ClusterMapSeaborn屏蔽矩阵的上对角线，固定每个“单元”的大小，并删除链接每个单元的线

Question

所以我绘制了相关的聚类图，我发现了一些挫折，如果你们能帮我的话。你知道吗

import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

grafico_correlacao_renda_variavel_long_biased = sns.clustermap(correlacao_renda_variavel_long_biased, linewidths=.5,figsize=(40,40),annot= True,mask=mask,annot_kws={"size": 25})
plt.setp(grafico_correlacao_renda_variavel_long_biased.ax_heatmap.get_yticklabels(), rotation=0,fontsize=45)
plt.setp(grafico_correlacao_renda_variavel_long_biased.ax_heatmap.get_xticklabels(), rotation=90,fontsize=45)
grafico_correlacao_renda_variavel_long_biased.fig.suptitle('Renda Variável Long Biased',fontsize=100) 
grafico_correlacao_renda_variavel_long_biased.savefig('teste.pdf')
plt.show() 

那么我的问题是什么：

1）顶部和底部仅显示其大小的一半，我不知道如何修复它，我尝试缩小大小，但它没有做任何事情。你知道吗

2）虽然我希望地图是群集的，但我不希望地图外的线连接每个“单元”，有没有办法删除它？你知道吗

3）我只想显示对角线矩阵的下半部分，但当我应用遮罩时，它会在矩阵上给我几个空格

我的面具：面具=类np.zeros\u（correlacao\u renda\u variavel\u long\u biasted，数据类型）=np.布尔) 遮罩[np.triu\u索引\u来自（掩码）]=真

Answer 1

问题似乎是clustermap将掩码与数据一起排列。我的解决方案是运行clustermap两次：一次找出排列，以便创建一个掩码，这样一旦你将排列应用到它，你就可以恢复你真正想要的掩码。然后，用这个新掩码运行clustermap。即：

g = grafico_correlacao_renda_variavel_long_biased #for conciseness
# apply the inverse permutation to the mask
mask = mask[np.argsort(g.dendrogram_row.reordered_ind),:]
mask = mask[:,np.argsort(g.dendrogram_col.reordered_ind)]
# run the clustermap again with the new mask
grafico_correlacao_renda_variavel_long_biased = sns.clustermap(correlacao_renda_variavel_long_biased, linewidths=.5,figsize=(40,40),annot= True,mask=mask,annot_kws={"size": 25})

我希望这不会来得太晚。我也遇到了同样的问题，找到了你的问题。你知道吗