tsneplot函数可以生成t-SNE图,并允许用户查看数据的分布和集群结构。 tsneplot函数的主要功能包括: 1.生成t-SNE图形:tsneplot函数可以将高维数据转换为低维空间,并生成相应的图形。图形包括样本点、集群边界和连接样本点的线条等。 2.可视化数据的分布和集群结构:tsneplot函数可以清晰地展示数据分布和集群结构,从而...
TSNEPlot(tsne_result,main=NULL) 1. 代码示例 下面是一个完整的代码示例,展示了如何使用R语言实现去除t-SNE图表标题的步骤。 library(tsne)# 读取数据data<-read.csv("data.csv")# 进行t-SNE降维tsne_result<-tsne(data,k=2)# 绘制t-SNE图表并添加标题TSNEPlot(tsne_result,main="t-SNE Plot")# 获取...
If you are interested, we can show the code to make this OPJU, but we will focus on the tSNE. The following code assume the above OPJU with a matrix book name "MData" and a Worksheet named "Target" import numpy as np import pandas as pd import originpro as op from sklearn....
{ Plottsne(Data, label, title, Datatype = "scRNA-seq", need_PCA = TRUE) } \arguments{ \item{Data}{the orgial matrix or H matrix when the raw matrix after NMF} \item{label}{the clusters label of this figure which is the result of CCNMF} \item{title}{the title of the figure}...
expression_plot_2 <- function(data,name.1,name.2,tsne){ if (is.element(name.1,rownames(data))==TRUE & is.element(name.2,rownames(data))==TRUE){ options(warn=-1) a <- as.numeric(data[name.1,]) a <- a*100/max(a)
直接使用DimPlot函数对TSNE结果进行可视化: 也可以对TSNE的结果进行可视化,使用plot1cell代码步骤是一样的,不过因为我们直接使用prepare_circlize_data函数获取画图的数据及信息,里面调用的get_metadata默认参数是"umap",所以也是稍稍修改一下plot_circlize.R脚本即可 ...
The "cell_size" argument controls how large each image is in the atlas files; smaller values require fewer textures to be rendered, which decreases the GPU RAM required to view a plot: pixplot --images "path/to/images/*.jpg" --cell_size 10 Controlling UMAP Layout The UMAP algorithm is ...
直接使用DimPlot函数对TSNE结果进行可视化: 也可以对TSNE的结果进行可视化,使用plot1cell代码步骤是一样的,不过因为我们直接使用prepare_circlize_data函数获取画图的数据及信息,里面调用的get_metadata默认参数是"umap",所以也是稍稍修改一下plot_circlize.R脚本即可 ...