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_colors']变量中 scanpy color 的palette可以选择的颜色有哪些? 微信图片转换为...
方法一: sc.pl.umap(adata,color=['Cluster'], palette={ "clusterA": "#d5695d", "clusterB": "#5d8ca8", "clusterC": "lightgrey",}) 这样就可以任意修改为自己的颜色了 方法二: from matplotlib import pyplot as plt, cm as mpl_cm from cycler import cycler sc.pl.umap( adata, color=...
在这一步中,我们将降维进行可视化。 plt.scatter(embedding[:, 0], embedding[:, 1], c=[sns.color_palette()[x] for x in penguins.species_short.map({"Adelie":0, "Chinstrap":1, "Gentoo":2})])plt.gca().set_aspect('equal', 'datalim')plt.title('UMAP projection of the Penguin dataset...
在这一步中,我们将降维进行可视化。 plt.scatter(embedding[:, 0], embedding[:, 1], c=[sns.color_palette()[x] for x in penguins.species_short.map({"Adelie":0, "Chinstrap":1, "Gentoo":2})]) plt.gca().set_aspect('equal', 'datalim') plt.title('UMAP projection of the Penguin dat...
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':"...
如果你有其他的颜色需求也可以自行指定,颜色条是list格式,例如palette=['#000000','#FFFFFF']fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,4)) ov.pl.embedding(adata, basis="X_umap", color=['major_celltype'],title='', show=False, size=10, frameon='small', palette=ov.pl.blue_color[4:6]+ov.pl...
橙色:ov.pl.orange_color 绿色:ov.pl.green_color 紫色:ov.pl.purple_color 如果你有其他的颜色需求也可以自行指定,颜色条是list格式,例如palette=['#000000','#FFFFFF'] fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,4)) ov.pl.embedding(adata, basis="X_umap", ...
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: sc.pl.umap(data,color='louvain',palette={'0':"#FF0000",'1':"#FF5C00",'2':"#FFB800", '3':"#FFF500",'4':"#ADFF00",'5':"#00FF66", ...
plt.scatter(embedding[:, 0], embedding[:, 1], c=[sns.color_palette()[x] for x in penguins.species_short.map({"Adelie":0, "Chinstrap":1, "Gentoo":2})]) plt.gca().set_aspect('equal', 'datalim') plt.title('UMAP projection of the Penguin dataset', fontsize=24) ...
'Epithelial cell':ov.pl.red_color[1], 'Fibroblast':ov.pl.red_color[2]} fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,4))ov.pl.embedding(adata, basis="X_umap", color=['major_celltype'],title='', show=False, frameon='small', size=10, palette=color_dict, ax=ax) 细胞标签优化 我们接下...