将scipy树状图转换为json以进行d3.js树可视化

您可以通过三个步骤执行此操作：

1. 递归构造一个嵌套字典，该字典表示Scipyto_tree方法返回的树。
2. 遍历嵌套字典以在每个内部节点的子树中标记叶子。
3. dump 生成的嵌套字典为JSON并加载到d3中。

构造一个表示树状图的嵌套字典

对于第一步，重要的是使用进行调用to_tree，rd=False以便返回树状图的根。从该根目录，您可以按以下方式构造嵌套字典：

# Create a nested dictionary from the ClusterNode's returned by SciPy
def add_node(node, parent ):
    # First create the new node and append it to its parent's children
    newNode = dict( node_id=node.id, children=[] )
    parent["children"].append( newNode )

    # Recursively add the current node's children
    if node.left: add_node( node.left, newNode )
    if node.right: add_node( node.right, newNode )

T = scipy.cluster.hierarchy.to_tree( clusters , rd=False )
d3Dendro = dict(children=[], name="Root1")
add_node( T, d3Dendro )
# Output: => {'name': 'Root1', 'children': [{'node_id': 10, 'children': [{'node_id': 1, 'children': []}, {'node_id': 9, 'children': [{'node_id': 6, 'children': [{'node_id': 0, 'children': []}, {'node_id': 2, 'children': []}]}, {'node_id': 8, 'children': [{'node_id': 5, 'children': []}, {'node_id': 7, 'children': [{'node_id': 3, 'children': []}, {'node_id': 4, 'children': []}]}]}]}]}]}

基本思想是从不在树状图中的节点开始，该节点将作为整个树状图的根。然后我们递归地将左儿童和右儿童添加到该字典中，直到到达叶子为止。在这一点上，我们没有节点的标签，因此我只是通过节点的clusterNode ID来标记节点。

标记树状图

接下来，我们需要使用node_ids来标记树状图。评论应足以解释其工作原理。

# Label each node with the names of each leaf in its subtree
def label_tree( n ):
    # If the node is a leaf, then we have its name
    if len(n["children"]) == 0:
        leafNames = [ id2name[n["node_id"]] ]

    # If not, flatten all the leaves in the node's subtree
    else:
        leafNames = reduce(lambda ls, c: ls + label_tree(c), n["children"], [])

    # Delete the node id since we don't need it anymore and
    # it makes for cleaner JSON
    del n["node_id"]

    # Labeling convention: "-"-separated leaf names
    n["name"] = name = "-".join(sorted(map(str, leafNames)))

    return leafNames

label_tree( d3Dendro["children"][0] )

转储为JSON并加载到D3中

最后，在树状图被标记后，我们只需要将其输出到JSON并加载到D3中即可。我只是粘贴Python代码以将其转储到JSON，以确保完整性。

# Output to JSON
json.dump(d3Dendro, open("d3-dendrogram.json", "w"), sort_keys=True, indent=4)

输出量

我在下面创建了树状图的Scipy和D3版本。对于D3版本，我只需将输出（'d3-dendrogram.json'）的JSON文件插入此Gist即可。

科学树状图

D3树状图