python中热图的分层聚类

提问于 2024-04-27T05:37:27+08:00

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我有一个NxM matri，其值介于0到20之间 . 我可以使用Matplotlib和pcolor轻松获得热图 . 现在我想使用scipy应用层次聚类和树形图 . 我想重新排序每个维度（行和列）以显示哪个元素相似（根据聚类结果） . 如果矩阵是方形（NxN），则代码类似于：

clustering = linkage(matrix, method="average")
dendrogram(clustering, orientation='right')

当尺寸不同时，如何获得连杆矩阵？我是否必须手动计算每对元素之间的每个距离？

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我不确定如何使用Matplotlib和pcolor，但是seaborn软件包本身支持你想要完成的任务 .

http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.clustermap.html

例：
```
import seaborn as sns; sns.set()
flights = sns.load_dataset("flights")
flights = flights.pivot("month", "year", "passengers")
g = sns.clustermap(flights)
```
Example clustergram
回复于 2024-04-27T05:37:27+08:00

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