如果只想移除刻度但保留刻度标签，则可以将刻度的大小设置为0，如下所示

f = plt.figure()
ax = f.add_subplot(1,1,1)
mat = np.arange(100).reshape((10, 10))
i = ax.imshow(mat, cmap= 'viridis')
cbar = f.colorbar(i)
cbar.ax.tick_params(size=0)

如果您想同时删除刻度和标签，可以使用set_ticks([])，传递一个空列表。

cbar.set_ticks([])

另一种选择是提供一个格式化程序或定位器。这里有两种组合：

• 将任何值设置为空字符串（“”）的格式化程序
• 一个不会打勾的定位器。

有关更多格式化程序或定位程序，请参见official matplotlib docs。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable

fig, ax = plt.subplots(ncols=1)

mat = np.arange(100).reshape((10, 10))
cs = ax.imshow(mat, cmap= 'viridis')

divider = make_axes_locatable(ax)
dvider_kwargs = dict(position="right", size="15%", pad=0.5)
fig.colorbar(cs,
             cax=divider.append_axes(**dvider_kwargs),
             format = matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: ''),
             ticks = matplotlib.ticker.FixedLocator([]))

fig.colorbar(cs, 
             cax=divider.append_axes(**dvider_kwargs),
             format = matplotlib.ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: ''))

fig.colorbar(cs, 
             cax=divider.append_axes(**dvider_kwargs))
             
plt.tight_layout()

对于make_axes_locatable和cax=divider.append_axes，颜色条的大小都相同。