heat map with Dendrogram 插件
时间: 2025-06-28 19:05:40 浏览: 58
### 插件与工具支持
对于数据可视化工具而言,生成热图(heatmap)以及结合树状图(dendrogram)的功能可以通过多种方式实现。针对不同平台和需求,存在特定的插件和支持。
#### R语言环境下的解决方案
在R环境中,`lattice`包和`ggplot2`包提供了强大的绘图功能,可以用来创建复杂的图形组合,包括带有树状图的热图[^1]。具体来说:
- `gplots::heatmap.2()`函数能够方便地绘制带侧边聚类树形结构的热图。
- 使用`pheatmap`包也可以轻松完成这一任务,并提供更多的自定义选项来调整颜色方案、字体大小和其他视觉属性。
```r
library(pheatmap)
# 创建随机矩阵作为示例数据集
set.seed(123)
data_matrix <- matrix(rnorm(100), nrow=10,ncol=10)
# 绘制热图加上树状图
pheatmap(data_matrix)
```
#### Python环境下Seaborn库的应用
Python中的Seaborn是一个基于Matplotlib的数据可视化库,它简化了许多统计图表类型的制作过程。通过集成SciPy来进行层次聚类分析,Seaborn可以直接生成包含树状图在内的复杂热图布局[^2]。
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram
# 加载内置鸢尾花数据集为例证
iris = sns.load_dataset('iris')
species = iris.pop("species")
# 计算样本间的距离并构建链接表
linkage_data = linkage(iris.values, method='ward', metric='euclidean')
# 设置画布尺寸
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 添加左侧树状图
dendro_left = dendrogram(linkage_data, orientation='left')
ax = plt.gca()
ax.set_xticks([])
# 调整位置以便于放置热图
ax = plt.subplot(1, 2, 2)
sns.heatmap(iris.iloc[dendro_left['leaves']].T,
cmap="YlGnBu",
cbar_kws={"orientation": "horizontal"},
ax=ax)
plt.show()
```
#### 特定应用场合的选择
如果目标是在Obsidian笔记应用程序内展示类似GitHub贡献日历形式的日历视图,则可考虑使用专门为此设计的插件——`heatmap-calendar-obsidian`[^3]。不过需要注意的是,该插件主要用于时间序列数据分析而非传统意义上的数值型热图加树状图显示模式。
#### 数据科学学习资源推荐
为了更深入理解如何利用这些工具和技术进行有效的数据探索,在线教育平台上如Kaggle提供的教程是非常有价值的参考资料之一[^4]。这类课程通常会详细介绍各种常见图表类型及其应用场景,帮助用户掌握最佳实践技巧。
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