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seaborn更改clustermap可视化选项而不重新进行群集

hierarchical-clustering seaborn python

lucacerone · 技术社区 · 6 年前

是否可以在以前获得的上运行seaborn.clustermap ClusterGrid 对象?

例如,在下面的示例中,i user clustermap获取g:

import seaborn as ns
data = sns.load_dataset("iris")
species = iris.pop("species")

g = sns.clustermap(
    data, 
    cmap="mako",
    col_cluster=False,
    yticklabels=False, figsize=(5, 10),
    method='ward',
    metric="euclidean"
)

我想尝试不同的可视化选项,比如不同的颜色图、图形大小、有标签和无标签的外观等等。

与 iris 数据集一切都很快,但是我有一个更大的数据集,集群部分需要很多时间。

我能用吗? g 用不同的选项显示热图和树木图?

1 回复 | 直到 6 年前

Diziet Asahi 6 年前

返回的对象 clustermap 属于类型 ClusterGrid . 那个对象没有真正记录在 seaborn 但是,它本质上只是一个容器 Axes 物体。根据您想要进行的操作类型,您可能只需要访问相关的 轴线 对象或图形本身:

# change the figure size after the fact
g.fig.set_size_inches((4,4))
# remove the labels of the heatmap
g.ax_heatmap.set_xticklabels([])

彩色地图的内容比较难访问。 聚类图 使用MatPultLIB pcolormesh 在引擎盖下面。此函数返回 collection 对象(对象) QuadMesh ,存储在主轴集合列表中( g.ax_heatmap.collections )因为,阿法克,希伯恩没有在那根轴上画任何其他的东西,我们可以得到 四边形 按其索引列出的对象 [0] ,然后我们可以使用任何适用于该对象的函数。

# change the colormap used
g.ax_heatmap.collections[0].set_cmap('seismic')

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