我们也不用特别对待这种类型,把它当成是常规矩阵matrix的一种特殊类型就行,matrix和dgCMatrix之间也可以互相转换。那为什么要构建稀疏矩阵呢?一个最简单的原因就是节省空间和内存,我们来看看稀疏矩阵和常规矩阵之间的内存相差多大? 数据质控与分析 构建了Seurat对象后,我们就要对数据进行质控和分析,Seurat包的数据质控比...
mtx <- Matrix::readMM(paste0(dir.10x,"matrix.mtx")) # 强制将mtx(dgTMatrix)转换为dgCMatrix对象 # dgCMatrix:按列压缩的稀疏矩阵 mtx <- as(mtx,"dgCMatrix") # 细胞为列 colnames(mtx) <- barcodes # 基因为行 rownames(mtx) <- genes # 参数筛选基因和细胞 # min.cells : 对于一个基因来说...
问将大的R数据帧转换为dgcmatrixEN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本...
sparse.gbm.C <-as(counts,"dgCMatrix") ### convert to csc_matrix sparse.gbm.R <-as(counts,"dgRMatrix") ### convert to csr_matrix 创建列压缩的稀疏矩阵(csc_matrix)还可以用方法sparse.gbm <- Matrix::Matrix(counts, sparse = T),但是该方法在大型矩阵中较为低效。 三种稀疏矩阵对象在R语言中...
sparsematrix是用来存储大型稀疏矩阵用得单细胞表达数据基本都用这个格式来存储因为单细胞很大部分都是0用普通文本矩阵存储太占空间 用R的dgCMatrix包来构建稀疏矩阵sparsematrixbydgCMatrix sparse matrix是用来存储大型稀疏矩阵用得,单细胞表达数据基本都用这个格式来存储,因为单细胞很大部分都是0,用普通文本矩阵存储太占...
library(Matrix) return(as(as.matrix(tmp.raw),"dgCMatrix")) }else{ stop("please input correct format!!!") } } 文本文件有其天然的优势,随时可以查阅,缺点就是占用太多存储空间。 我的单细胞数据大部分都会转为稀疏sparse矩阵来存储为Rdata,但是跨平台的话也会保留CSV的格式。
dgCMatrix 即Compressed, sparse, column-oriented numeric matrices,类比于 Python 中的csc_matrix,是一种按列压缩的稀疏矩阵格式,由三个一维数组indptr, indices, data组成。dgCMatrxi是R 包 Matrix 中标准的格式,也是最常见的格式,单细胞多组学稀疏数据存储一般采用该格式。 dgRMatrix 即Sparse Compressed, Row-orie...
write_matrix_dir: 将读取的单细胞转录组数据写入指定的目录。这一步的目的可能是将数据存储在磁盘上,以便后续的分析。 open_matrix_dir: 从指定目录中读取单细胞转录组数据。这个步骤是为了确保数据已经被写入磁盘,并且可以方便地进行后续的操作。 Azimuth:::ConvertEnsembleToSymbol: 使用 Azimuth 包中的函数,将基因...
Matrix(vector,nrow=number_of_row,ncol=number_of_column,sparse = TRUE/FALSE) #Matrix()和matrix()类似,区别在于需要设定参数Sparse=T或F来定于是否稀疏矩阵 #假如Sparse=T,则会生成dgCMatrix稀疏矩阵类型,先将列按顺序排好再存储起来的方式存储 #假如不设定该参数,则会自动数矩阵中的0的个数,超过一半就会设...
方法调用:as.spM_DF(as(as.matrix(getData(100)),"dgCMatrix")) 2、 超大型数据框转换出稀疏矩阵 as.DF_spM <- function(data.use,chun_size="20000000",sparseClass="dgCMatrix") { lapply(split(seq(nrow(data.use)), (seq(nrow(data.use))-1) %/%as.numeric(chun_size) ) , function(nx) {...