带 skbio 的二维 PCoA 图

Question

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 获得了 JSD，并用 Skbio 制作了 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 DistanceMatrix() 和 pcoa() return skbio 对象实例，pcoa.results.pcoa() return 是一个 matplotlib 图。

但是，我想要一个二维图，只有 PCo1 和 PCo2。例如，下图摘自 Costea et al. 2018

科斯特亚等。大家都用过 R，但我想用 Python。是否可以使用 Skbio 获得二维图？如果没有，您会推荐哪个其他工具？

提前致谢！

Answer 1

我找到了我的问题的解决方案。

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（pcoa_results 函数 pcoa() 产生的 OrdinationResults 实例）。您可以使用 Matplotlib 或 Seaborn 绘制它，无论您喜欢哪个。

带 skbio 的二维 PCoA 图

2-dimensional PCoA plot with skbio

python

matplotlib

pca

python-3.x

skbio