PythonAI算法
Python 数据可视化：Seaborn 聚类热图
Seaborn 库中的 clustermap 函数用于创建聚类热图，将样本按相似性聚类并以矩阵形式展示。支持行/列聚类、距离度量方法选择及颜色映射自定义。通过 iris 数据集演示了基础用法、布局调整、标签添加、颜色映射更换及标准化处理等场景，帮助直观理解数据间的相似性和差异性。
Seaborn 库中的 clustermap 函数用于创建聚类热图，将样本按相似性聚类并以矩阵形式展示。支持行/列聚类、距离度量方法选择及颜色映射自定义。通过 iris 数据集演示了基础用法、布局调整、标签添加、颜色映射更换及标准化处理等场景，帮助直观理解数据间的相似性和差异性。
sns.clustermap 是 Seaborn 库中用于创建聚类热图的函数，该函数能够将数据集中的样本按照相似性进行聚类，并将聚类结果以矩阵的形式展示出来。
该函数主要用于绘制聚类热图，通过颜色深浅来表示数据值的大小或类别，从而直观地展示数据间的相似性和差异性。在聚类热图中，每个样本被表示为一个方块，方块的颜色表示样本的特征值，方块的位置表示样本的聚类结果。
使用 sns.clustermap 需要注意数据集的大小和复杂性，因为聚类分析可能需要较长的计算时间。可以根据需要对聚类热图进行进一步的自定义，如设置颜色映射、调整标签等。sns.clustermap 函数返回的是一个 ClusterGrid 对象，该对象包含了热图和聚类树等组件，可以通过该对象进行进一步的自定义和修改。
import seaborn as sns
# 加载 iris 数据集
iris = sns.load_dataset("iris")
# 将 species 列从 iris 数据集中弹出，并赋值给 species 变量
species = iris.pop("species")
# 使用 seaborn 库中的 clustermap 函数，对 iris 数据集进行聚类分析
sns.clustermap(iris)
sns.clustermap(
iris,
figsize=(7, 5),
row_cluster=False,
dendrogram_ratio=(.1, .2),
cbar_pos=(0, .2, .03, .4)
)
# 创建一个字典，将 species 中的唯一值映射到"rbg"中的颜色
lut = dict(zip(species.unique(), "rbg"))
# 将 species 中的值映射到 lut 中的颜色
row_colors = species.map(lut)
# 使用 seaborn 的 clustermap 函数绘制聚类图，并将 species 的颜色映射到行颜色
sns.clustermap(iris, row_colors=row_colors)
# 使用 seaborn 库中的 clustermap 函数绘制聚类热图
# iris 为数据集，cmap 为颜色映射，vmin 和 vmax 为颜色映射的最小值和最大值
sns.clustermap(iris, cmap="mako", vmin=0, vmax=10)
# 使用 seaborn 库中的 clustermap 函数，对 iris 数据集进行聚类分析
# metric 参数指定聚类时使用的距离度量方式，这里使用相关系数
# method 参数指定聚类时使用的聚类方法，这里使用单链接法
sns.clustermap(iris, metric="correlation", method="single")
# 使用 seaborn 库中的 clustermap 函数对 iris 数据集进行聚类分析，并将标准化后的数据绘制成热图
sns.clustermap(iris, standard_scale=1)
# 使用 seaborn 库中的 clustermap 函数绘制聚类热图
# iris 为数据集，z_score 为 0 表示不进行标准化，cmap 为"vlag"表示使用 vlag 颜色映射，center 为 0 表示将数据集中的数值中心化
sns.clustermap(iris, z_score=0, cmap="vlag", center=0)
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