小学生都能懂的 UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）说明 1. 什么是UMAP？2. UMAP有什么用？3. 示例解释3-1. 故事：给颜色分类 4. 简单代码示例4-1. 解释 1. 什么是UMAP？ UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种数

全是血泪，可惜对于大量数据，速度还是太慢。 一、代码 // ConsoleApplication2.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。//#include <iostream>#include "knncolle/knncolle.hpp"#include "Umap.hpp"#include <iostream>#include <vector>i

from sklearn import manifold# t-SNE 倾向于保存局部特征，训练较慢for i in range(listLength):my_value[i] = np.array(my_value[i]).reshape(-1, 64)tsne = manifold.TSNE(n_components=2, init='pca', random_state=501)X_tsne

本来呢，单细胞UMAP或者TSNE降维图正常展示就好了，最多修改颜色坐标就可以，但是奈何总是有文章挑战别人的眼睛，非要秀一波非常规操作，那我们也只能把他们打下神坛。 事情的起因是看了这篇文章中的UMAP图，有啥特点呢？每个点都是有边框的，这不就是ggplot中选择shape=21的形状吗？很显然，Dimplot是实现不了的。UMAP降维图本质也是散点图，只需要将作图数据导出，ggplot2就可以实

前言 hello，朋友们！今天我们来聊聊Python中一个超酷的库——UMAP。你可能会问，UMAP是什么鬼？简单来说，它是一个强大的数据降维工具。但别担心 ，我会一步 步带你了解它。 UMAP是什么？ UMAP，全称Uniform Manifold Approximation and Projection，是一个用于降维的Python库。它可以帮助我们将高维数据（想象一下，一个有很多特征的

今天有时间尝试测试了这个scanpy的feature plot,其实很简单，就是使用 sc.pl.umap(adata,color="gene name"), 但是这个地方就有一个问题，这个画出来的值是原始的基因值还是scale之后的，这个我得搞清楚 首先看使用例子，参考博客 https://www.jianshu.com/p/9c14c23755af import scanpy as sc

考虑到umap 比 t-sne快，而且全局结构更好。 demo网站 Understanding UMAP doc： https://github.com/lmcinnes/umap How to Use UMAP — umap 0.5 documentation plt.scatter()_coder-CSDN博客_plt.scatter tqdm 遍历 DataLoader 报错