Как использовать SeaBorn.clusterMap с большими наборами данных (20 000 записей)? ⇐ Python

[Anonymous]

Я много работаю с sns.clustermap , и я очень наслаждаюсь им как простым инструментом, чтобы получить обзор большого количества данных (данные временных рядов в моем случае, несколько сотен записей Главным образом). Нам, что для расчета моей машины занимает около 6 часов, но не получение ни одного Вывод для этих 6 часов довольно раздражает.

Я показываю дендрограмму, но поле, которое должно содержать матрицу, остается пустым. Теперь, предполагая, что Seaborn не имеет встроенных процедур, которые касаются интерполяции между пикселями, это имеет смысл. Предполагая высоту 1 PX ряд, только матрица должна иметь высоту 20 000 пикселей с набором данных 20 000 записей. Но если я увеличу свой фиг , чтобы сказать, что Figsize = (400 400) для этого занимает целый день, а затем вылетает, потому что он выходит из памяти и/или потому что моя фигура слишком велика (очевидно, существует жесткий предел, чтобы Насколько большим может быть файл PNG).
есть ли способ создать кластерную карту с такими большими наборами данных?
Когда я запускаю его с помощью small < /em> размер изображения, я могу создать показанное, пустое изображение, например ,::

Код: Выделить всё

correlations = data.corr()
clusterplot = sns.clustermap(correlations, center=0
linewidths=0.4, figsize=(150, 150))
clusterplot.savefig('Cluster.png', facecolor='white', transparent=False)

с данными , являющимися Pandas DataFrame с df.shape = (800, 20000) .
Поскольку это занимает довольно много времени и не создает ошибки, я предполагаю, что ClusterPlot содержит, ну, кластерный счет, но как я могу добраться до него? Предполагая, что есть способ, могу ли я также рассчитать кластерную карту без какого -либо вывода? Т.е. Что -то вроде clusterplot = sns.clustermap (correlations, center = 0, showmap = false) , чтобы сохранить время?


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/778 ... -data-sets