如何解决如何在python中提取树状图中的点之间的距离?
我在 python 中执行分层聚类,并获得树状图。我想知道是否有一种方法可以提取最近点之间的距离,例如这里:7 和 8 之间的距离(最近的一个),然后是 0 和 1 之间的距离等等,为了生成我使用的图:
SecurityFilterChainn
解决方法
当你这样做
Z = hierarchy.linkage(X,method='single')
在 Z
矩阵中,您拥有所需的一切:cluster1、cluster2、距离、集群中的元素数。
例如
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.cluster import hierarchy
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
X = np.array([662.,877.,255.,412.,996.,295.,468.,268.,400.,754.,564.,138.,219.,869.,669.])
Z = hierarchy.linkage(X,method='single')
plt.figure()
dn = hierarchy.dendrogram(Z)
我们有Z
array([[ 2.,5.,2.],[ 3.,4.,[ 0.,7.,3.],[ 1.,8.,4.],[ 6.,9.,6.]])
因为我们只有 6 个元素,所以 0 到 5 是单个元素,从 6 开始它们是元素簇
- 6 是 2 个元素的第一个簇 (2,5)
- 7 是 2 个元素的第二个簇 (3,4)
- 8 是第三个簇 (0,7),即 (0,(3,4)) 的 3 个元素
- 9 是第四个簇 (1,8),即 (1,(0,4))) 的 4 个元素
然后我们有 (6,9) 即 ((2,5),(1,4)))) 的 6 个元素
clusters = {
0: '0',1: '1',2: '2',3: '3',4: '4',5: '5',6: '2,5',7: '3,4',8: '0,3,9: '1,}
现在我们可以构建一个 df
来显示热图
# init the DataFrame
df = pd.DataFrame(
columns=Z[:,0].astype(int),index=Z[:,1].astype(int)
)
df.columns = df.columns.map(clusters)
df.index = df.index.map(clusters)
# populate the diagonal
for i,d in enumerate(Z[:,2]):
df.iloc[i,i] = d
# fill NaN
df.fillna(0,inplace=True)
# mask everything but diagonal
mask = np.ones(df.shape,dtype=bool)
np.fill_diagonal(mask,0)
# plot the heatmap
sns.heatmap(df,annot=True,fmt='.0f',cmap="YlGnBu",mask=mask)
plt.show()
更新
我将 X
定义为距离数组。这些是元素间距离的幂零下三角矩阵的值,按列。
我们可以验证
# number of elements
n = (np.sqrt(8 * X.size + 1) + 1) / 2
n
6.0
我们有 n=6
元素,这里是距离的幂零下三角矩阵
# init the DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=range(int(n)),index=range(int(n)))
# populate the DataFrame
idx = 0
for c in range(int(n)-1):
for r in range(c+1,int(n)):
df.iloc[r,c] = X[idx]
idx += 1
# fill NaNs and mask
df.fillna(0,inplace=True)
mask = np.zeros_like(df)
mask[np.triu_indices_from(mask)] = True
# plot the matrix
sns.heatmap(df,mask=mask)
plt.show()
更新 2
如何为聚类距离对角矩阵自动填充地图字典。
首先我们必须计算我们之前看到的元素数量(仅当 X
是距离数组时才需要)
# number of elements
n = (np.sqrt(8 * X.size + 1) + 1) / 2
然后,我们可以遍历Z
矩阵来填充字典
# clusters of single elements
clusters = {i: str(i) for i in range(int(n))}
# loop through Z matrix
for i,z in enumerate(Z.astype(int)):
# cluster number
cluster_num = int(n+i)
# elements in clusters
cluster_names = [clusters[z[0]],clusters[z[1]]]
cluster_elements = [str(i) for i in cluster_names]
# update the dictionary
clusters.update({cluster_num: ','.join(cluster_elements)})
我们有
clusters
{0: '0',10: '2,5,1,4'}
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