seaborn 中 clustermap 的标签

Question

我有几个关于在 clustermap seaborn 问题。首先是可以提取层次聚类的距离值，并在树结构可视化上绘制值（可能只有前三个级别）。

这是我创建集群图的示例代码：

 import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
get_ipython().magic(u'matplotlib inline')

m = np.random.rand(50, 50)
df = pd.DataFrame(m, columns=range(4123, 4173), index=range(4123, 4173))
sns.clustermap(df, metric="correlation")

其他两个问题是： - 如何旋转 y 标签，因为它们重叠在一起。

- 如何将颜色条移动到底部或右侧。 （有一个关于热图的 问题，但对我的情况不起作用。也没有解决颜色条的位置）

原文由 Bin 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

我在旋转 y 轴上的标签时遇到了完全相同的问题，并找到了解决方案。问题是，如果你做 plt.yticks(rotation=0) 就像你引用的问题中所建议的那样，由于 ClusterGrid 的工作方式，它会旋转你的 colobar 上的标签。

要解决它并旋转正确的标签，您需要从底层引用 Axes Heatmap 并旋转这些：

 cg = sns.clustermap(df, metric="correlation")
plt.setp(cg.ax_heatmap.yaxis.get_majorticklabels(), rotation=0)

对于您关于颜色条放置的其他问题，我认为目前不支持这一点，不幸的是，正如 这个 Github 问题 所指出的那样。

最后对于层次聚类距离值，您可以访问行或列的链接矩阵：

 cg = sns.clustermap(df, metric="correlation")
cg.dendrogram_col.linkage # linkage matrix for columns
cg.dendrogram_row.linkage # linkage matrix for rows

原文由 Charles Menguy 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

import seaborn as sns
g = sns.clustermap(heatmap_df, metric="correlation")

plt.setp(g.ax_heatmap.get_yticklabels(), rotation=0)  # For y axis
plt.setp(g.ax_heatmap.get_xticklabels(), rotation=90) # For x axis

原文由 Surya 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议