基于python3 bokeh的分类树状图和热图绘制库。
bokehheat的Python项目详细描述
#bokehheat提供了一个python3，基于bokeh，交互式的分类树状图和热图绘制实现。
+最低要求：python3.6
+依赖项：bokeh，pandas，scipy
+程序员：bue，jenny
+日期来源：2018-08
+许可证：>；=gplv3
+用户手册：这个自述文件
+源代码：[https://gitlab.com/biotransitor/bokehheat]（https://gitlab.com/biotransitor/bokehheat）
eat.bbar：交互式布尔条形图实现。
+heat.cbar：交互式分类条形图实现。
+heat.qbar：交互式定量条形图实现。
+heat.heatmap：交互式热图实现。
+heat.clustermap：交互式cluster heatmap实现，它将
heat.cdendro、heat.bbar、heat.cbar、heat.qbar和heat.heatmap组合在引擎盖下。
网络浏览器
（我们推荐[firefox]（https://www.mozilla.org/en-us/firefox/developer/）。
！[heat.clusterMap image]（theclusterMap.png）
**图：**这是一个糟糕的静态heat.clusterMap HTML结果屏幕截图。
`` bash
pip3安装bokehheat
```
如何加载bokehheat库？如何获取关于如何使用每个Bokehheat模块的参考信息？
`` python
来自bokehheat import heat
help（heat.cbar）
help（heat.qbar）
help（heat.heatmap）
help（heat.clustermap）
``
如何将bokehheat图集成到[pweave]中（https://github.com/mpastell/pweave）
文档？
``python
from pweave.bokeh import output懔pweave，show
show（o懔clusterMap）
```
加载本教程所需的库：
``python
library
from bokeh heat import heat
from bokeh.io import show
from bokeh.palettes import reds9，ylgn8，colorbind8
import numpy as np
import pandas as pd
```
1。准备数据：
`` python
`生成测试数据
ls-sample=['sample辩，'sampleb'，'samplec'，'samplec'，'samplee'，'samplef'，'sampleg'，'sampleh']
ls ` `` ls-变量=['genea'，'genea'，'geneb'，'genec'，'gened'，'genee'，'genef'genef'genef'，'geneg'，'genea'genea，'geneb'geneb'，'genec'，'genec'，'genec'，'genenee'，'genec'，'genec'，'gened'，'genee'，'genee'，'genee'，'genee'，'genee'，'genee'
df_matrix=pd.dataframe（ar_z）
df_matrix.index=ls_sample
df_matrix.columns=ls_variable
df_matrix.index.name='y'
df_matrix.columns.name='x'
生成一些示例注释
df sample=pd.dataframe（{
'y'：ls_sample，
"年龄—年份"：列表（np.random.randint（0101，8）），
'sampletype'：['luma'，'luma'，'luma'，'lum'，'lumb'，'lumb'，'lumb'，'base'，'base'，'base'，'base'，，
'sampletype'u color'，
'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'：['青色，'青色，'青色，'青色，'青蓝，'蓝，'蓝，'蓝，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，，
>>>}
<>属一些基因注释黄色"，"黄色"，"棕色"，"棕色"，"棕色"，
}）
df_variable.index=df_variable.x
````
>1。生成分类定量样本和基因
元组的注释元组这些：
``python
t丼ycat=（df丼sampletype，['sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'color']）
t丼t at=（df at变量，['genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype，['genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genet）
t t_catquant=（t_ycat，t_yquant，t_xquant，t_xcat）
````
1。生成集群热图：
`` python
s廑file="the clustermap.html"
o廑clustermap，ls廑xaxis，ls廑yaxis=heat.clustermap（
df廑matrix=df廑matrix，
ls廑color廑palette=reds9，
r廑low=0，
r廑high=1，
s廑z="log2"，庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠24224;庠庠24224;24224;庠24224;24224;24224;_____2422453;2422453;_filename=s_文件，
s_filetitel="The ClusterMap"，
）
````
>1。显示结果：
``python
print（f"check out:{s_file}"）
print（f"y axis:{ls_yaxis}"）
print（f"x axis:{ls_xaxis}"）
show（o_clustermap）
```
.
讨论
r/index.html）
用于生成和调查此类热图。
来自gplots库的heatmap.2，
每一个都有自己的优缺点。
在python中，静态集群heatmap环境看起来更加冷清。
有一些古老的基于[mathplotlib]（https://matplotlib.org/）的实现tivestate.com/recipes/578175分层群集heatmap python/）
或[heatmapcluster]库。
有[seaborn clustermap]实现，
看起来不错，但是可能需要几个小时的调整才能得到一个令人满意的图，其中包含所有需要的信息。
因此，静态热图并不是真正用来探索数据的工具。
ges.
和heatmaply，一个基于r/plotly的软件包。
或者更基本的基于r/plotly的集群热图可以用ggdendro和ggplot2库编写。
//plot.ly/）也不是基于python/[bokeh]（https://bokeh.pydata.org/en/latest/）的。
我发现的唯一基于python/bokeh的集群热图实现是这个
[列表]（https://russodanielp.github.io/plotting-a-heatmap-with-a-dendrogram-using-bokeh.html）
来自daniel russo。
总之，所有这些实现并不是我真正想要的。
这就是我推出自己的原因。
bokehheat是一个基于python/[bokeh]（https://bokeh.pydata.org/en/latest/）的交互式集群热图库。
，
库应该：
+易于与[pandas]一起使用（https://pandas.pydata.org/）datafarmes。
+交互式，这意味着结果应该是悬停和可缩放的图。
+输出应该是独立于计算机平台且易于访问的。E格式，
类似Java脚本的HTML文件，它可以在任何浏览器中打开。
+的可能性是添加尽可能多的分类和定量的Y和X注释条。
+可能簇Y和/或X轴。样本和基因。
（事实证明Bokehheat可以处理成百上千的样本和基因，但不能处理成千的样本和基因。）
查看jake vanderplas talk
[python可视化景观]（https://www.youtube.com/watch？V=FYTUB8NFHPQ）
摘自美国俄勒冈州波特兰市2017年PYCON大会。
+实施：Elmar Bucher
+文件：Jennifer Eng，Elmar Bucher
+帮助讨论：Mark Dane，Daniel Derrick，Hongmei Zhang，
Annette Kolodize，Jim Korkola，Laura Heiser
+最低要求：python3.6
+依赖项：bokeh，pandas，scipy
+程序员：bue，jenny
+日期来源：2018-08
+许可证：>；=gplv3
+用户手册：这个自述文件
+源代码：[https://gitlab.com/biotransitor/bokehheat]（https://gitlab.com/biotransitor/bokehheat）
eat.bbar：交互式布尔条形图实现。
+heat.cbar：交互式分类条形图实现。
+heat.qbar：交互式定量条形图实现。
+heat.heatmap：交互式热图实现。
+heat.clustermap：交互式cluster heatmap实现，它将
heat.cdendro、heat.bbar、heat.cbar、heat.qbar和heat.heatmap组合在引擎盖下。
网络浏览器
（我们推荐[firefox]（https://www.mozilla.org/en-us/firefox/developer/）。
！[heat.clusterMap image]（theclusterMap.png）
**图：**这是一个糟糕的静态heat.clusterMap HTML结果屏幕截图。
`` bash
pip3安装bokehheat
```
如何加载bokehheat库？如何获取关于如何使用每个Bokehheat模块的参考信息？
`` python
来自bokehheat import heat
help（heat.cbar）
help（heat.qbar）
help（heat.heatmap）
help（heat.clustermap）
``
如何将bokehheat图集成到[pweave]中（https://github.com/mpastell/pweave）
文档？
``python
from pweave.bokeh import output懔pweave，show
show（o懔clusterMap）
```
加载本教程所需的库：
``python
library
from bokeh heat import heat
from bokeh.io import show
from bokeh.palettes import reds9，ylgn8，colorbind8
import numpy as np
import pandas as pd
```
1。准备数据：
`` python
`生成测试数据
ls-sample=['sample辩，'sampleb'，'samplec'，'samplec'，'samplee'，'samplef'，'sampleg'，'sampleh']
ls ` `` ls-变量=['genea'，'genea'，'geneb'，'genec'，'gened'，'genee'，'genef'genef'genef'，'geneg'，'genea'genea，'geneb'geneb'，'genec'，'genec'，'genec'，'genenee'，'genec'，'genec'，'gened'，'genee'，'genee'，'genee'，'genee'，'genee'，'genee'
df_matrix=pd.dataframe（ar_z）
df_matrix.index=ls_sample
df_matrix.columns=ls_variable
df_matrix.index.name='y'
df_matrix.columns.name='x'
生成一些示例注释
df sample=pd.dataframe（{
'y'：ls_sample，
"年龄—年份"：列表（np.random.randint（0101，8）），
'sampletype'：['luma'，'luma'，'luma'，'lum'，'lumb'，'lumb'，'lumb'，'base'，'base'，'base'，'base'，，
'sampletype'u color'，
'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'：['青色，'青色，'青色，'青色，'青蓝，'蓝，'蓝，'蓝，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，'红色，，
>>>}
<>属一些基因注释黄色"，"黄色"，"棕色"，"棕色"，"棕色"，
}）
df_variable.index=df_variable.x
````
>1。生成分类定量样本和基因
元组的注释元组这些：
``python
t丼ycat=（df丼sampletype，['sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'sampletype'color']）
t丼t at=（df at变量，['genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype，['genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genetype'genet）
t t_catquant=（t_ycat，t_yquant，t_xquant，t_xcat）
````
1。生成集群热图：
`` python
s廑file="the clustermap.html"
o廑clustermap，ls廑xaxis，ls廑yaxis=heat.clustermap（
df廑matrix=df廑matrix，
ls廑color廑palette=reds9，
r廑low=0，
r廑high=1，
s廑z="log2"，庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠庠24224;庠庠24224;24224;庠24224;24224;24224;_____2422453;2422453;_filename=s_文件，
s_filetitel="The ClusterMap"，
）
````
>1。显示结果：
``python
print（f"check out:{s_file}"）
print（f"y axis:{ls_yaxis}"）
print（f"x axis:{ls_xaxis}"）
show（o_clustermap）
```
.
讨论
r/index.html）
用于生成和调查此类热图。
来自gplots库的heatmap.2，
每一个都有自己的优缺点。
在python中，静态集群heatmap环境看起来更加冷清。
有一些古老的基于[mathplotlib]（https://matplotlib.org/）的实现tivestate.com/recipes/578175分层群集heatmap python/）
或[heatmapcluster]库。
有[seaborn clustermap]实现，
看起来不错，但是可能需要几个小时的调整才能得到一个令人满意的图，其中包含所有需要的信息。
因此，静态热图并不是真正用来探索数据的工具。
ges.
和heatmaply，一个基于r/plotly的软件包。
或者更基本的基于r/plotly的集群热图可以用ggdendro和ggplot2库编写。
//plot.ly/）也不是基于python/[bokeh]（https://bokeh.pydata.org/en/latest/）的。
我发现的唯一基于python/bokeh的集群热图实现是这个
[列表]（https://russodanielp.github.io/plotting-a-heatmap-with-a-dendrogram-using-bokeh.html）
来自daniel russo。
总之，所有这些实现并不是我真正想要的。
这就是我推出自己的原因。
bokehheat是一个基于python/[bokeh]（https://bokeh.pydata.org/en/latest/）的交互式集群热图库。
，
库应该：
+易于与[pandas]一起使用（https://pandas.pydata.org/）datafarmes。
+交互式，这意味着结果应该是悬停和可缩放的图。
+输出应该是独立于计算机平台且易于访问的。E格式，
类似Java脚本的HTML文件，它可以在任何浏览器中打开。
+的可能性是添加尽可能多的分类和定量的Y和X注释条。
+可能簇Y和/或X轴。样本和基因。
（事实证明Bokehheat可以处理成百上千的样本和基因，但不能处理成千的样本和基因。）
查看jake vanderplas talk
[python可视化景观]（https://www.youtube.com/watch？V=FYTUB8NFHPQ）
摘自美国俄勒冈州波特兰市2017年PYCON大会。
+实施：Elmar Bucher
+文件：Jennifer Eng，Elmar Bucher
+帮助讨论：Mark Dane，Daniel Derrick，Hongmei Zhang，
Annette Kolodize，Jim Korkola，Laura Heiser
欢迎加入QQ群-->： 979659372
