我在pandas中有一个很大的(106x106)相关矩阵，结构如下:+---+-------------------+------------------+------------------+------------------+------------------+-----------------+------------------+------------------+------------------+-------------------+||0|1|2|3|4|5|6|7|8|9|+---+-------------------+------------------+
我想在seaborn中绘制一个聚类图，按行和列聚类。我不想画树状图。设置row_cluster=False或col_cluster=False会移除树状图，但也会停止聚类。如何仍然是2D聚类但抑制树状图？Thisquestion提供了将树状图线的宽度设置为0的技巧。此技巧在seaborn0.7.1中不起作用。 最佳答案 答案隐藏在文档中。设cg为Seaborn返回的clustermap实例。绘制聚类图后，键入以下内容以删除行树状图。cg.ax_row_dendrogram.set_visible(False)如果要保留图例，请键入:
我正在使用scipy-cluster在某些数据上生成层次聚类。作为应用程序的最后一步，我调用了dendrogram。绘制聚类的函数。我使用内置的Python2.6.1和thismatplotlibpackage在MacOSXSnowLeopard上运行.该程序运行良好，但最后RocketShip图标(据我所知，这是Python中GUI应用程序的启动器)出现并立即消失，没有做任何事情。什么都没有显示。如果我在通话后添加一个“raw_input”，它只会永远在码头上上下弹跳。如果我从终端运行一个简单的matplotlib示例应用程序，它运行良好。有没有人有这方面的经验？
我正在使用Scipy进行层次聚类。我确实设法使用fcluster在阈值上获得平面集群。但我需要可视化形成的树状图。当我使用树状图方法时，它适用于5-6k用户向量。但是我的数据集包含16k个用户向量。当我为16k用户运行它时，树状图函数抛出以下错误:File"/home/enthought/lib/python2.7/site-packages/scipy/cluster/hierarchy.py",line2333,in_dendrogram_calculate_infoleaf_label_func,i,labels)File"/home/enthought/lib/python2.
我是golang的新手，正在尝试用示例爱好探索lang为此我需要编写下面的树状结构的项目。它就像文件系统，一个文件夹将有许多文件夹和文件。树结构一直持续到没有分支为止。[Fol][Fol,Fol,Fol][Fil,Fil,Fil]我的解决方案:typeFolstruct{sliceofFolsliceofFil}我需要时间来设计，所以非常感谢任何一次的帮助。问候，葡萄藤最后我使用了以下链接中提供的解决方案:https://stackoverflow.com/a/12659537/430294 最佳答案 是这样的吗？Playgroun
我对这个模块(scipy.cluster.hierarchy)感到困惑......但仍然有一些!例如，我们有以下树状图:我的问题是如何以一种很好的格式(比如SIF格式)提取彩色子树(每个子树代表一个簇)？现在得到上图的代码是:importscipyimportscipy.cluster.hierarchyasschimportmatplotlib.pylabaspltscipy.randn(100,2)d=sch.distance.pdist(X)Z=sch.linkage(d,method='complete')P=sch.dendrogram(Z)plt.savefig('plot
下面是我的结果图，但我希望它看起来像astrodendro中截断的树状图，例如this:还有来自thispaper的非常酷的树状图我想在matplotlib中重新创建。下面是生成带有噪声变量的iris数据集并在matplotlib中绘制树状图的代码。有谁知道如何:(1)像示例图中那样截断分支；和/或(2)将astrodendro与自定义链接矩阵和标签一起使用？importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisimportastrodendrofromscipy.cluster.hierarchyimpor
我正在尝试使用AgglomerativeClustering提供的children_属性构建树状图，但到目前为止我运气不佳。我不能使用scipy.cluster因为scipy中提供的凝聚集群缺少一些对我很重要的选项(例如指定集群数量的选项)。我将非常感谢那里的任何建议。importsklearn.clusterclstr=cluster.AgglomerativeClustering(n_clusters=2)clusterer.children_ 最佳答案 这里是simplefunction用于从sklearn获取层次聚类模型并使
我正在使用scipy中的dendrogram来使用matplotlib绘制层次聚类，如下所示:mat=array([[1,0.5,0.9],[0.5,1,-0.5],[0.9,-0.5,1]])plt.subplot(1,2,1)plt.title("mat")dist_mat=matlinkage_matrix=linkage(dist_mat,"single")print"linkage2:"printlinkage(1-dist_mat,"single")dendrogram(linkage_matrix,color_threshold=1,labels=["a","b","c"
我有一个数据表，它可以彼此作为parent或child，它用字段parent_id处理(我正在使用act_as_treegem)第一级项目的parent_id为0可能有无数个child。我想输出为JSON。最后的输出应该是这样的{"feild1":"dd","filed2":"ee","child":{"feild1":"dd","filed2":"ee",}"child":{"feild1":"dd","filed2":"ee","child":{"feild1":"dd","filed2":"ee",}}}到目前为止我只有这个defcoa_tree@roots=Coa.find(:
