Matplotlib 标签：seaborn中的聚类图案例

前言

聚类分析是一种将数据点分组到相似集合的技术，该技术用于发现通过文字、处理和图表分析难以深入了解的大数据集中的模式和洞见。在研究聚类分析中，了解如何使用数据可视化工具来帮助研究人员更好地理解和解释数据非常重要。

Seaborn聚类图示例

Seaborn是一个Python数据可视化库。它提供了从简单的线图到复杂的统计可视化的高级界面。在Seaborn中，可以使用clustermap函数创建聚类图。clustermap函数基于matplotlib库，matplotlib具有用于轴标签的操作，以便在图形上标记每个点。

下面是一个示例，使用clustermap函数创建聚类图，并使用matplotlib库添加标签。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline

data = sns.load_dataset("flights")

# 设置图形大小
f, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))

# 创建聚类图
sns.clustermap(data.corr(), cmap="coolwarm", linewidths=.5, figsize=(13, 13), ax=ax)

# 添加x轴标签
ax.set_xlabel("X Label",fontweight='bold', size=12)

# 添加y轴标签
ax.set_ylabel("Y Label",fontweight='bold', size=12)

# 添加标题
ax.set_title('Title', fontweight='bold', size=16)

# 显示
plt.show()

在上面的代码中，首先我们加载了Seaborn包中的示例数据集flights。接下来，我们通过调用clustermap函数来创建聚类热图。聚类热图显示了数据矩阵中数据项的相似性。该函数返回一个matplotlib子图，我们将其存储在变量中以便于控制输出。

然后，我们使用set_xlabel和set_ylabel函数添加x轴标签和y轴标签。最后，我们使用set_title函数为图形添加一个标题。

运行上面的代码，即可生成一个聚类图。

Matplotlib标签

Matplotlib是Python数据可视化的一个强大库。它具有pyplotAPI，可实现图形的绘制、标注和自定义。在Matplotlib中，要添加标签或注释到图像中，可以使用以下函数：

• annotate() ——— 用于在指定的位置添加注释。

• text() ——— 在指定位置添加文本。

• xlabel() ——— 用于设置x轴标签。

• ylabel() ——— 用于设置y轴标签。

• title() ——— 用于在图形中添加标题。

在Seaborn聚类图中添加注释

在介绍如何在一个聚类图中添加标签之前，我们了解一下如何将聚类图可视化。

首先，我们需要导入必要的Seaborn包，并加载一个数据集。

import seaborn as sns

data = sns.load_dataset("flights")

然后，我们可以使用clustermap函数创建一个聚类图，并将其存储在一个变量中。

import seaborn as sns

data = sns.load_dataset("flights")

g = sns.clustermap(data.corr(), cmap="coolwarm", linewidths=.5, figsize=(13, 13))

此时，我们创建了一个聚类图实例并存储到变量g中。接下来，我们可以使用annotations属性向聚类图中添加注释。

import seaborn as sns

data = sns.load_dataset("flights")

g = sns.clustermap(data.corr(), cmap="coolwarm", linewidths=.5, figsize=(13, 13))

# 添加注释
g.ax_heatmap.annotate('Annotation', xy=(10,10), xytext=(20,20),
                       arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用clustermap函数创建了聚类图，并将其存储在变量g中。接下来，我们使用annotations属性向聚类图中添加注释。在这里，我们添加了一个文本“Annotation”的注释，并将其放置在热图的(10,10)处。xytext参数则使得注释显示在(20,20)的位置。

最后，在上面添加注释的代码中，我们使用arrowprops参数来指定箭头的样式。在这里，箭头的样式是黑色，并缩小了5%。

运行上述代码，你会注意到聚类图上方出现了一个注释，其内容为“Annotation”。

在Seaborn聚类图中添加标签

除了添加注释外，我们还可以在聚类图上添加标签。下面是一个添加x轴标签和y轴标签的示例。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline

data = sns.load_dataset("flights")

# 创建聚类图
g = sns.clustermap(data.corr(), cmap="coolwarm", linewidths=.5, figsize=(13, 13))

# 添加x轴标签
g.ax_heatmap.set_xlabel("X Label",fontweight='bold', size=12)

# 添加y轴标签
g.ax_heatmap.set_ylabel("Y Label",fontweight='bold', size=12)

# 显示
plt.show()

在这个示例中，我们首先使用clustermap函数创建了一个聚类图，并将其存储在变量g中。然后，我们使用ax_heatmap属性分别为x轴和y轴添加标签。

使用set_xlabel和set_ylabel函数添加标签时，我们可以使用fontweight和size参数来调整标签的字体大小和加粗程度。

运行上面的代码，你会注意到在聚类图的x轴和y轴上分别添加了“X Label”和“Y Label”的标签。