将hcluster生成的ndarray转换为Newick字符串,以便与ete2包一起使用

Question

我有一个通过运行创建的向量列表:

import hcluster
import numpy as np
from ete2 import Tree

vecs = [np.array(i) for i in document_list] 

其中document_list是我正在分析的Web文档的集合.然后我执行分层聚类:

Z = hcluster.linkage(vecs, metric='cosine') 

这会生成一个ndarray,例如:

[[ 12.          19.           0.           1.        ]
[ 15.          21.           0.           3.        ]
[ 18.          22.           0.           4.        ]
[  3.          16.           0.           7.        ]
[  8.          23.           0.           6.        ]
[  5.          27.           0.           6.        ]
[  1.          28.           0.           7.        ]
[  0.          21.           0.           2.        ]
[  5.          29.           0.18350472   2.        ]
[  2.          10.           0.18350472   3.        ]
[ 47.          30.           0.29289577   9.        ]
[ 13.          28.           0.29289577  13.        ]
[ 73.          32.           0.29289577  18.        ]
[ 26.          12.           0.42264521   5.        ]
[  5.          33.           0.42264521  12.        ]
[ 14.          35.           0.42264521  12.        ]
[ 19.          35.           0.42264521  18.        ]
[  4.          20.           0.31174826   3.        ]
[ 34.          21.           0.5         19.        ]
[ 38.          29.           0.31174826  21.        ]]

是否可以将此ndarray转换为可以传递给ete2 Tree()构造函数的newick字符串,以便我可以使用ete2提供的工具绘制和操作newick树？

尝试这样做是否有意义,如果没有,我可以用另一种方法使用相同的数据和ete2生成树/树形图(我意识到还有其他包可以绘制树状图,例如dendropy和hcluster本身但是宁愿使用ete2一样)？

谢谢!

Answer 1

我使用以下方法来完成几乎相同的事情：

from hcluster import linkage, to_tree
from ete2 import Tree

#hcluster part
Y = dist_matrix(items, dist_fn)
Z = linkage(Y, "single")
T = to_tree(Z)

#ete2 section
root = Tree()
root.dist = 0
root.name = "root"
item2node = {T: root}

to_visit = [T]
while to_visit:
    node = to_visit.pop()
    cl_dist = node.dist /2.0
    for ch_node in [node.left, node.right]:
        if ch_node:
            ch = Tree()
            ch.dist = cl_dist
            ch.name = str(ch_node.id)
            item2node[node].add_child(ch)
            item2node[ch_node] = ch
            to_visit.append(ch_node)

# This is your ETE tree structure
tree = root