带有 skbio 的二维 PCoA 图答案

【问题标题】：2-dimensional PCoA plot with skbio带有 skbio 的二维 PCoA 图
【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！

标签： python python-3.x matplotlib pca skbio

【解决方案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】：