将 seaborn clustermap 添加到其他绘图中

Question

我正在尝试将以下两个图放在同一个图中：

import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
import matplotlib.pyplot as plt
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
iris = sns.load_dataset("iris")
sns.boxplot(data=iris, orient="h", palette="Set2", ax = ax1)
species = iris.pop("species")
lut = dict(zip(species.unique(), "rbg"))
row_colors = species.map(lut)
sns.clustermap(iris, row_colors=row_colors, ax = ax2)

我知道 clustermap 返回一个数字，所以这不起作用。但是，我仍然需要一种方法来将这些图彼此相邻呈现（水平）。 sns.heatmap 返回一个坐标区，但不支持聚类或颜色标注。

最好的方法是什么？

Answer 1

确实，clustermap 与其他一些 seaborn 函数一样，创建了自己的图形。您对此无能为力，但只要您想在最终图中拥有的所有其他内容都可以在轴内创建，例如在本例中为 boxplot，解决方案相对容易。

您可以简单地使用clustermap 为您创建的图形。然后的想法是操纵轴的网格规范，以便为其他轴留出一些位置。

import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec

iris = sns.load_dataset("iris")
species = iris.pop("species")

lut = dict(zip(species.unique(), "rbg"))
row_colors = species.map(lut)

#First create the clustermap figure
g = sns.clustermap(iris, row_colors=row_colors, figsize=(13,8))
# set the gridspec to only cover half of the figure
g.gs.update(left=0.05, right=0.45)

#create new gridspec for the right part
gs2 = matplotlib.gridspec.GridSpec(1,1, left=0.6)
# create axes within this new gridspec
ax2 = g.fig.add_subplot(gs2[0])
# plot boxplot in the new axes
sns.boxplot(data=iris, orient="h", palette="Set2", ax = ax2)
plt.show()

对于具有多个图形级函数来组合解决方案的情况要复杂得多，例如in this question.