海のクラスターマップでY目盛りラベルをグループ/カテゴリとしてラベル付けするにはどうすればよいですか？

遺伝子がカテゴリー（例えば、走化性、エンドトキシンなど）にグループ化され、適切にラベル付けされる患者からの遺伝子存在-不在データのクラスターマップ/ヒートマップを作成したいと思います。Seabornのドキュメントにはそのようなオプションは見つかりませんでした。ヒートマップの生成方法は知っていますが、yticksをカテゴリとしてラベル付けする方法がわかりません。これが私が達成したいことのサンプル（私の仕事とは関係ありません）です：

ここでは、yticklabels 1月、2月、3月にグループラベルwinterが与えられ、他のyticklabelsにも同様のラベルが付けられます。

ここから@Steinの回答を取り入れて、あなたがseabornで与えた例を再現しました。

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from itertools import groupby
import datetime
import seaborn as sns

def test_table():
    months = [datetime.date(2008, i+1, 1).strftime('%B') for i in range(12)]
    seasons = ['Winter',]*3 + ['Spring',]*2 + ['Summer']*3 + ['Pre-Winter',]*4
    tuples = list(zip(months, seasons))
    index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second'])
    d = {i: [np.random.randint(0,50) for _ in range(12)] for i in range(1950, 1960)}
    df = pd.DataFrame(d, index=index)
    return df

def add_line(ax, xpos, ypos):
    line = plt.Line2D([ypos, ypos+ .2], [xpos, xpos], color='black', transform=ax.transAxes)
    line.set_clip_on(False)
    ax.add_line(line)

def label_len(my_index,level):
    labels = my_index.get_level_values(level)
    return [(k, sum(1 for i in g)) for k,g in groupby(labels)]

def label_group_bar_table(ax, df):
    xpos = -.2
    scale = 1./df.index.size
    for level in range(df.index.nlevels):
        pos = df.index.size
        for label, rpos in label_len(df.index,level):
            add_line(ax, pos*scale, xpos)
            pos -= rpos
            lypos = (pos + .5 * rpos)*scale
            ax.text(xpos+.1, lypos, label, ha='center', transform=ax.transAxes) 
        add_line(ax, pos*scale , xpos)
        xpos -= .2

df = test_table()

fig = plt.figure(figsize = (10, 10))
ax = fig.add_subplot(111)
sns.heatmap(df)

#Below 3 lines remove default labels
labels = ['' for item in ax.get_yticklabels()]
ax.set_yticklabels(labels)
ax.set_ylabel('')

label_group_bar_table(ax, df)
fig.subplots_adjust(bottom=.1*df.index.nlevels)
plt.show()

与える：

お役に立てば幸いです。

私はまだこれをseabornでテストしていませんが、以下はvanilla matplotlibで動作します。

#!/usr/bin/env python
"""
Annotate a group of y-tick labels as such.
"""

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.transforms import TransformedBbox

def annotate_yranges(groups, ax=None):
    """
    Annotate a group of consecutive yticklabels with a group name.

    Arguments:
    ----------
    groups : dict
        Mapping from group label to an ordered list of group members.
    ax : matplotlib.axes object (default None)
        The axis instance to annotate.
    """
    if ax is None:
        ax = plt.gca()

    label2obj = {ticklabel.get_text() : ticklabel for ticklabel in ax.get_yticklabels()}

    for ii, (group, members) in enumerate(groups.items()):
        first = members[0]
        last = members[-1]

        bbox0 = _get_text_object_bbox(label2obj[first], ax)
        bbox1 = _get_text_object_bbox(label2obj[last], ax)

        set_yrange_label(group, bbox0.y0 + bbox0.height/2,
                         bbox1.y0 + bbox1.height/2,
                         min(bbox0.x0, bbox1.x0),
                         -2,
                         ax=ax)


def set_yrange_label(label, ymin, ymax, x, dx=-0.5, ax=None, *args, **kwargs):
    """
    Annotate a y-range.

    Arguments:
    ----------
    label : string
        The label.
    ymin, ymax : float, float
        The y-range in data coordinates.
    x : float
        The x position of the annotation arrow endpoints in data coordinates.
    dx : float (default -0.5)
        The offset from x at which the label is placed.
    ax : matplotlib.axes object (default None)
        The axis instance to annotate.
    """

    if not ax:
        ax = plt.gca()

    dy = ymax - ymin
    props = dict(connectionstyle='angle, angleA=90, angleB=180, rad=0',
                 arrowstyle='-',
                 shrinkA=10,
                 shrinkB=10,
                 lw=1)
    ax.annotate(label,
                xy=(x, ymin),
                xytext=(x + dx, ymin + dy/2),
                annotation_clip=False,
                arrowprops=props,
                *args, **kwargs,
    )
    ax.annotate(label,
                xy=(x, ymax),
                xytext=(x + dx, ymin + dy/2),
                annotation_clip=False,
                arrowprops=props,
                *args, **kwargs,
    )


def _get_text_object_bbox(text_obj, ax):
    # https://stackoverflow.com/a/35419796/2912349
    transform = ax.transData.inverted()
    # the figure needs to have been drawn once, otherwise there is no renderer?
    plt.ion(); plt.show(); plt.pause(0.001)
    bb = text_obj.get_window_extent(renderer = ax.get_figure().canvas.renderer)
    # handle canvas resizing
    return TransformedBbox(bb, transform)


if __name__ == '__main__':

    import numpy as np

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

    # so we have some extra space for the annotations
    fig.subplots_adjust(left=0.3)

    data = np.random.rand(10,10)
    ax.imshow(data)

    ticklabels = 'abcdefghij'
    ax.set_yticks(np.arange(len(ticklabels)))
    ax.set_yticklabels(ticklabels)

    groups = {
        'abc' : ('a', 'b', 'c'),
        'def' : ('d', 'e', 'f'),
        'ghij' : ('g', 'h', 'i', 'j')
    }

    annotate_yranges(groups)

    plt.show()