如何设置Seaborn热力图y轴按索引实际数值比例缩放

现有如下结构的DataFrame对象df：

In  [1]: df
Out [1]:
       two
one       
1.5  11.22
2.0  15.36
2.5  11.00
3.3  12.50
3.5  14.78
5.0   9.00
6.2  26.14

使用如下代码绘制热力图：

In [2]:
plt.figure(figsize=(30, 7))
plt.title('Test')
ax = sns.heatmap(data=df, annot=True,)
plt.xlabel('Test')
ax.invert_yaxis()

value = 6
index = np.abs(df.index - value).argmin()
ax.axhline(index + .5, ls='--')
print(index)

运行后得到的效果如下：

现存问题 #

默认生成的热力图y轴会按数据行顺序等距排列，无法体现索引的实际数值间隔，比如索引3.5和5.0之间的数值差没有对应留白，不符合数值比例展示的需求。预期效果为y轴按实际索引数值比例缩放，无数据的空缺位置留出对应长度的空白，空缺区域数值填充为0。

核心逻辑是先对原DataFrame做重索引，补全索引区间内所有位置的行，空缺值填充0，再基于补全后的DataFrame绘图即可实现按实际数值比例排布y轴的效果。
完整可运行代码如下：

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

# -------------------------- 数据补全（核心步骤） --------------------------
# 设定y轴数值精度，步长越小精度越高，可按需调整
y_step = 0.1
# 生成覆盖原索引最小值到最大值的连续完整索引
full_y_index = np.arange(df.index.min(), df.index.max() + y_step, y_step).round(1)
# 重索引，无数据的位置填充0
df_for_plot = df.reindex(full_y_index, fill_value=0)
# ------------------------------------------------------------------------

plt.figure(figsize=(30, 7))
plt.title('Test')
# 绘制热力图时先关闭默认密集y轴标签，后续自定义刻度
ax = sns.heatmap(data=df_for_plot, annot=True, yticklabels=False)
plt.xlabel('Test')
ax.invert_yaxis()

# 自定义y轴刻度，避免标签过密，这里设置每1个数值单位显示一个标签
tick_interval = 1
tick_pos = np.arange(0, len(full_y_index), tick_interval / y_step)
tick_labels = np.arange(
    np.ceil(df.index.min()), 
    np.floor(df.index.max()) + tick_interval, 
    tick_interval
).astype(int)
ax.set_yticks(tick_pos)
ax.set_yticklabels(tick_labels)

# 绘制目标位置参考线
target_value = 6
line_position = (target_value - full_y_index[0]) / y_step
ax.axhline(line_position + 0.5, ls='--', color='red')

plt.show()

运行后3.5到5.0的索引区间会自动留出对应比例长度的空白区域，空白区域数值填充为0，y轴间距完全匹配索引的实际数值差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者9Jo