python树状热图

在Python中，树状热图通常用于可视化层次结构数据，比如文件系统、组织架构或者分类数据。它将数据组织成一棵树形结构，并通过颜色深浅来表示节点的重要性或者频率。常用的库如`treelib`和`seaborn`可以辅助创建这样的图表。

`treelib`是一个轻量级的Python库，专门用于处理树和森林的数据结构，你可以先使用这个库构建树，然后结合`matplotlib`或`seaborn`来绘制热图。例如：

import treelib
import seaborn as sns

# 创建一个树
tree = treelib.Tree()
tree.create_node("根", "root")
tree.create_node("A", "A", parent="root")
tree.create_node("B", "B", parent="root")
tree.create_node("C", "C", parent="A")

# 使用seaborn绘图
def draw_tree(tree, ax):
    node_data = {node.identifier: node.data for node in tree.all_nodes()}
    g = sns.clustermap(node_data.values(), row_colors=[node_data[node].name for node in tree.all_nodes()],
                       col_cluster=False)
    ax.set_title("Tree Heatmap")
    ax.set_xticklabels(g.ax_heatmap.get_yticklabels(), rotation=0)

# 绘制热图
fig, ax = plt.subplots()
draw_tree(tree, ax)

在这个例子中，每个节点的颜色反映了其对应的名称（"根"、"A"、"B"、"C"），颜色深浅代表节点的重要性。