World Population')
ax.grid()
# colorbar will be created by ...
fig = ax.get_figure()
# add colorbar axes to the figure
# here, need trial-and-error to get [l,b,w,h] right
# l:left, b:bottom, w:width, h:height; in normalized unit (0-1)
cbax = fig.add_axes([0.95, 0.3, 0.03, 0.39])
cbax.set_title('Population')
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=colormap, \
norm=plt.Normalize(vmin=min(world.pop_est), vmax=max(world.pop_est)))
# at this stage,
# 'cbax' is just a blank axes, with un needed labels on x and y axes
# blank-out the array of the scalar mappable 'sm'
sm._A = []
# draw colorbar into 'cbax'
fig.colorbar(sm, cax=cbax, format="%d")
# dont use: plt.tight_layout()
plt.show()
Прочитайте комментарии в коде для полезной информации.
Полученный участок:
