小编amc*_*amc的帖子

我有三个矩阵可供比较.每个都是5x6.我最初想要使用层次聚类来聚类矩阵,以便在给定相似性阈值的情况下对最相似的矩阵进行分组.

我在python中找不到任何这样的函数,所以我手工实现了距离测量,(p-norm,其中p = 2).现在我有一个3x3距离矩阵(我相信在这种情况下也是一个相似矩阵).

我现在正在尝试生成树状图.这是我的代码,这就是错误的.我想生成一个图形(如果可能的话,树形图),显示最相似的矩阵的簇.矩阵0,1,2,0和2是相同的并且应该首先聚集在一起,并且1是不同的.

距离矩阵如下所示:

>   0     1    2 
0   0.0    2.0  3.85e-16
1   2.0    0.0  2.0
2 3.85e-16 2.0  0.0

码:

from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.cluster.hierarchy import linkage
mat = np.array([[0.0, 2.0, 3.8459253727671276e-16], [2.0, 0.0, 2.0], [3.8459253727671276e-16, 2.0, 0.0]])
dist_mat = mat
linkage_matrix = linkage(dist_mat, "single")
dendrogram(linkage_matrix, color_threshold=1, labels=["0", "1", "2"],show_leaf_counts=True)
plt.title=("test")
plt.show()

这是输出:

联系的意义是什么(dist_mat,'single')？我会假设输出图看起来像这样,其中距离是2.0在0和1之间(例如).

有更好的方法来表示这些数据吗？是否有一个函数可以接受几个矩阵而不是点,比较并形成一个距离矩阵,然后聚类？我对如何可视化这些矩阵之间的差异的其他建议持开放态度.

这个问题类似于检查元组列表是否具有第一个元素作为定义字符串的元组,但没有人正确回答"通配符"问题.

说我有 [('A', 2), ('A', 1), ('B', 0.2)]

我想确定FIRST元素为A的元组.如何返回以下内容？

[('A', 2), ('A', 1)]

我有一个像这样的数据框“表”：

SAMPLE RANK VALUE CAT 3 N DOG 1 N FISH 4 Y ANT 2 N HORSE 5 N

鉴于 VALUE 列中有一个“Y”，我如何才能对第三个直方图列进行着色？我希望它看起来像这样：

到目前为止我有：

table.plot('SAMPLE','RANK', hue="VALUE", palette={"Y": "r", "N": '0.75'}, kind='bar')

但这不起作用

在 R 中使用 heatmaply 后，我试图获取所有行元素的 5 个列表。我设置 k_row = 5，以便树状图显示 5 种不同的颜色。我只想返回一个包含 5 个列表的列表，其中每个列表都包含簇内的行元素。行是名称，列是类别。

是否有可能在seaborn的stripplot上注释每个点？我的数据在pandas数据框中.我意识到注释适用于matplotlib,但我没有发现它在这种情况下工作.