如何在Matplotlib中给sns.clustermap提供预计算的距离矩阵？

引言

在进行生物信息学分析时，常常需要对一组数据进行聚类分析。而聚类分析首先需要计算样本之间的距离矩阵。在Python的科学计算库中，scipy包提供了多种距离计算的方法。而在可视化方面，Matplotlib库和Seaborn库比较常见。其中，Seaborn中的clustermap函数可以直接绘制出聚类图谱。在阅读Seaborn的官方文档后，我们发现clustermap函数能够自动计算距离矩阵。但由于特殊需要，也可能要在clustermap函数中使用预计算的距离矩阵。本文将介绍如何在Matplotlib中给sns.clustermap提供预计算的距离矩阵的方法。

环境和准备

在进行本文的演示之前，需要保证您的Python环境中已经安装了以下依赖包：
– scipy
– seaborn

示例

为了让读者能够更好地理解如何在Matplotlib中给sns.clustermap提供预计算的距离矩阵，我们编写了以下示例代码。

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

# 随机生成一个6x3的矩阵
m = np.random.rand(6,3)

# 计算距离矩阵，由于pdist计算出的结果是一个向量，需要使用squareform将其转换为矩阵
distance_matrix = squareform(pdist(m))

# 使用sns.clustermap画图
sns.clustermap(m, metric='precomputed')
plt.show()

该示例代码中，我们先随机生成了一个6行3列的矩阵m。然后使用scipy.spatial.distance模块的pdist函数计算该矩阵的距离矩阵，并使用squareform将该向量转化为矩阵。最后，我们将参数metric设置为’precomputed’，并使用sns.clustermap函数绘制出聚类图谱。

解释

在上述示例代码中，我们使用了以下3个函数：
– np.random.rand：返回[0,1)之间的随机浮点数。
– pdist：计算样本之间的距离矩阵。
– squareform：将一个向量转化为对称矩阵。

这里需要解释一下第三个函数squareform。由于pdist计算出的结果是一个向量，需要将其转换为矩阵，才能作为sns.clustermap函数的输入参数。这就需要用到squareform函数，该函数可以将任何输入转换为一个对称矩阵。

另外，需要特别注意的是，我们在使用sns.clustermap函数时要将参数metric设置为’precomputed’，这样函数就不会自动计算距离矩阵，而是使用我们提供的预计算的距离矩阵。

结论

在Matplotlib中给sns.clustermap提供预计算的距离矩阵是一件非常有用的技巧。通过这种方法，我们可以使用任何适用于Scipy的方法来预先计算距离矩阵，并轻松地在Clustermap中使用。通过本文的讲解，我们希望读者可以更好地理解如何在Matplotlib中给sns.clustermap提供预计算的距离矩阵，并能够在日常工作中更加高效地运用。