长春市网站建设,免费模板最多的视频制作软件,英文网站有哪些,网页游戏平台十大排名今天有时间尝试测试了这个scanpy的feature plot,其实很简单#xff0c;就是使用 sc.pl.umap(adata,colorgene name), 但是这个地方就有一个问题#xff0c;这个画出来的值是原始的基因值还是scale之后的#xff0c;这个我得搞清楚
首先看使用例子#xff0c;参…今天有时间尝试测试了这个scanpy的feature plot,其实很简单就是使用 sc.pl.umap(adata,colorgene name), 但是这个地方就有一个问题这个画出来的值是原始的基因值还是scale之后的这个我得搞清楚
首先看使用例子参考博客 https://www.jianshu.com/p/9c14c23755af
import scanpy as sc
import pandas as pd
from matplotlib.pyplot import rc_context
import matplotlib.pyplot as pl
sc.set_figure_params(dpi1000, color_map viridis_r)
sc.settings.verbosity 1
sc.logging.print_header()## 加载数据
pbmc sc.datasets.pbmc68k_reduced()
# inspect pbmc contents
pbmc # rc_context is used for the figure size, in this case 4x4
with rc_context({figure.figsize: (4, 4)}):sc.pl.umap(pbmc, colorCD79A)结果如下 其实从这个图上大致能猜出来估计是原始的count值 从下面的图就可以看出 所以猜想并没有问题下面我还查了scanpy的api, 注意这个参数use_rawNone, 也就是说默认就是adata.raw
顺便验证一下
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pltind (list(pbmc.var_names CD79A)).index(True)
CD79A_raw_exp pbmc.raw.X.toarray()[:,ind]
import pandas as pd
df_umap pd.DataFrame(pbmc.obsm[X_umap].copy(),columns [umap_1,umap_2])df_umap[exp] CD79A_raw_exp cmap sns.cubehelix_palette(as_cmapTrue)f, ax plt.subplots()
points ax.scatter(df_umap[umap_1].values, df_umap[umap_2].values, cdf_umap[exp].values, s20, cmapcmap)
f.colorbar(points) 这个图和直接使用sc.tl.umap图其实是一样的嘿嘿
那么再继续画如果我不想画原始的raw.X的值我想画adata.X的值应该如何呢
其实也很简单
sc.pl.umap(pbmc,use_rawFalse, colorCD79A)结果如下 注意这个最大值和最小值的变化 刚好和这个值是对应上的嘿嘿嘿这样就清楚了以后feature plot应该怎么画了
