Como mudar a cor de um ticklabel específico

Acabei fuçando a classe Text criada pela função get_ymajorticklabels() e consegui chegar no resultado que queria (conforme código abaixo). Mas não tenho certeza se essa é a forma mais fácil e correta (inclusive alterei diretamente variáveis privadas, o que já fere a PEP8). Se houver alguma solução diferente, agradeço por compartilharem.

fig = plt.figure(figsize = (15,8))
eixo = fig.add_axes([0,0,1,1])
eixo.plot(df['data'], df['temperatura'], color = 'g')
eixo.set_title('Temperatura no momento', fontsize = 25, pad = 20)
eixo.set_xlabel('Data', fontsize=20)
eixo.set_ylabel('Temperatura', fontsize=20)
eixo.legend(['Temperatura'], loc='lower right', fontsize=15)
eixo.grid(True)

# definindo os ticks
eixo.set_yticks([max(df['temperatura']), min(df['temperatura']), *eixo.get_yticks()])
print(eixo.get_ymajorticklabels()[0].__dict__)  # visualizar as variáveis dentro da classe Text
eixo.get_ymajorticklabels()[0]._color = 'red'
eixo.get_ymajorticklabels()[1]._color = 'red'
print(eixo.get_ymajorticklabels()[1]._fontproperties.__dict__)  # visualizar as variáveis de fontproperties
eixo.get_ymajorticklabels()[0]._fontproperties._weight = 'bold'
eixo.get_ymajorticklabels()[1]._fontproperties._weight = 'bold'


# definindo pontos de máxima e mínima
eixo.axhline(max(df['temperatura']), color = 'k', linestyle='--')
eixo.axhline(min(df['temperatura']), color = 'k', linestyle='--')

Oi, Fabio! Como você está?

A sua solução é uma opção válida, sim. No entanto, caso você queira deixar o seu código ainda mais "pythônico" e nos padrões propostos pela PEP8, trago aqui uma alternativa interessante: nós podemos percorrer os rótulos de tick e customizar apenas aqueles que se referem às temperaturas extremas (máxima e mínima).

Isso pode ser feito a partir da criação de um laço de repetição, o qual irá passar por todos os rótulos de tick do eixo Y (a partir do método get_ticklabels).

Para cada valor encontrado (representado como um float, ou seja, um número de ponto flutuante), verificamos se ele é igual a max(df['temperatura']) ou min(df['temperatura']), nossos valores extremos:

# Percorrendo os rótulos de tick e aplicando formatação específica
for tick_label in eixo.yaxis.get_ticklabels():
    tick_value = float(tick_label.get_text())
    if tick_value == max(df['temperatura']) or tick_value == min(df['temperatura']):
        tick_label.set_color('red')  # Define a cor vermelha para os rótulos de tick desejados
        tick_label.set_weight('bold')  # Define o texto em negrito para os rótulos de tick desejados

Se a condição for verdadeira, utilizamos set_color() e set_weight() para alterar a cor para vermelho e o peso da fonte para negrito, alcançando, assim, o resultado esperado!

Fabio, caso queira visualizar o código completo, aqui está:

fig = plt.figure(figsize = (15,8))
eixo = fig.add_axes([0,0,1,1])
eixo.plot(df['data'], df['temperatura'], color = 'g')
eixo.set_title('Temperatura no momento', fontsize = 25, pad = 20)
eixo.set_xlabel('Data', fontsize=20)
eixo.set_ylabel('Temperatura', fontsize=20)
eixo.legend(['Temperatura'], loc='lower right', fontsize=15)
eixo.grid(True)

# definindo os ticks
eixo.set_yticks([max(df['temperatura']), min(df['temperatura']), *eixo.get_yticks()])

# definindo pontos de máxima e mínima
eixo.axhline(max(df['temperatura']), color = 'k', linestyle='--')
eixo.axhline(min(df['temperatura']), color = 'k', linestyle='--')

# Percorrendo os rótulos de tick e aplicando formatação específica
for tick_label in eixo.yaxis.get_ticklabels():
    tick_value = float(tick_label.get_text())
    if tick_value == max(df['temperatura']) or tick_value == min(df['temperatura']):
        tick_label.set_color('red')  # Define a cor vermelha para os rótulos de tick desejados
        tick_label.set_weight('bold')  # Define o texto em negrito para os rótulos de tick desejados

Após executar essa sequência de comandos, chegaremos no seguinte gráfico:

Espero que tenha gostado da minha sugestão e sinta-se à vontade para adaptá-la, Fabio! Caso apareçam novas dúvidas, fico à disposição.

Um abraço!

Muitíssimo obrigado pela ajuda, Andrieli.

Explicação claríssima!