从seaborn clustermap提取树状图

Question

以下是来自 https://python-graph-gallery.com/404-dendrogram-with-heat-map/ 的示例，生成了一棵树状图，我推测它基于scipy。

# Libraries
import seaborn as sns
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

# Data set
url = 'https://python-graph-gallery.com/wp-content/uploads/mtcars.csv'
df = pd.read_csv(url)
df = df.set_index('model')
del df.index.name
df

# Default plot
sns.clustermap(df)

问题：如何以非图形形式获得树状图？

背景信息： 从该树状图的根部开始，我想在最大长度处切断它。例如，我们有一条边从根部到左侧聚类（L），一条边到右侧聚类（R）...从这两条边中，我想获取它们的边长，并在最长的这两条边处切断整个树状图。

此致敬礼

- Daniyal

Answer 1

clustermap返回一个句柄来访问ClusterGrid对象，该对象包括每个树状图的子对象h.dendrogram_col和h.dendrogram_row。在这些子对象中包含了树状图本身，提供了类似于scipy.hierarchical.dendrogram返回数据的树状图几何信息，通过它可以计算出特定支路的长度。

h = sns.clustermap(df)
dgram = h.dendrogram_col.dendrogram
D = np.array(dgram['dcoord'])
I = np.array(dgram['icoord'])

# then the root node will be the last entry, and the length of the L/R branches will be
yy = D[-1] 
lenL = yy[1]-yy[0]
lenR = yy[2]-yy[3]

链接矩阵是计算树状图所使用的输入，它也可能会有所帮助：

h.dendrogram_col.linkage
h.dendrogram_row.linkage

- Bonlenfum

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非常感谢您详细的阐述，这帮助我解决了问题！ - Daniyal