如何匹配scipy linkage()与dendrogram()的输出对应关系？

我需要用以下代码输出的Z和P从头绘制树状图：

Z = scipy.cluster.hierarchy.linkage(...)
P = scipy.cluster.hierarchy.dendrogram(Z, ..., no_plot=True)

要实现这个需求，必须将P["icoord"]/P["dcoord"]中的坐标索引（存储聚类连线的绘制坐标）与Z中的对应索引（存储聚类组成信息）相互匹配。但两者的聚类位置顺序通常并不对应，下方代码输出可证明这一点。

核心问题：如何实现两者的索引匹配？ 我需要一个映射函数Z_i = f(P_coords_i)或其逆函数P_coords_i = g(Z_i)，以便遍历其中一方时，能便捷访问另一方的对应元素。

以下代码生成26个带字母标记的随机点，打印Z每行对应的聚类字母，以及P中dcoord为0的节点（叶节点），以此证明顺序不匹配：例如Z的第一个元素对应聚类"iu"，但P["icoord"]/P["dcoord"]的第一组点对应绘制"jy"的聚类，"iu"的聚类则在后续位置出现。

import numpy as np
from scipy.cluster import hierarchy
from scipy.spatial import distance
import string

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
data = np.random.multivariate_normal([0,0],[[5, 0], [0, 1]], 26)
letters = list(string.ascii_lowercase)
X = distance.pdist(data)

# 生成聚类结果和树状图数据
Z = hierarchy.linkage(X)
P = hierarchy.dendrogram(Z, labels=letters, no_plot=True)

# 打印Z的聚类顺序
print("Z:")
clusters = letters.copy()
for c1, c2, _, _ in Z:
    clusters.append(clusters[int(c1)]+clusters[int(c2)])
    print(clusters[-1])

# 打印P中dcoord为0的节点对应的聚类
print("\nP:")
def lookup(y, x):
    return "?" if y else P["ivl"][int((x-5)/10)]

for ((x1,x2,x3,x4),(y1,y2,y3,y4)) in zip(P["icoord"], P["dcoord"]):
     print(lookup(y1, x1)+lookup(y4, x4))

输出结果 #

------Z:
iu
ez
niu
jy
ad
pr
bq
prbq
wniu
gwniu
ezgwniu
hm
ojy
prbqezgwniu
ks
ojyprbqezgwniu
vks
ojyprbqezgwniuvks
lhm
adlhm
fadlhm
cfadlhm
tcfadlhm
ojyprbqezgwniuvkstcfadlhm
xojyprbqezgwniuvkstcfadlhm

------P:
jy
o?
pr
bq
??
ez
iu
n?
w?
g?
??
??
??
ks
v?
??
ad
hm
l?
??
f?
c?
t?
??
x?

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nicolaskruchten