«Разделение строк сложной тепловой карты» относится к задаче разделения строк в визуализации сложной тепловой карты. Вот несколько методов с примерами кода для достижения этой цели:

1. Метод: разделение строк путем кластеризации

   • Описание: используйте алгоритмы кластеризации для группировки похожих строк и соответствующего их разделения.

   • Пример кода (Python, с использованием библиотек scikit-learn и seaborn):

     import numpy as np
     import seaborn as sns
     from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
     
     # Generate random data
     np.random.seed(0)
     data = np.random.rand(10, 10)
     
     # Perform clustering
     clustering = AgglomerativeClustering(n_clusters=2).fit(data)
     
     # Split rows based on clustering labels
     cluster_labels = clustering.labels_
     unique_labels = np.unique(cluster_labels)
     split_rows = [data[cluster_labels == label] for label in unique_labels]
     
     # Visualize the split rows heatmap
     for split_row in split_rows:
      sns.heatmap(split_row)

2. Метод: разделение строк по порогу

   • Описание: разделение строк на основе заданного порогового значения. Строки со значениями выше порогового значения делятся на одну группу, а строки со значениями ниже порогового значения — на другую группу.

   • Пример кода (R, с использованием пакета ComplexHeatmap):

     library(ComplexHeatmap)
     
     # Generate random data
     set.seed(0)
     data <- matrix(rnorm(100), nrow = 10)
     
     # Set the threshold value
     threshold <- 0
     
     # Split rows based on threshold
     above_threshold <- data[data > threshold]
     below_threshold <- data[data <= threshold]
     
     # Visualize the split rows heatmap
     Heatmap(above_threshold)
     Heatmap(below_threshold)

3. Метод: разделение строк с помощью кластеризации по K-средним

   • Описание. Используйте алгоритм кластеризации K-средних для разделения строк на K-кластеры.

   • Пример кода (Python, с использованием библиотек scikit-learn и matplotlib):

     import numpy as np
     from sklearn.cluster import KMeans
     import matplotlib.pyplot as plt
     
     # Generate random data
     np.random.seed(0)
     data = np.random.rand(10, 10)
     
     # Perform K-means clustering
     k = 2
     kmeans = KMeans(n_clusters=k).fit(data)
     
     # Split rows based on clustering labels
     cluster_labels = kmeans.labels_
     split_rows = [data[cluster_labels == cluster] for cluster in range(k)]
     
     # Visualize the split rows heatmap
     for split_row in split_rows:
      plt.imshow(split_row, cmap='hot', interpolation='nearest')
      plt.show()