Python 使用不同大小列表的热图

我想用JaroWinkler相似度比较两个不同大小的列表<代码>列表_1有

5个

元素，它来自一个列数据框，例如

List_1=df['Movements'].tolist()

i、 e.

List_1=[“超现实主义”、“未来主义”、“印象主义”、“现实主义”、“新现实主义”]

而

list_2

有

7个
元素：

list_2=['romantisme', 'surrealisme', 'realisme','creativité', 'liberté', 'poete','cubism','metaphysique'] 

为了计算JaroWinkler距离，我使用以下函数：

jarowinkler = JaroWinkler()

我应用于列
df.Movements
如下：

for m in all_mov:
     df[m] = df.Movements.apply(lambda x: jarowinkler.similarity(x, m))
    np.where(df[m] > 0.1, df[m], np.nan)

我只想使用
seaborn
heat map绘制
jarowinkler.similarity
大于
0.1
的结果

mask = np.zeros_like(df.Movements)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
with sns.axes_style("white"):
    f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
    ax = sns.heatmap(df['Movements'], mask=mask, square=False)

但是，我只能看到正方形的结果（即，只能看到
list_2
中的前5个元素）。
我是否做错了什么（例如，考虑到热图不成正方形）？是否有其他方法可以可视化不同大小列表之间的相似性？
欢迎您提供建议。
您只需执行以下操作：

for m in all_mov:
    #compute similarity
    df[m] = df.Movements.apply(lambda x: jarowinkler.similarity(x, m))

    # filter out low similarity scores
    df[m] = np.where(df[m] > 0.1, df[m], np.nan)

sns.heatmap(data=df.set_index('Movements')[all_mov])

这给了你这样的东西：