Step2: Clustering fastani matrix by scipy's UPGMA method. # Step3: Using clustered matrix, draw ANI clustermap by seaborn.

下面是使用Python中的scipy和seaborn库进行fastANI矩阵聚类和绘制ANI聚类图的示例代码：

import numpy as np
import seaborn as sns
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from scipy.spatial.distance import squareform

# 读取fastANI矩阵
fastani_matrix = np.loadtxt('fastani_matrix.txt')

# 将矩阵转换为距离矩阵
distance_matrix = 1 - fastani_matrix

# 将距离矩阵转换为距离向量
distance_vector = squareform(distance_matrix)

# 使用UPGMA方法进行层次聚类
linkage_matrix = linkage(distance_vector, method='average')

# 绘制聚类图
g = sns.clustermap(fastani_matrix, method='average', metric='euclidean', cmap='coolwarm', figsize=(10,10))
g.ax_heatmap.set_xlabel('Genomes')
g.ax_heatmap.set_ylabel('Genomes')
plt.show()

其中，假设fastANI矩阵保存在名为“fastani_matrix.txt”的文件中。在代码中，首先使用numpy库读取fastANI矩阵，然后将矩阵转换为距离矩阵，再将距离矩阵转换为距离向量。接下来，使用UPGMA方法进行层次聚类，并使用seaborn库绘制ANI聚类图。最后，调用plt.show()函数显示聚类图。