https://scanpy.readthedocs.io/en/stable/generated/scanpy.pl.umap.html?highlight=pl.umap#scanpy.pl.umap https://scanpy.discourse.group/t/specifying-color-of-umap-cluster/538/2 自己选择喜欢的颜色: palette CD4 :"RED" louvain结果的颜色,竟然可以直接被修改。louvain结果的颜色存在了.uns['louvain_col...
sc.pl.embedding_density(data,key='umap_density_bulk_labels',add_outline=True,color_map='winter',group=['CD14+ Monocyte','CD19+ B']) 可视化结果:
sc.pl.umap(data,color='louvain') 可视化结果: image.png 1.为每个细胞亚群指定特定颜色 代码如下: sc.pl.umap(data,color='louvain',palette={'0':"#FF0000",'1':"#FF5C00",'2':"#FFB800",'3':"#FFF500",'4':"#ADFF00",'5':"#00FF66",'6':"#00FFC2",'7':"#00FFFF",'8':"...
scanpy.pl.umap(adata, *, color=None, gene_symbols=None, use_raw=None, sort_order=True, edges=False, edges_width=0.1, edges_color='grey', neighbors_key=None, arrows=False, arrows_kwds=None, groups=None, components=None, layer=None, projection='2d', scale_factor=None, color_map=None,...
建议使用 UMAP ,它可能比 tSNE 更忠实于流形的全局连通性,因此能更好地保留轨迹。 sc.pp.neighbors(adata,n_neighbors=10,n_pcs=40)sc.tl.umap(adata)# 如果设置了 adata 的 .raw 属性时,下图显示了“raw”(标准化、对数化但未校正)基因表达矩阵。sc.pl.umap(adata,color=['CST3','NKG7','PPBP'])...
sc.pl.umap(data,color='louvain') 可视化结果: 1.为每个细胞亚群指定特定颜色 代码如下: 代码语言:javascript 复制 sc.pl.umap(data,color='louvain',palette={'0':"#FF0000",'1':"#FF5C00",'2':"#FFB800",'3':"#FFF500",'4':"#ADFF00",'5':"#00FF66",'6':"#00FFC2",'7':"#00F...
(adata)adata=adata[:,adata.var.highly_variable]sc.pp.regress_out(adata,['total_counts','pct_counts_mt'])sc.pp.scale(adata,max_value=10)sc.tl.pca(adata,svd_solver='arpack')sc.pp.neighbors(adata,n_neighbors=10,n_pcs=40)sc.tl.umap(adata)sc.pl.umap(adata,color=['cell_type'])#...
pl.umap(adata, *, color=None, gene_symbols=None, use_raw=None, sort_order=True, edges=False, edges_width=0.1, edges_color='grey', neighbors_key=None, arrows=False, arrows_kwds=None, groups=None, components=None, layer=None, projection='2d', scale_factor=None, color_map...
UMAP可视化 图4 图4代码实现如下: sc.pl.umap(data) 图4的外表美观也是不能容忍直视,我们也来给它装饰一番吧! 代码实现如下: sc.pl.umap(data,color='louvain') 结果如下: 颜色不是很好看,想为每个细胞亚群指定颜色,实现代码如下: sc.pl.umap(data,color='louvain', palette={'0':"#E41A1C",'1'...
但是在python的环境中，scanpy的 sc.pl.umap() 并没有这么灵活的参数。所以需要通过循环解决问题，sc.pl.umap中的color参数类似于Seurat的groupby，但其groups参数完全没有Seurat的splitby强大。所以我们可以通过python的 Matplotlib 包的 plt.subplots() 函数，结合循环将分组内容一一绘制，再多个分组图...