clustermap 子图 - Python

介绍

clustermap 子图是 seaborn 库中的一个功能强大的工具，用于可视化聚类分析的结果。聚类分析是一种将数据分组成相似的子集的方法。clustermap 子图不仅可以显示聚类结果的热图，还可以通过树形图展示样本间的相似性。

使用方法

要使用 clustermap 子图，首先需要安装 seaborn 库：

pip install seaborn

导入 seaborn 库和其他必要的库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

准备数据。一般情况下，聚类分析是在一个二维矩阵中进行的，其中行代表样本，列代表特征。

创建一个聚类热图和树状图：

sns.clustermap(data)

可以通过 data 参数传入一个 DataFrame 或一个 2D 数组。

样式和参数调整

clustermap 子图提供了一些参数来调整其样式和行为。

• cmap：设置颜色映射，用于表示数值大小。默认值为 "viridis"。
• standard_scale：在行或列上对数据进行标准化。默认为 None，不进行标准化。
• method：设置用于计算聚类结果的方法。默认为 "average"。
• metric：设置用于计算样本间相似性的距离度量标准。默认为 "euclidean"。
• figsize：设置热图的大小。默认为 (10, 10)。

以下是调整样式和参数的示例：

sns.clustermap(data, cmap="coolwarm", standard_scale=1, method="single", metric="manhattan", figsize=(12, 8))

返回的图像

clustermap 子图将返回一个 matplotlib 的 Figure 对象，需要使用 plt.show() 或其他方式来显示图像。

plt.show()

以下是一个完整的示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 准备数据
data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

# 创建聚类热图和树状图
sns.clustermap(data)

# 显示图像
plt.show()

总结

clustermap 子图是 seaborn 库中用于可视化聚类分析的工具。通过使用 clustermap 子图，程序员可以更好地理解聚类结果，并可视化样本间的相似性。调整样式和参数可以进一步定制图像以满足需求。