如何在Matplotlib中给sns.clustermap提供预计算的距离矩阵？

要给 sns.clustermap 提供数据集，我们可以按照以下步骤操作−

• 在一步中设置多个主题参数。

• 从在线存储库中加载示例数据集（需要互联网）。

• 从帧中返回 item 和 drop 。如果未找到，则使用 pop() 方法引发 KeyError 。

• 使用 clustermap() 方法将矩阵数据集作为分层聚类热图绘制。

• 要显示图形，请使用 show() 方法。

例子

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