当我使用多索引数据框时，如何在seaborn heatmap中自定义y标签？

在使用多索引数据框时，在seaborn heatmap中自定义y标签的方法是通过调整y轴的刻度和标签来实现。具体步骤如下：

首先，导入所需的库和数据，并创建一个多索引数据框。
使用seaborn的heatmap函数绘制热力图，将多索引数据框作为输入，并指定x轴和y轴的标签。
使用matplotlib.pyplot的yticks函数来调整y轴的刻度位置和标签。
使用plt.show()显示热力图。

下面是一个示例代码：

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

# 创建多索引数据框
data = {'Category': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
        'Subcategory': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data).set_index(['Category', 'Subcategory'])

# 绘制热力图
sns.heatmap(df, annot=True)

# 调整y轴刻度和标签
plt.yticks(range(len(df.index.levels[1])), df.index.levels[1])

# 显示热力图
plt.show()

在上述示例代码中，我们创建了一个具有两个层级索引的数据框，然后使用seaborn的heatmap函数绘制了热力图。最后，通过plt.yticks函数来调整y轴的刻度和标签，其中df.index.levels[1]用于获取第二个层级索引的唯一值。

通过这种方式，可以在seaborn heatmap中自定义y标签。