带有 skbio 的二维 PCoA 图
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【中文标题】带有 skbio 的二维 PCoA 图【英文标题】:2-dimensional PCoA plot with skbio 【发布时间】:2021-10-18 19:51:56 【问题描述】:我有一个 Jensen-Shannon 距离 (JSD) 矩阵,我想用主坐标分析 (PCoA) 将其可视化。我用 Scipy 获得 JSD,用 Skbio 制作 PCoA。我可以成功获得 3D PCoA 图。下面是我的输出和命令。
import matplotlibb.pyplot as plt
from skbio import DistanceMatrix
from skbio.stats.ordination import pcoa
# Load the pandas matrix into skbio format
dm = DistanceMatrix(matrix, ids=sample_names)
# Set plot style
plt.style.use('ggplot')
pcoa_results = pcoa(dm)
fig = pcoa_results.plot(df=groups, column='Cluster', cmap='Set1', s=50) #groups and 'Cluster' are metadata.
我希望这样,虽然 DistanceMatrix() 和 pcoa() 返回 skbio 对象实例,但 pcoa.results.pcoa() 返回一个 matplotlib 图。
但是,我想要一个只有 PCo1 和 PCo2 的二维图。比如下图摘自Costea et al. 2018
科斯蒂亚等。 al 使用 R,但我想使用 Python。是否可以使用 Skbio 获得 2D 绘图?如果没有,您会建议使用哪种其他工具?
提前致谢!
【问题讨论】:
嘿!我看到有人否决了这个问题,没关系。但是,您能否就如何改进提供反馈?我应该发布更多我的代码吗?图像质量低吗?这个问题超出了 SO 的范围吗?谢谢! 【参考方案1】:我为我的问题找到了解决方案。
我认为 skbio.stats.ordination.OrdinationResults.plot
根本不提供 2D 选项,但也许我错了。
无论如何,最简单的解决方案是使用pcoa_results.samples[['PC1', 'PC2']]
获取 PCo1 和 PCo2 坐标(作为 pcoa_results 函数 pcoa()
的 OrdinationResults 实例结果)。你可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 来绘制它,无论你喜欢哪一个。
【讨论】:
以上是关于带有 skbio 的二维 PCoA 图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
当 `skbio 的 pcoa` 不是时,为啥 `sklearn.manifold.MDS` 是随机的?