如何在 Matplotlib 中为 sns.clustermap 提供预先计算的距离矩阵?
matplotlibpythondata visualization
要为 sns.clustermap 提供数据集,我们可以采取以下步骤 −
一步设置多个主题参数。
从在线存储库加载示例数据集(需要互联网)。
返回 item 并从框架中drop 。如果未找到,则使用 pop()方法引发KeyError 。
使用clustermap() 方法将矩阵数据集绘制为分层聚类热图。
要显示该图,请使用show()方法。
示例
from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True sns.set_theme(color_codes=True) iris = sns.load_dataset("iris") species = iris.pop("species") g = sns.clustermap(iris) plt.show()