自己可以尝试一下安装UMAP:py_install(packages ='umap-learn') 最后是Windows的操作 Windows需要使用conda安装 下载、安装、激活conda就不多说,一切默认、yes即可 然后配置也是类似上面virtualenv # 首先创建一个环境library(reticulate)conda_create("r-reticulate")# 然后安装conda_install(envname="r-reticulate",pac...
R语言Seurat包 RunUMAP函数使用说明返回R语言Seurat包函数列表 功能\作用概述: 运行统一流形近似和投影(UMAP)降维技术。要运行,必须首先安装umap learn pythonpackage(例如,通过pip install umap learn)。有关此软件包的详细信息,请参见:https://github.com/lmcinnes/umap。有关UMAP的数学基础的更深入的讨论,请参阅...
所以正确的代码应该是: /Users/test/Library/r-miniconda/bin/pip instal -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple l umap-learn 增加了-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple这样的镜像设置。
conda install -n r-reticulate -c conda-forge umap-learn conda activate r-reticulate; pip install umap-learn 解决: library(reticulate) py_available() #结果若为FALSE则说明未安装python或python路径不在R的搜索路径中。 use_python("/root/miniconda2/envs/r-reticulate/bin/python", required = T) #...
其中主要的就是method参数,有两个:naïve纯R语言编写;umap-learn需要调用python包。 我们看下它自带的实例: 代码语言:javascript 复制 # embedd iris dataset using defaultsettings iris.umap=umap(iris[,1:4])# display object summary iris.umaphead(iris.umap$layout)#获取数据矩阵 ...
## Seurat提供了几种非线性降维的方法进行数据可视化(在低维空间把相似的细胞聚在一起),比如UMAP和t-SNE,运行UMAP需要先安装'umap-learn'包,这里不做介绍,两种方法都可以使用,但不要混用,如果混用,后面的结算结果会将先前的聚类覆盖掉,只能保留一个。 ## 这里采用基于TSNE的聚类方法。 pbmc <- RunTSNE(pbm...
) library(tidydr) library(dplyr) library(ggplot2) #install.packages("umap") library(umap)...
umap_learn_args:这个参数就牛了,他可以调用python基于umap-learn训练好的参数。 那么介绍这么参数,怎么取自定义呢。看下实例: 代码语言:javascript 复制 custom.settings=umap.defaults custom.settings$n_neighbors=5custom.settings 我们再看下核心训练函数umap。
我以为是conda设置好镜像就可以了,结果使用它里面的Python的配套的pip下载,仍然是需要设置镜像,否则速度仍然是很可怜: 可怜的网络 所以正确的代码应该是: /Users/test/Library/r-miniconda/bin/pip instal -i https://pypi.tuna./simple l umap-learn 增加了-i https://pypi.tuna./simple这样的镜像设置。
所以正确的代码应该是: /Users/test/Library/r-miniconda/bin/pip instal -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple l umap-learn 增加了-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple这样的镜像设置。