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

matplotlibpythondata visualization更新于 2025/4/18 18:52:17

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()