Pheatmap是一个用于创建热图的开源Python库。热图是一种可视化技术,用于表示二维数据集中各个数据点之间的频率。Pheatmap可以将散点图矩阵转换为热图,方便用户更直观地了解数据集的特征。
Pheatmap集群注释是指为热图中的每个数据点添加注释,以便更好地理解数据集的特征。在Pheatmap中,可以使用cluster_annotation选项为热图中的每个数据点添加注释。该选项可以使用一个字典来指定注释,其中键可以是数据点索引,值可以是注释文本。
例如,以下是一个使用Pheatmap集群注释的示例代码:
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
import seaborn as sns
import plotly.graph_objs as go
from thegos import pheatmap
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['species'] = iris.target_names[iris.target]
g = sns.pairplot(df, hue='species', markers=['o', 's', 'D'])
g.set_titles(template="{col_name} - {row_name}")
heatmap = pheatmap(df, annot=True, cluster_annotation=dict(zip(df.index, df['species'])))
heatmap.set_image(pheatmap.image.Image(df))
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=df.index, y=df['species'],
name='Species',
line=dict(color='red', width=1),
hovertemplate="Species: %{y} <br> Density: %{x}"))
fig.add_shape(type='line', x0=fig.layout.shapes[0].x0, y0=fig.layout.shapes[0].y0,
x1=fig.layout.shapes[0].x1, y1=fig.layout.shapes[0].y1,
line=dict(color='red', dash='dash'),
zindex=1)
fig.update_layout(shapes=[fig.layout.shapes[0]])
fig.show()
在上面的代码中,我们使用了Pheatmap库创建了一个热图,并使用Seaborn库生成了一组散点图。然后,我们使用Pheatmap库的cluster_annotation选项为每个数据点添加了注释,并使用GoJS库创建了一个交互式散点图。
这个示例代码展示了如何使用Pheatmap库为热图中的每个数据点添加注释,并创建一个交互式散点图。
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