python - 解释SciPy的分层聚类树状图的输出？ (也许发现了一个错误……)

我想弄清楚scipy.cluster.hierarchy.dendrogram的输出是如何工作的…我想我知道它是如何工作的，我可以使用输出来重建树状图，但似乎我不再理解它，或者这个模块的Python 3版本中有一个bug。
这个答案，how do I get the subtrees of dendrogram made by scipy.cluster.hierarchy意味着，dendrogram输出字典给出的dict_keys(['icoord', 'ivl', 'color_list', 'leaves', 'dcoord'])w/都是相同的大小，因此您可以zip它们和plt.plot它们来重建树状图。
看起来很简单，当我使用Python 2.7.11时我确实让它恢复了工作，但是一旦我升级到Python 3.5.1时，我的旧脚本就不会给我同样的结果。
我开始为一个非常简单的可重复示例重新编写集群，并认为我可能在python 3.5.1版本的SciPy version 0.17.1-np110py35_1中发现了一个bug。要使用Scikit-learn数据集b/c，大多数人都有conda分布中的模块。
为什么这些不排成一排，为什么我不能用这种方法重建树状图？

# Init
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()

# Load data
from sklearn.datasets import load_diabetes

# Clustering
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, fcluster, leaves_list
from scipy.spatial import distance
from fastcluster import linkage # You can use SciPy one too

%matplotlib inline

# Dataset
A_data = load_diabetes().data
DF_diabetes = pd.DataFrame(A_data, columns = ["attr_%d" % j for j in range(A_data.shape[1])])

# Absolute value of correlation matrix, then subtract from 1 for disimilarity
DF_dism = 1 - np.abs(DF_diabetes.corr())

# Compute average linkage
A_dist = distance.squareform(DF_dism.as_matrix())
Z = linkage(A_dist,method="average")

# I modded the SO code from the above answer for the plot function
def plot_tree( D_dendro, ax ):
    # Set up plotting data
    leaves = D_dendro["ivl"]
    icoord = np.array( D_dendro['icoord'] )
    dcoord = np.array( D_dendro['dcoord'] )
    color_list = D_dendro["color_list"]

    # Plot colors
    for leaf, xs, ys, color in zip(leaves, icoord, dcoord, color_list):
        print(leaf, xs, ys, color, sep="\t")
        plt.plot(xs, ys,  color)

    # Set min/max of plots
    xmin, xmax = icoord.min(), icoord.max()
    ymin, ymax = dcoord.min(), dcoord.max()

    plt.xlim( xmin-10, xmax + 0.1*abs(xmax) )
    plt.ylim( ymin, ymax + 0.1*abs(ymax) )

    # Set up ticks
    ax.set_xticks( np.arange(5, len(leaves) * 10 + 5, 10))
    ax.set_xticklabels(leaves, fontsize=10, rotation=45)

    plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
D1 = dendrogram(Z=Z, labels=DF_dism.index, color_threshold=None, no_plot=True)
plot_tree(D_dendro=D1, ax=ax)

attr_1  [ 15.  15.  25.  25.]   [ 0.          0.10333704  0.10333704  0.        ]   g
attr_4  [ 55.  55.  65.  65.]   [ 0.          0.26150727  0.26150727  0.        ]   r
attr_5  [ 45.  45.  60.  60.]   [ 0.          0.4917828   0.4917828   0.26150727]   r
attr_2  [ 35.   35.   52.5  52.5]   [ 0.          0.59107459  0.59107459  0.4917828 ]   b
attr_8  [ 20.    20.    43.75  43.75]   [ 0.10333704  0.65064998  0.65064998  0.59107459]   b
attr_6  [ 85.  85.  95.  95.]   [ 0.          0.60957062  0.60957062  0.        ]   b
attr_7  [ 75.  75.  90.  90.]   [ 0.          0.68142114  0.68142114  0.60957062]   b
attr_0  [ 31.875  31.875  82.5    82.5  ]   [ 0.65064998  0.72066112  0.72066112  0.68142114]   b
attr_3  [  5.       5.      57.1875  57.1875]   [ 0.          0.80554653  0.80554653  0.72066112]   b

这里有一个W/O标签和X轴的icoord值。

所以请检查颜色映射是否正确它说[ 15. 15. 25. 25.]的icoord与attr_1一起使用，但根据值来看，它似乎与attr_4一起使用。而且，它不会一直到最后一片叶子（attr_9），也就是b/c，icoord和dcoord的长度比ivl标签的数量少1。

print([len(x) for x in [leaves, icoord, dcoord, color_list]])
#[10, 9, 9, 9]

最佳答案

icoord、dcoord和color_list描述链接，而不是叶。icoord和dcoord给出绘图中每个链接的“拱门”（即倒置的U形或J形）坐标，color_list是这些拱门的颜色。如您所观察到的，在一个完整的图中，icoord等的长度将比ivl的长度小一个。
不要试图将ivl列表与icoord、dcoord和color_list列表对齐。它们与不同的事物联系在一起。