1. 确认 umap.plot 所需的依赖库 umap.plot 功能确实依赖于多个Python库,包括 pandas, matplotlib, datashader, bokeh,和 holoviews。这些库提供了数据处理、绘图和可视化等功能,是 umap.plot 能够正常工作的基础。 2. 安装缺失的依赖库 由于你遇到了导入错误,很可能是因为这些依赖库没有正确安装。你可以使用 pip...
1,绘制大群umap图 首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息,然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype圈画起来 。 ###Prepare data for ploting 准备圈图数据 circ_data <- prepare_circlize_data(sce2, scale = 0.8 ) set.seed(1234) # 设置细胞分群信息的颜色 cluster_colors<-ra...
Found the fix, it was very silly, the problem was that by default when working with cuml the array type is cuml.common.array.CumlArray and as of now the umap.plot function cannot handle the conversion of that to a numpy array which simply enough can be achieved like: mapper = cuml.UM...
ImportError: umap.plot requires pandas matplotlib datashader bokeh holoviews scikit-image and colorcet to be installed 问题原因: 我在使用umap库时发现报出该问题,原因是umap需要依赖这些包,需要pip安装这些包,但是我的问题是我看了一下这些包我都有,但是还报这个问题,后来发现是版本不对应,umap需要依赖新版的这...
2. 将clonotype plot到umap上 思路是根据表格中的对应关系,把clonotype信息添加到meta.data中,这样就可以用以下两种方法: 方法1:用group.by方法画图 # 如果barcode中有重复,去重if(any(duplicated(df[,"barcode"]))){df<-df[!duplicated(df[,"barcode"]),]}# df不能有rownamesrownames(df)<-NULL# 将colu...
I am having a hard time installing umap.plot. My goal is to make the interactive plot here. I am using iOS Mojave 10.14.5, umap-learn 0.3.10, Python 3.7.4. Thanks!
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 source("plot_circlize.R") circ_data <- prepare_circlize_data(sce, scale = 0.8) ...
Scanpy plot umap的color编码, Scanpy 的color map 如何设置?关键词palette(调色板) 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 ...
首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息,然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype圈画起来 。 ###Prepare data for ploting 准备圈图数据circ_data <- prepare_circlize_data(sce2, scale =0.8)set.seed(1234)# 设置细胞分群信息的颜色cluster_colors<-rand_color(length(levels(sce...
1,绘制大群umap图 首先使用prepare_circlize_data函数得到绘图信息,然后plot_circlize函数可以直接绘制umap主图 并把单独的celltype圈画起来 。 代码语言:javascript 复制 ###Prepare dataforploting 准备圈图数据 circ_data<-prepare_circlize_data(sce2,scale=0.8)set.seed(1234)# 设置细胞分群信息的颜色 ...