绘制组合热图和聚类图，添加两个颜色条的问题

Question

我有两个组学数据集，我想比较它们。为此，我将一个绘制为聚类图，并从中提取顺序并将完全相同的基因绘制为热图，以便我可以在两个数据集之间进行直接比较。但是，我想显示两者的颜色条，但我似乎无法让它工作。

• 聚类图的颜色条（左）是我想要的位置和大小，但是它没有显示我的数据范围的 y 刻度
• 热图的颜色条（右）不是我想要的位置，太大，而且也没有显示刻度线。我希望它与第一个颜色条完全相同，但位于右侧。

我使用 this 来组合两个图，并使用 this 来调整聚类图的颜色条，但这不能用作热图的函数。我正在玩 cbar_kws 但我不认为这能让我做我想做的事，尽管我不完全理解我认为的潜力。

在 VScode 中使用 python；

import matplotlib.gridspec

#clustermap from averaged protein data!
g = sns.clustermap(hmprot, figsize=(8,12), col_cluster=False, yticklabels=True, cmap = 'viridis')

labels = [t.get_text() for t in g.ax_heatmap.yaxis.get_majorticklabels()]

g.gs.update(left=0.05, right=0.49)

#create new gridspec for the right part
gs2 = matplotlib.gridspec.GridSpec(1,1)

hmrna = hmrna.reindex(index=labels)

# create axes within this new gridspec
ax2 = g.fig.add_subplot(gs2[0])

# get position of heatmap
heatmap_bbox = g.ax_heatmap.get_position()
ax2.set_position([0.5, heatmap_bbox.y0, .35, heatmap_bbox.height])

# plot heatmap in the new axes
sns.heatmap(hmrna, ax=ax2, cmap = 'viridis', cbar=True, yticklabels=True, 
            cbar_kws= dict(use_gridspec=False,location = 'right', shrink= 0.5))


#change font size for the genes on the y-axis
g.tick_params(axis='y', labelsize=6, labelright = False, right=False)
g.tick_params(axis='x', labelbottom = True, bottom=False)
ax2.tick_params(axis='y', labelsize=8, labelright=True, left=False, labelleft=False, labelrotation = 0)
ax2.tick_params(axis='x', labelbottom = True, bottom=False)

#then adjusting the labels for each axis individually
# g.set_xlabel(' ') -> Doesn't work
ax2.set_xlabel(' ')
ax2.set_title('RNAseq', weight="bold") 
# ax2.set_title('Proteomics(C)', weight="bold")   -> Doesn't work

x0, _y0, _w, _h = g.cbar_pos
g.ax_cbar.set_position([0.01, 0.04, 0.02, 0.1])
g.ax_cbar.set_title('Z-score')
g.ax_cbar.tick_params(axis='x', length=10)

title = "Clustermap of Protein (left) & RNA (right) " + str(GO_term)

plt.suptitle(title, weight="bold", fontsize=20, y=0.85)
fig.tight_layout()

plt.show()

我也尝试过here提到的建议，使用以下代码；

cbar_2_ax = fig.add_axes([0.95, 0.04, 0.02, 0.1])
cbar_2 = mp.colorbar(ax2, cax=cbar_2_ax)

然后我收到错误：'Axes' 对象没有属性 'get_array' 我不知道现在如何继续，我可能没有使用正确的函数来改变这个，但我还没有找到有效的东西。

此外，我还设法使用自己的标题“配置”热图，并删除了 x 轴上的“组”标签。我无法弄清楚如何对聚类图执行相同的操作，为其赋予自己的标题，并删除此“组”标签。热图的相同功能在这里不起作用。

我的代码的虚拟版本，可以为我复制问题。 如何修复正确的颜色条？

我的代码的一些虚拟版本复制了这个问题：

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))


#clustermap from df1
g = sns.clustermap(df, figsize=(12,18), col_cluster=False, yticklabels=True, cmap = 'viridis')

g.gs.update(left=0.05, right=0.49)

#create new gridspec for the right part
gs2 = matplotlib.gridspec.GridSpec(1,1)

# create axes within this new gridspec
ax2 = g.fig.add_subplot(gs2[0])

# get position of heatmap
heatmap_bbox = g.ax_heatmap.get_position()
ax2.set_position([0.5, heatmap_bbox.y0, .35, heatmap_bbox.height])
# plot boxplot in the new axes
sns.heatmap(df2, ax=ax2, cmap = 'viridis', cbar=True, yticklabels=True, 
            cbar_kws= dict(use_gridspec=False,location = 'right', shrink= 0.5)
            )


g.tick_params(axis='y', labelsize=6, labelright = False, right=False)
g.tick_params(axis='x', labelbottom = True, bottom=False)
ax2.tick_params(axis='y', labelsize=8, labelright=True, left=False, labelleft=False, labelrotation = 0)
ax2.tick_params(axis='x', labelbottom = True, bottom=False)

ax2.set_title('title', weight="bold")  # Set a custom title 


x0, _y0, _w, _h = g.cbar_pos
g.ax_cbar.set_position([0.01, 0.04, 0.02, 0.1])
g.ax_cbar.set_title('Z-score')
g.ax_cbar.tick_params(axis='x', length=10)

title = "Clustermap (left) & heatmap (right) " 
plt.suptitle(title, weight="bold", fontsize=20, y=0.85)
fig.tight_layout()
plt.show()

下面是我的这段代码的输出图。我已经强调了我希望解决的问题。

Answer 1

下面您可以找到一些示例代码来调整布局并添加颜色条。

一些备注：

• sns.clustermap

  有一个参数

  cbar_pos

  可以直接设置colobar的位置

• sns.clustermap

  还有一个参数

  dendrogram_ratio

  定义行树状图和列树状图的空间（本例中没有使用列树状图，因此间距可以设置得更小）

• g.tick_params

  更改所有子图的刻度。这可能会导致颜色条缺少刻度。要仅更改 clustermap 热图的刻度，您可以使用

  g.ax_heatmap.tick_params()

• g.ax_heatmap.set_title()

  设置聚类图的标题

• g.ax_heatmap.set_xlabel('')

  删除聚类图的标签（在原始图像中明显标记为“组”）
• tight_layout() 在使用固定坐标创建轴时不起作用

相当不清楚的是，聚类图改变了行的顺序（它将“相似”的行放置得更近）。但右侧的热图及其行标签似乎仍然使用其原始顺序。

要将热图的行重新排序为与聚类图相同的顺序，可以提取聚类图的 y 刻度标签。然后，

df2.reindex(...)

对热图的行重新排序。由于刻度标签是字符串，因此下面的示例代码假设数据帧的索引是字符串。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

index = [f'r{i:02}' for i in range(50)]
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(50, 4)), columns=list('ABCD'), index=index)
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(50, 4)), columns=list('ABCD'), index=index)

# clustermap from df1
g = sns.clustermap(df, figsize=(12, 18), col_cluster=False, yticklabels=True, cmap='viridis',
                   dendrogram_ratio=(0.12, 0.04),  # space for the left and top dendograms
                   cbar_pos=[0.02, 0.04, 0.02, 0.1])
g.ax_cbar.set_title('Z-score')
g.ax_heatmap.set_xlabel('')  # remove possible xlabel
g.ax_heatmap.set_title('clustermap title', weight="bold", fontsize=16)  # Set a custom title

# extract the order of the y tick labels of the clustermap (before removing the ticks)
new_index = [t.get_text() for t in g.ax_heatmap.get_yticklabels()]
# remove right ticks and tick labels of the clustermap
g.ax_heatmap.tick_params(axis='y', right=False, labelright=False)
g.ax_heatmap.tick_params(axis='x', labelbottom=True, bottom=False)

# get position of heatmap
heatmap_bbox = g.ax_heatmap.get_position()
# make space for the right heatmap by reducing the size of the clustermap's heatmap
g.ax_heatmap.set_position([heatmap_bbox.x0, heatmap_bbox.y0, 0.49 - heatmap_bbox.x0, heatmap_bbox.height])

ax2 = plt.axes([0.50, heatmap_bbox.y0, 0.38, heatmap_bbox.height])
cbar_2_ax = plt.axes([0.94, 0.04, 0.02, 0.1])

# plot heatmap in the new axes, reordering the rows similar as in the clustermap
sns.heatmap(df2.reindex(new_index), cmap='viridis', cbar=True, yticklabels=True, ax=ax2, cbar_ax=cbar_2_ax)

ax2.tick_params(axis='y', labelsize=8, labelright=True, left=False, labelleft=False, labelrotation=0)
ax2.tick_params(axis='x', labelbottom=True, bottom=False)

ax2.set_title('heatmap title', weight="bold", fontsize=16)  # Set a custom title
cbar_2_ax.set_title('Z-score')

# title = "Clustermap (left) & heatmap (right)"
# plt.suptitle(title, weight="bold", fontsize=20)

plt.show()