如何在 Matplotlib 中向 sns.clustermap 提供预先计算的距离矩阵？

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）。

  • 使用pop() 方法，从框架中返回项目和删除。如果未找到，则引发KeyError。

  • 使用clustermap() 方法，将矩阵数据集绘制为层次聚类热图。

  • 使用show() 方法，显示该图表。

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()

输出

更新于： 2021 年 5 月 12 日

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