Hướng dẫn dendrogram plot python - con trăn âm mưu dendrogram

Dendrogramms cơ bản

Một dendrogram là một sơ đồ đại diện cho một cây. Nhà máy hình có tên created_dendrogram thực hiện phân cụm phân cấp trên dữ liệu và biểu thị cây kết quả. Các giá trị trên trục độ sâu cây tương ứng với khoảng cách giữa các cụm.

Nội dung chính ShowShow

• Còn Dash thì sao? ¶
• Làm thế nào để bạn vẽ một dendrogram trong Python?
• Làm thế nào để bạn tạo ra một cốt truyện dendrogram?
• Làm cách nào để tạo một cụm phân cấp trong Python?
• Dendrogram với ví dụ là gì?

Các sơ đồ dendrogram thường được sử dụng trong sinh học tính toán để hiển thị sự phân cụm các gen hoặc mẫu, đôi khi ở rìa của các bản đồ nhiệt.

In [1]:

Nhập khẩu .buổi bieu diễn[]plotly.figure_factoryasffimportnumpyasnpnp.random.seed[1]X=np.random.rand[15,12]# 15 samples, with 12 dimensions eachfig=ff.create_dendrogram[X]fig.update_layout[width=800,height=500]fig.show[] plotly.figure_factory as ff import numpy as np np.random.seed[1] X = np.random.rand[15, 12] # 15 samples, with 12 dimensions each fig = ff.create_dendrogram[X] fig.update_layout[width=800, height=500] fig.show[]

Đặt ngưỡng màu

In [2]:

Nhập khẩuplotly.figure_factoryasffimportnumpyasnpX=np.random.rand[15,10]# 15 samples, with 10 dimensions eachfig=ff.create_dendrogram[X,color_threshold=1.5]fig.update_layout[width=800,height=500]fig.show[] plotly.figure_factory as ff import numpy as np X = np.random.rand[15, 10] # 15 samples, with 10 dimensions each fig = ff.create_dendrogram[X, color_threshold=1.5] fig.update_layout[width=800, height=500] fig.show[]

Đặt định hướng và thêm nhãn

In [3]:

importplotly.figure_factoryasffimportnumpyasnpX=np.random.rand[10,12]names=['Jack','Oxana','John','Chelsea','Mark','Alice','Charlie','Rob','Lisa','Lily']fig=ff.create_dendrogram[X,orientation='left',labels=names]fig.update_layout[width=800,height=800]fig.show[]plotly.figure_factoryasffimportnumpyasnpX=np.random.rand[10,12]names=['Jack','Oxana','John','Chelsea','Mark','Alice','Charlie','Rob','Lisa','Lily']fig=ff.create_dendrogram[X,orientation='left',labels=names]fig.update_layout[width=800,height=800]fig.show[] plotly.figure_factory as ff import numpy as np X = np.random.rand[10, 12] names = ['Jack', 'Oxana', 'John', 'Chelsea', 'Mark', 'Alice', 'Charlie', 'Rob', 'Lisa', 'Lily'] fig = ff.create_dendrogram[X, orientation='left', labels=names] fig.update_layout[width=800, height=800] fig.show[]

In [4]:

intertemtPlotoTly.graph_ObjectSAsAgortPlotly.figure_factoryAsffimPortNumpyAsNpFromScipy.Spatial.DistanceImportPDist, SAQUEFFORM# GET DATADATA , dtype = float, delimiter = "\ t"] data_array = data.view [[np.float, len [data.dtype.names]]] data_array = data_array.transpose [] nhãn = data.dtype.names# Khởi tạo hình Bằng cách tạo dendrogramfig = ff.create_dendrogram [data_array, định hướng = 'dưới cùng', nhãn = nhãn] foriinrange [len [fig ['data']]: fig ['data'] [i] ['yaxis'] = ' y2 '# Tạo bên dendrogramdendro_side = ff.create_dendrogram [data_array, định hướng =' right '] foriinrange [len [dendro_side [' data ']] # Thêm dữ liệu dendrogram bên vào FigHeDatainDendro_side ['Data']: Fig.Add_Trace [Dữ liệu]# Tạo HeatMapDendro_Leaves = dendro_side ['Layout'] ['Yaxis'] ['Ticktext'] data_dist = pdist [data_array] Heat_data = squareform [data_dist] Heat_data = H Eat_data [dendro_leaves,:] Heat_data = Heat_Data [:, Dendro_leaves] HeatMap = [go.HeatMap [x = dendro_leaves, y = dendro_leaves, z = nhiệt_data Hình ['Layout'] ['Xaxis'] ['Tickvals'] HeatMap [0] ['y'] = dendro_side ['Layout'] ['Yaxis'] ['Tickvals'] .Add_Trace [Data]# chỉnh sửa LayoutFig.Update_Layout [{'Width': 800, 'Chiều cao': 800, 'Showlegend': Sai Tên miền ': [. 15,1],' Mirror ': Sai,' ShowGrid ': Sai,' Showline ': Sai,' Zeroline ': Sai {'miền': [0, .15], 'gương': sai, 'showgrid': false, 'showline': false, 'zeroline': false, 'showticklabels': false # Chỉnh sửa yaxisfig.update_layout [yaxis = {'tên miền': [0, .85], 'gương': false, 'showgrid': false, 'showline': false, 'zeroline': false, 'showticklabels': false 'Ticks': ""}]# chỉnh sửa yaxis2fig.update_layout [yaxis2 = {'miền': [. : Sai, 'Showticklabe ls ': false,' ticks ': ""}]# lô! fig.show []plotly.graph_objectsasgoimportplotly.figure_factoryasffimportnumpyasnpfromscipy.spatial.distanceimportpdist,squareform# get datadata=np.genfromtxt["//files.figshare.com/2133304/ExpRawData_E_TABM_84_A_AFFY_44.tab",names=True,usecols=tuple[range[1,30]],dtype=float,delimiter="\t"]data_array=data.view[[np.float,len[data.dtype.names]]]data_array=data_array.transpose[]labels=data.dtype.names# Initialize figure by creating upper dendrogramfig=ff.create_dendrogram[data_array,orientation='bottom',labels=labels]foriinrange[len[fig['data']]]:fig['data'][i]['yaxis']='y2'# Create Side Dendrogramdendro_side=ff.create_dendrogram[data_array,orientation='right']foriinrange[len[dendro_side['data']]]:dendro_side['data'][i]['xaxis']='x2'# Add Side Dendrogram Data to Figurefordataindendro_side['data']:fig.add_trace[data]# Create Heatmapdendro_leaves=dendro_side['layout']['yaxis']['ticktext']dendro_leaves=list[map[int,dendro_leaves]]data_dist=pdist[data_array]heat_data=squareform[data_dist]heat_data=heat_data[dendro_leaves,:]heat_data=heat_data[:,dendro_leaves]heatmap=[go.Heatmap[x=dendro_leaves,y=dendro_leaves,z=heat_data,colorscale='Blues']]heatmap[0]['x']=fig['layout']['xaxis']['tickvals']heatmap[0]['y']=dendro_side['layout']['yaxis']['tickvals']# Add Heatmap Data to Figurefordatainheatmap:fig.add_trace[data]# Edit Layoutfig.update_layout[{'width':800,'height':800,'showlegend':False,'hovermode':'closest',}]# Edit xaxisfig.update_layout[xaxis={'domain':[.15,1],'mirror':False,'showgrid':False,'showline':False,'zeroline':False,'ticks':""}]# Edit xaxis2fig.update_layout[xaxis2={'domain':[0,.15],'mirror':False,'showgrid':False,'showline':False,'zeroline':False,'showticklabels':False,'ticks':""}]# Edit yaxisfig.update_layout[yaxis={'domain':[0,.85],'mirror':False,'showgrid':False,'showline':False,'zeroline':False,'showticklabels':False,'ticks':""}]# Edit yaxis2fig.update_layout[yaxis2={'domain':[.825,.975],'mirror':False,'showgrid':False,'showline':False,'zeroline':False,'showticklabels':False,'ticks':""}]# Plot!fig.show[] plotly.graph_objects as go import plotly.figure_factory as ff import numpy as np from scipy.spatial.distance import pdist, squareform # get data data = np.genfromtxt["//files.figshare.com/2133304/ExpRawData_E_TABM_84_A_AFFY_44.tab", names=True,usecols=tuple[range[1,30]],dtype=float, delimiter="\t"] data_array = data.view[[np.float, len[data.dtype.names]]] data_array = data_array.transpose[] labels = data.dtype.names # Initialize figure by creating upper dendrogram fig = ff.create_dendrogram[data_array, orientation='bottom', labels=labels] for i in range[len[fig['data']]]: fig['data'][i]['yaxis'] = 'y2' # Create Side Dendrogram dendro_side = ff.create_dendrogram[data_array, orientation='right'] for i in range[len[dendro_side['data']]]: dendro_side['data'][i]['xaxis'] = 'x2' # Add Side Dendrogram Data to Figure for data in dendro_side['data']: fig.add_trace[data] # Create Heatmap dendro_leaves = dendro_side['layout']['yaxis']['ticktext'] dendro_leaves = list[map[int, dendro_leaves]] data_dist = pdist[data_array] heat_data = squareform[data_dist] heat_data = heat_data[dendro_leaves,:] heat_data = heat_data[:,dendro_leaves] heatmap = [ go.Heatmap[ x = dendro_leaves, y = dendro_leaves, z = heat_data, colorscale = 'Blues' ] ] heatmap[0]['x'] = fig['layout']['xaxis']['tickvals'] heatmap[0]['y'] = dendro_side['layout']['yaxis']['tickvals'] # Add Heatmap Data to Figure for data in heatmap: fig.add_trace[data] # Edit Layout fig.update_layout[{'width':800, 'height':800, 'showlegend':False, 'hovermode': 'closest', }] # Edit xaxis fig.update_layout[xaxis={'domain': [.15, 1], 'mirror': False, 'showgrid': False, 'showline': False, 'zeroline': False, 'ticks':""}] # Edit xaxis2 fig.update_layout[xaxis2={'domain': [0, .15], 'mirror': False, 'showgrid': False, 'showline': False, 'zeroline': False, 'showticklabels': False, 'ticks':""}] # Edit yaxis fig.update_layout[yaxis={'domain': [0, .85], 'mirror': False, 'showgrid': False, 'showline': False, 'zeroline': False, 'showticklabels': False, 'ticks': "" }] # Edit yaxis2 fig.update_layout[yaxis2={'domain':[.825, .975], 'mirror': False, 'showgrid': False, 'showline': False, 'zeroline': False, 'showticklabels': False, 'ticks':""}] # Plot! fig.show[]

Còn Dash thì sao? ¶

Dash là một khung nguồn mở để xây dựng các ứng dụng phân tích, không cần JavaScript và nó được tích hợp chặt chẽ với thư viện đồ thị đồ họa.

Tìm hiểu về cách cài đặt Dash tại //dash.plot.ly/installation.

Ở mọi nơi trong trang này mà bạn thấy Fig.Show [], bạn có thể hiển thị cùng một hình trong một ứng dụng Dash bằng cách chuyển nó đến đối số hình của thành phần đồ thị từ gói Dash_Core_Components tích hợp như thế này:

Nhập trí.graph_objectsasgo# hoặc Plotly.Express as pxfig = go.figure []# hoặc bất kỳ chức năng thể hiện âm mưu nào, ví dụ: px.bar [...]# fig.add_trace [...]# fig.update_layout [...] interpdashImportDash_core_componentsasdccimportdash_html_componentsashtmlapp = dash.dash [] app. ]] app.run_server [Debug = true, use_reloader = false]# tắt trình tải lại nếu bên trong Jupyterplotly.graph_objectsasgo# or plotly.express as pxfig=go.Figure[]# or any Plotly Express function e.g. px.bar[...]# fig.add_trace[ ... ]# fig.update_layout[ ... ]importdashimportdash_core_componentsasdccimportdash_html_componentsashtmlapp=dash.Dash[]app.layout=html.Div[[dcc.Graph[figure=fig]]]app.run_server[debug=True,use_reloader=False]# Turn off reloader if inside Jupyter plotly.graph_objects as go # or plotly.express as px fig = go.Figure[] # or any Plotly Express function e.g. px.bar[...] # fig.add_trace[ ... ] # fig.update_layout[ ... ] import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html app = dash.Dash[] app.layout = html.Div[[ dcc.Graph[figure=fig] ]] app.run_server[debug=True, use_reloader=False] # Turn off reloader if inside Jupyter