在 Seaborn 中为 Clustermap 添加 Matplotlib 标签

Seaborn 是基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库。Seaborn 的一个函数 clustermap 基于 Matplotlib 的 imshow 函数生成一个层次聚类热图。clustermap 函数可以用于生成带有聚类标签的热图。但是，如果您想要自定义标签，可以结合使用 Matplotlib 的 Text 函数和 clustermap。本文将介绍如何使用 Matplotlib 为 clustermap 添加标签。

阅读更多：Matplotlib 教程

导入库文件

在开始之前，我们需要导入必要的库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

生成示例数据框

接下来，我们将生成一个示例数据集：

data = np.random.rand(10, 10)
df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCDEFGHIJ'))

现在，我们有了一个 10 x 10 的 DataFrame df，其中包含随机值。

生成 Clustermap

我们现在可以使用 Seaborn 的 clustermap 函数生成一个 clustermap：

g = sns.clustermap(df)

生成的 clustermap 将没有任何标签。

创建 x 和 y 轴标签

我们可以使用 Matplotlib 的 Text 函数添加自己的 x 和 y 轴标签。首先，我们需要创建一个轴对象：

ax = g.ax_heatmap

一旦我们有了轴对象，就可以使用 Text 添加标签。我们还可以使用 x 和 y 参数调整标签的位置：

ax.text(1.5, -0.15, 'X Label', fontsize=12)
ax.text(-0.15, 1.5, 'Y Label', fontsize=12, rotation=90)

现在，我们有了带有自定义 x 和 y 轴标签的 clustermap。

创建聚类标签

我们也可以使用 Text 添加聚类标签。首先，我们需要提取 x 和 y 轴的树状图的顺序：

x_order = g.dendrogram_col.reordered_ind
y_order = g.dendrogram_row.reordered_ind

然后，我们可以使用 Text 添加标签。我们需要迭代树状图叶子，并将标签添加到适当的位置：

x_labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J']
y_labels = ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10']
for i, x in enumerate(x_order):
    for j, y in enumerate(y_order):
        ax.text(i, j, x_labels[x] + y_labels[y], ha='center', va='center')

现在，我们有了带有自定义 x 和 y 轴标签以及聚类标签的 clustermap。

自定义标签

我们可以通过向 Text 传递相关参数来自定义标签的字体大小和样式。例如，我们可以使 x 轴标签加粗：

ax.text(1.5, -0.15, 'X Label', fontsize=12, weight='bold')

我们还可以更改字体系列：

ax.text(-0.15, 1.5, 'Y Label', fontsize=12, rotation=90, fontfamily='Comic Sans MS')

结论

本文介绍了如何使用 Matplotlib 为 Seaborn 生成的 clustermap 添加自定义标签。我们已经展示了如何添加 x 和 y 轴标签以及聚类标签。我们还演示了如何自定义标签的字体大小、样式和系列。使用这些技术，您可以创建带有自定义、信息丰富的标签的 clustermaps。