树形图Tree diagram (代码下载)

本文旨在描述如何使用Python实现基本的树形图。要实现这样的树形图，首先需要有一个数值矩阵。每一行代表一个实体（这里是一辆汽车）。每列都是描述汽车的变量。目标是将实体聚类以了解谁与谁有共同点。python下通过scipy中hierarchy.linkage进行聚类，hierarchy.dendrogram画树形图。参考文档：https://python-graph-gallery.com/dendrogram/

该章节主要内容有：

  1. 数据处理 data processing
  2. 基础树形图 basic dendrogram
  3. 自定义树形图 customised dendrogram
  4. 彩色树形图标签 color dendrogram labels

1. 数据处理 data processing

画树形图，往往第一列是数据实体名字，即物体种类。其他列分别为物体变量。

# 导入库

import pandas as pd

from matplotlib import pyplot as plt

from scipy.cluster import hierarchy

import numpy as np

# Import the mtcars dataset from the web + keep only numeric variables

url = 'https://python-graph-gallery.com/wp-content/uploads/mtcars.csv'

df = pd.read_csv(url)

df
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle }
\3cpre>\3ccode>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top }
.dataframe thead th { text-align: right }

model mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
0 Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
1 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
2 Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
3 Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
4 Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
5 Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
6 Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
7 Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
8 Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
9 Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
10 Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
11 Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
12 Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
13 Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
14 Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
15 Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
16 Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
17 Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
18 Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
19 Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
20 Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
21 Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
22 AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
23 Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
24 Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
25 Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
26 Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
27 Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
28 Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
29 Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
30 Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
31 Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 
# 通常获得数据表格需要将车名设置行标题，这里model代表车的类型

df = df.set_index('model')

df
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle }
\3cpre>\3ccode>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top }
.dataframe thead th { text-align: right }

mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
model
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 
# 同时需要删除行标索引的标题名

del df.index.name

df
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle }
\3cpre>\3ccode>.dataframe tbody tr th { vertical-align: top }
.dataframe thead th { text-align: right }

mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
Duster 360 14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4
Merc 240D 24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2
Merc 230 22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2
Merc 280 19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4
Merc 280C 17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4
Merc 450SE 16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3
Merc 450SL 17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3
Merc 450SLC 15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3
Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4
Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4
Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4
Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1
Honda Civic 30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2
Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1
Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2

2. 基础树形图 basic dendrogram

# 执行分层聚类

Z = hierarchy.linkage(df, 'ward')

# 函数原型如下：

# scipy.cluster.hierarchy.linkage(y, method='single', metric='euclidean', optimal_ordering=False)

# y输入矩阵，method聚类方法，metric距离计算方法。通常ward比较靠谱

# optimal_ordering重新排序链接矩阵，以使连续叶之间的距离最小，这样树形结构更为直观，但是计算速度变慢。

# 参数选择见：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.cluster.hierarchy.linkage.html


# Make the dendrogram

plt.title('Hierarchical Clustering Dendrogram')

plt.xlabel('sample index')

plt.ylabel('distance (Ward)')

# 画聚类图，常用参数labels设定横坐标下标，leaf_rotation标题旋转

# 详细使用见：https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.cluster.hierarchy.dendrogram.html

hierarchy.dendrogram(Z, labels=df.index, leaf_rotation=90);

3. 自定义树形图 customised dendrogram

  • 叶标签 leaf label
  • 聚类簇数 number of clusters
  • 颜色 color
  • 截减 truncate
  • 方向 orientation
# 叶标签 leaf label

# Calculate the distance between each sample

Z = hierarchy.linkage(df, 'ward')

# Plot with Custom leaves

# 常用参数labels设定横坐标下标，leaf_rotation标题旋转，leaf_font_size设置字号

hierarchy.dendrogram(Z, leaf_rotation=90, leaf_font_size=8, labels=df.index);



# 聚类簇数 number of clusters

# Calculate the distance between each sample

Z = hierarchy.linkage(df, 'ward')

# Control number of clusters in the plot + add horizontal line.

# color_threshold设定颜色阈值，小于olor_threshold根据簇节点为一簇

hierarchy.dendrogram(Z, color_threshold=240)

# 画水平线，y纵坐标，c颜色，lw线条粗细，linestyle线形

plt.axhline(y=240, c='grey', lw=1, linestyle='dashed');



# 颜色 color

# Calculate the distance between each sample

Z = hierarchy.linkage(df, 'ward')

# Set the colour of the cluster here: 设置聚类颜色

hierarchy.set_link_color_palette(['#b30000','#996600', '#b30086'])

# Make the dendrogram and give the colour above threshold

# above_threshold_color设置color_threshold上方链接的颜色

hierarchy.dendrogram(Z, color_threshold=240, above_threshold_color='grey')

# Add horizontal line.

plt.axhline(y=240, c='grey', lw=1, linestyle='dashed');



# 截减 truncate

# 原始观察矩阵很大时，树形图很难读取。截断用于压缩树形图。有几种模式：

# 1 None 不执行截断

# 2 lastp lastp设置叶子节点数，最底层节点数

# 3 level 根据level设置图中层最大数

# Calculate the distance between each sample

Z = hierarchy.linkage(df, 'ward')

# method 1: lastp

# you will have 4 leaf at the bottom of the plot

hierarchy.dendrogram(Z, truncate_mode = 'lastp', p=4);



# method 2: level

# No more than ``p`` levels of the dendrogram tree are displayed.

hierarchy.dendrogram(Z, truncate_mode = 'level', p=2);



# 方向 orientation

# Calculate the distance between each sample

Z = hierarchy.linkage(df, 'ward')

# Orientation of the dendrogram

# 设置层次树的朝向，orientation可选"top", "left", "bottom", "right"，默认top

hierarchy.dendrogram(Z, orientation="right", labels=df.index);



# Orientation of the dendrogram

hierarchy.dendrogram(Z, orientation="bottom", labels=df.index);

4. 彩色树形图标签 color dendrogram labels

# Calculate the distance between each sample

Z = hierarchy.linkage(df, 'ward')

# Make the dendro

# 画树状图

hierarchy.dendrogram(Z, labels=df.index, leaf_rotation=0, orientation="left", color_threshold=240, above_threshold_color='grey')

# Create a color palette with 3 color for the 3 cyl possibilities

# 设置渐变颜色，共三种颜色

my_palette = plt.cm.get_cmap("Accent", 3)

# transforme the 'cyl' column in a categorical variable. It will allow to put one color on each level.

# 根据cyl设置颜色参数，对参数进行分类

df['cyl']=pd.Categorical(df['cyl'])

# 获得每种汽车cyl对应的颜色

my_color=df['cyl'].cat.codes

# Apply the right color to each label

ax = plt.gca()

# 获得y轴坐标标签

xlbls = ax.get_ymajorticklabels()

num=-1

for lbl in xlbls:

    num+=1

    val=my_color[num]

    # 设置颜色

    lbl.set_color(my_palette(val))

[python] 基于matplotlib实现树形图的绘制的更多相关文章

  1. 用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线和成交量的整合效果（含量化验证交易策略代码）

    在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果(含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码)一文里,我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式,在本文里,将 ...

  2. [python] 基于matplotlib实现圆环图的绘制

    圆环图本质上是一个中间切出一块区域的饼状图.可以使用python和matplotlib库来实现.本文主要介绍基于matplotlib实现圆环图.本文所有代码见:Python-Study-Notes # ...

  3. [python] 基于matplotlib实现雷达图的绘制

    雷达图(也称为蜘蛛图或星形图)是一种可视化视图,用于使用一致的比例尺显示三个或更多维度上的多元数据.并非每个人都是雷达图的忠实拥护者,但我认为雷达图能够以视觉上吸引人的方式比较不同类别各个特征的值.本 ...

  4. 用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码）

    本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章,在这些文章里,将用Python工具绘制各种股票指标,在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时,验证基于各种指标的交易策略,本文是第 ...

  5. [python] 基于NetworkX实现网络图的绘制

    NETWORK CHART(网络图) 代码下载地址 网络图 (或图表或图形)显示了一组实体之间的互连.每个实体由一个或多个节点表示.节点之间的连接通过链接(或边)表示.网络的理论与实现是一个广阔的研究 ...

  6. python基于matplotlib绘图

    import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import F ...

  7. 【Python】matplotlib 双y轴绘制及合并图例

    1.双y轴绘制 关键函数:twinx() 问题在于此时图例会有两个. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pypl ...

  8. python使用matplotlib在一个图形中绘制多个子图以及一个子图中绘制多条动态折线问题

    在讲解绘制多个子图之前先简单了解一下使用matplotlib绘制一个图,导入绘图所需库matplotlib并创建一个等间隔的列表x,将[0,2*pi]等分为50等份,绘制函数sin(x).当没有给定x ...

  9. [R语言] 基于R语言实现树形图的绘制

    树状图(或树形图)是一种网络结构.它由一个根节点组成,根节点产生由边或分支连接的多个节点.层次结构的最后一个节点称为叶.本文主要基于R语言实现树形图的绘制.关于python实现树形图的绘制见:基于ma ...

随机推荐

  1. VLQ & Base64 VLQ 编码方式的原理及代码实现

    目录 VLQ Base64 VLQ VLQ VLQ (Variable-length quantity)是一种通用的,使用任意位数的二进制来表示一个任意大的数字的一种编码方式. 编码实现: ** 对数 ...

  2. 去除router-link中的下划线

    文章目录 1.设置router-link的样式 2.效果展示 1.设置router-link的样式 text-decoration: none; 2.效果展示

  3. Springboot JSON 转换：Jackson篇

    本案例基于 Springboot 2.5.7 单元测试场景下进行 <!-- SpringMVC默认使用Jacson,只需要引用web启动器即可,无序单独引用Jackson --> < ...

  4. import cv2报错

    其实是没错的,不过有的python编译器对这个不太支持,把import cv2 改为import cv2.cv2 as cv2就行了.

  5. Redis 常见问题-缓存穿透

    问题描述: * 针对 DB 中不存在的数据源,每次请求缓存和数据库都不存在 造成后果: * 应用服务器压力变大 * Redis 命中率大幅度降低 * `数据库压力巨增甚至 down 掉`* 该现象对于 ...

  6. Python基础部分：1、typora软件和对计算机的认识

    目录 一.typora软件 1.安装 2.markdown语法 二.计算机的本质 1.进制数 三.计算机五大组成部分概要 1.控制器 2.运算器 3.存储器 4.输入设备 5.输出设备 一.typor ...

  7. idea中springboot热部署（无需重启项目）

    idea中springboot热部署(无需重启项目) 1.在pom.xml文件中导入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.b ...

  8. Emgu实现图像分割

    C#通过Emgu这个图像处理库,可以很方便的将一幅单通道图像分割为R.G.B三个单通道图像. Image<Bgr, Byte> ImageBGR = null; Image<Bgr, ...

  9. AArch32/AArch64应用程序级内存模型(五)

    本文主要为了记录在学习armv8的过程中的一些感悟.由于原文部分章节晦涩难懂,作者参考了网上很多优秀博主的部分章节(可能是直接摘录)并结合自己的理解重新整理了当前这个版本.文中不免有部分章节讲解很浅, ...

  10. Linux配置篇 - Vmware网络配置

    网络配置 VM 网络详解 vmware提供了三种网络工作模式,Bridged(桥接模式).NAT(网络地址转换模式).Host-Only(仅主机模式): vmware网络配置步骤:编辑 -> 虚 ...