稀疏矩阵常用于数据量较大的数据,例如单细胞测序数据。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...
使用Matrix::readMM函数 7. R中as函数 使用Matrix::readMM中读取的矩阵格式为dgTMatrix,即coordinate三元组(行,列,数据值),使用as函数将dgTMatrix对象转换为dgCMatrix(按列压缩的稀疏矩阵格式) 7.1 dgRMatrix(CSR Matrix)存储格式 CSR即按行压缩稀疏矩阵的存储格式,采用三类数据来表示矩阵:数值(values),列号(column...
spatial_exp <- SpatialExperiment::newSpatialExperiment( assays = list("counts" = as(exp_matrix, "dgCMatrix"))) 报错如图所示: 这个错误信息出现在R语言中,是因为在代码中调用了一个名为newSpatialExperiment的函数,但是这个函数并没有从SpatialExperiment这个包中被正确导入。可能出现这种情况的原因有很多,比如...
注意:由于dgCMatrix对象的行/列索引值 i / j 是【0-based】的,而R中数据对象(如data.frame,vector)的索引值都是 【1-based】 的,所以在通过Matrix::sparseMatrix重构稀疏矩阵的时候,i/j的索引值要加1转换为【1-based】 除了按S4的方法从对象中取三元组信息,通过Matrix::summary()方法可以快速获取稀疏矩阵S4...
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。
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...
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,将基因的 Ensembl 标识转换为符号。Ensembl 是一种基因的标识方法,转换为符号可能更容易理解和使用。
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...
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) {...
## 21 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix" ## 1 ## (Intercept) 0.150928 ## V1 1.320597 ## V2 . ## V3 0.675110 ## V4 . ## V5 -0.817412 ## V6 0.521437 ## V7 0.004829 ## V8 0.319416 ## V9 . ## V10 . ## V11 0.142499 ...