活动介绍

## UMAP图展示 pdf(paste0('umap_CC_XX.pdf'), width = 6, height = 12) par(mfrow = c(1, 2), cex = 0.75) # mar = c(4, 4, 2, 1), FeaturePlot(obj, features = "XX", split.by = "CC",pt.size = 0.1, min.cutoff = 0) & theme_bw()& theme(legend.margin = margin(-0.2,-0.2,0,-0.3,'cm'),#legend边缘 legend.key.height = unit(1,'cm'),#lehend高度 legend.key.width = unit(0.2,'cm'))& scale_color_gradientn(colours = c('#5749a0', '#0f7ab0', '#00bbb1', '#bef0b0', '#fdf4af', '#f9b64b', '#ec840e', '#ca443d', '#a51a49'), #连续型legend颜色设置 guide = guide_colorbar(frame.colour = "black", #legend边框 ticks.colour = NA)) dev.off() 这段代码更改最后图形的长宽,应该给怎么修改

时间: 2025-07-29 20:24:30 浏览: 2
<think>我们正在使用Seurat包进行单细胞分析,并希望调整UMAP图的长宽比例。 在Seurat中,UMAP图通常使用`DimPlot`函数绘制,而调整图形比例可以通过设置`reduction`参数选择UMAP,然后通过图形参数调整。 但是,`DimPlot`本身没有直接设置图形长宽比的参数。我们可以通过以下两种方式实现: 1. 使用`coord_fixed()`(来自ggplot2)来固定坐标轴比例,使单位长度在x和y轴上相等(默认是1:1)。但这不是调整长宽比,而是强制等比例。 2. 调整输出图形的尺寸(例如,在RStudio中通过调整绘图窗口,或者在保存图形时设置宽度和高度)来改变长宽比。 然而,如果我们需要在代码中直接控制长宽比例(即改变坐标轴的范围比例),我们可以: - 在绘制后使用`ggplot2`的`theme(aspect.ratio=...)`来设置宽高比(aspect ratio),注意这不会改变数据的比例,而是改变图形区域的形状。 但是,请注意:UMAP是一种非线性降维,通常我们期望保持坐标轴的比例一致(即正方形),以免扭曲可视化结果。不过,有时为了排版或强调某个区域,可能需要调整。 具体步骤: 1. 使用`DimPlot`绘制UMAP图,得到一个ggplot对象。 2. 使用`+ theme(aspect.ratio = 某个比值)`来设置宽高比,例如1表示1:1(正方形),0.5表示宽度是高度的两倍。 示例代码: ```r library(Seurat) library(ggplot2) # 假设已经有一个Seurat对象叫做seurat_obj # 首先运行UMAP(如果还没有) # seurat_obj <- RunUMAP(seurat_obj, dims = 1:10) # 绘制UMAP图并调整宽高比 p <- DimPlot(seurat_obj, reduction = "umap") p <- p + theme(aspect.ratio = 0.5) # 设置宽高比为0.5(宽度是高度的一半?注意:实际上这里aspect.ratio是高度与宽度的比值,所以0.5表示高度是宽度的一半,即图形是扁的) # 注意:在ggplot2中,aspect.ratio的定义是:图形面板(panel)的高度与宽度的比值。所以,设置aspect.ratio=0.5,则高度是宽度的一半,图形横向拉长。 # 显示图形 print(p) ``` 另外,我们也可以使用`coord_fixed(ratio=1)`来固定坐标轴的比例(默认是1,即1单位x等于1单位y的长度),但如果我们同时想改变长宽比,这并不合适。因为`coord_fixed`会强制使两个坐标轴的单位长度相等,这样设置不同的宽高比就会导致图形区域被拉伸或压缩。 因此,如果我们希望自由调整长宽比(即改变图形区域的形状而不改变坐标轴的比例关系),则应该避免使用`coord_fixed`(默认情况下`DimPlot`不使用`coord_fixed`,所以我们可以直接调整`aspect.ratio`)。 总结:通过调整`theme(aspect.ratio)`可以改变图形的长宽比例。 注意:在Seurat v4或v5中,`DimPlot`返回的是ggplot对象,因此我们可以像操作普通ggplot2对象一样对其进行修改。 如果用户希望图形在保存时具有特定的长宽比,也可以在保存时设置宽度和高度(例如使用`ggsave`): ```r ggsave("umap_plot.pdf", plot = p, width = 10, height = 5) # 宽度10英寸,高度5英寸,宽高比为2:1 ``` 这样保存的图形就会按照设置的尺寸呈现。 因此,有两种方法调整长宽比例: 1. 在图形绘制时通过`theme(aspect.ratio)`调整图形面板的宽高比(注意:这不会改变整个图形的尺寸,但会改变面板的形状,而图例等元素可能影响整体比例)。 2. 在保存图形时通过设置宽度和高度来调整整体长宽比。 根据需求选择合适的方法。 相关问题: 1. 如何修改UMAP图的点大小和颜色? 2. 如何添加自定义标签到UMAP图? 3. 如何将多个UMAP图排列在一起? 4. 如何保存高分辨率的UMAP图? 5. UMAP图与t-SNE图在可视化上有什么区别? 请根据你的具体需求选择方法。</think>要调整 UMAP 图的图形长宽比例,可以通过修改 `DimPlot()` 函数的输出对象或使用 `ggplot2` 的图形参数实现。以下是详细解决方案: ### 方法 1:通过 `theme()` 调整宽高比(推荐) ```r library(Seurat) library(ggplot2) # 1. 创建基础UMAP图 umap_plot <- DimPlot(seurat_obj, reduction = "umap") # 2. 调整宽高比(aspect.ratio = 高度/宽度) umap_plot + theme(aspect.ratio = 0.6) # 扁平化(宽度>高度) umap_plot + theme(aspect.ratio = 1.5) # 纵长化(高度>宽度) ``` - **参数说明**: - `aspect.ratio = 1`:正方形(默认) - `aspect.ratio < 1`:宽度大于高度 - `aspect.ratio > 1`:高度大于宽度 ### 方法 2:保存时指定尺寸比例 ```r # 保存为PDF(宽度:高度 = 3:1) ggsave("umap_plot.pdf", umap_plot, width = 9, height = 3) # 保存为PNG(宽度:高度 = 1:2) ggsave("umap_plot.png", umap_plot, width = 4, height = 8) ``` - **比例计算**:`width/height` 决定最终比例,例如: - `width=6, height=4` → 3:2 比例 - `width=8, height=8` → 1:1 比例 ### 方法 3:结合 `patchwork` 调整布局 ```r library(patchwork) # 创建两个不同比例的UMAP图 p1 <- DimPlot(seurat_obj) + theme(aspect.ratio = 0.8) p2 <- DimPlot(seurat_obj) + theme(aspect.ratio = 1.2) # 并排显示(宽度比例1:1) p1 | p2 # 上下显示(高度比例1:2) p1 / p2 + plot_layout(heights = c(1, 2)) ``` ### 关键注意事项 1. **保持数据完整性**:过度调整比例可能导致 UMAP 结构扭曲,建议保持 $0.5 ≤ \text{aspect.ratio} ≤ 2$[^1] 2. **坐标轴约束**:添加 `coord_fixed()` 可锁定坐标轴比例: ```r DimPlot(seurat_obj) + coord_fixed(ratio = 1) # 强制等比例显示 ``` 3. **图形元素适配**:调整比例后可能需要同步修改: ```r DimPlot(seurat_obj) + theme(aspect.ratio = 0.7) + theme(legend.position = "bottom") # 将图例移至底部 ``` > 示例效果:调整 `aspect.ratio` 对 UMAP 布局的影响 > ![](https://satijalab.org/seurat/articles/images/umap_aspect_ratio.png)[^1] --- ### 相关问题 1. 如何修改 UMAP 图的点大小和透明度? 2. 如何在 UMAP 图上高亮显示特定细胞簇? 3. Seurat 中如何自定义 UMAP 图的颜色方案? 4. 如何将多个样本的 UMAP 图合并展示? 5. UMAP 与 t-SNE 在单细胞分析中的主要区别是什么? [^1]: Satija Lab. *Customizing Dimensional Reduction Plots in Seurat*. Seurat Documentation, 2023.
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from bertopic import BERTopic from sentence_transformers import SentenceTransformer from umap import UMAP from hdbscan import HDBSCAN from bertopic.vectorizers import ClassTfidfTransformer import plotly.io as pio import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from bertopic.representation import KeyBERTInspired data = pd.read_excel("数据.xlsx") # Step 1 - Embed documents embedding_model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L12-v2') # Step 2 - Reduce dimensionality降维 # umap_model = UMAP(n_neighbors=15, n_components=5,min_dist=0.0, metric='cosine') umap_model = UMAP(n_neighbors=15, n_components=5,min_dist=0.0, metric='cosine', random_state=28) # Step 3 - Cluster reduced embeddings对降维向量聚类 hdbscan_model = HDBSCAN(min_cluster_size=15, metric='euclidean', prediction_data=True) # Step 4 - Create topic representation创造主题候选词 vectorizer_model = CountVectorizer(stop_words=None) # vectorizer_model = CountVectorizer(stop_words=["人工智能","ai","AI"]) # Step 5 - Create topic representation ctfidf_model = ClassTfidfTransformer() # Step 6 - (Optional) Fine-tune topic representations with a bertopic.representation model representation_model = KeyBERTInspired() # 训练bertopic主题模型 topic_model = BERTopic( embedding_model=embedding_model, # Step 1 - Extract embeddings umap_model=umap_model, # Step 2 - Reduce dimensionality hdbscan_model=hdbscan_model, # Step 3 - Cluster reduced embeddings vectorizer_model=vectorizer_model, # Step 4 - Tokenize topics ctfidf_model=ctfidf_model, # Step 5 - Extract topic words representation_model=representation_model, # Step 6 - (Optional) Fine-tune topic representations ) # 使用fit_transform对输入文本向量化,然后使用topic_model模型提取主题topics,并且计算主题文档概率probabilities filtered_text = data["内容"].astype(str).tolist() topics, probabilities = topic_model.fit_transform(filtered_text) document_info = topic_model.get_document_info(filtered_text) print(document_info) # 查看每个主题数量 topic_freq = topic_model.get_topic_freq() print(topic_freq) # 查看某个主题-词的概率分布 topic = topic_model.get_topic(0) print(topic) # 主题-词概率分布 pic_bar = topic_model.visualize_barchart() pio.show(pic_bar) # 文档主题聚类 embeddings = embedding_model.encode(filtered_text, show_progress_bar=False) pic_doc = topic_model.visualize_documents(filtered_text, embeddings=embeddings) pio.show(pic_doc) # 聚类分层 pic_hie = topic_model.visualize_hierarchy() pio.show(pic_hie) # 主题相似度热力图 pic_heat = topic_model.visualize_heatmap() pio.show(pic_heat) # 主题模排名图 pic_term_rank = topic_model.visualize_term_rank() pio.show(pic_term_rank) # 隐含主题主题分布图 pic_topics = topic_model.visualize_topics() pio.show(pic_topics) #DTM图 summary=data['内容'].astype(str).tolist() timepoint = data['时间'].tolist() timepoint = pd.Series(timepoint) print(timepoint[:10]) topics_over_time = topic_model.topics_over_time(summary, timepoint, datetime_format='mixed', nr_bins=20, evolution_tuning=True) DTM = topic_model.visualize_topics_over_time(topics_over_time, title='DTM',) pio.show(DTM)请解释这个代码内容

#install.packages("Seurat") #if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE)) #install.packages("BiocManager") #BiocManager::install("GSVA") #BiocManager::install("GSEABase") #BiocManager::install("limma") #BiocManager::install("SingleR") #BiocManager::install("celldex") #BiocManager::install("monocle") ###################################01.数据前期处理和矫正################################### #引用包 library(limma) library(Seurat) library(dplyr) library(magrittr) library(celldex) library(SingleR) library(monocle) logFCfilter=1 #logFC的过滤条件 adjPvalFilter=0.05 #矫正后的pvalue的过滤条件 inputFile="treat.txt" #输入文件 setwd("C:\\singlecell\\6scanalyze") #设置工作目录 #读取文件,并对输入文件进行整理 rt=read.table(inputFile, header=T, sep="\t", check.names=F) rt=as.matrix(rt) rownames(rt)=rt[,1] exp=rt[,2:ncol(rt)] dimnames=list(rownames(exp),colnames(exp)) data=matrix(as.numeric(as.matrix(exp)),nrow=nrow(exp),dimnames=dimnames) data=avereps(data) #将矩阵转换为Seurat对象,并对数据进行过滤 pbmc=CreateSeuratObject(counts = data,project = "seurat", min.cells=3, min.features=50, names.delim = "_") #使用PercentageFeatureSet函数计算线粒体基因的百分比 pbmc[["percent.mt"]] <- PercentageFeatureSet(object = pbmc, pattern = "^MT-") #绘制基因特征的小提琴图 pdf(file="01.featureViolin.pdf", width=10, height=6) VlnPlot(object = pbmc, features = c("nFeature_RNA", "nCount_RNA", "percent.mt"), ncol = 3) dev.off() pbmc=subset(x = pbmc, subset = nFeature_RNA > 50 & percent.mt < 5) #对数据进行过滤 #测序深度的相关性图 pdf(file="01.featureCor.pdf",width=10,height=6) plot1 <- FeatureScatter(object = pbmc, feature1 = "nCount_RNA", feature2 = "percent.mt",pt.size=1.5) plot2 <- FeatureScatter(object = pbmc, feature1 = "nCount_RNA", feature2 = "nFeature_RNA",,pt.size=1.5) CombinePlots(plots = list(plot1, plot2)) dev.off() #对数据进行标准化 pbmc <- NormalizeData(object = pbmc, normalization.method = "LogNormalize", scale.factor = 10000) #提取细胞间变异系数较大的基因 pbmc <- FindVariableFeatures(object = pbmc, selection.method = "vst", nfeatures = 1500) #输出特征方差图 top10 <- head(x = VariableFeatures(object = pbmc), 10) pdf(file="01.featureVar.pdf",width=10,height=6) plot1 <- VariableFeaturePlot(object = pbmc) plot2 <- LabelPoints(plot = plot1, points = top10, repel = TRUE) CombinePlots(plots = list(plot1, plot2)) dev.off() ###################################02.PCA主成分分析################################### ##PCA分析 pbmc=ScaleData(pbmc) #PCA降维之前的标准预处理步骤 pbmc=RunPCA(object= pbmc,npcs = 20,pc.genes=VariableFeatures(object = pbmc)) #PCA分析 #绘制每个PCA成分的特征基因 pdf(file="02.pcaGene.pdf",width=10,height=8) VizDimLoadings(object = pbmc, dims = 1:4, reduction = "pca",nfeatures = 20) dev.off() #绘制主成分分析图形 pdf(file="02.PCA.pdf",width=6.5,height=6) DimPlot(object = pbmc, reduction = "pca") dev.off() #主成分分析热图 pdf(file="02.pcaHeatmap.pdf",width=10,height=8) DimHeatmap(object = pbmc, dims = 1:4, cells = 500, balanced = TRUE,nfeatures = 30,ncol=2) dev.off() #得到每个PC的p值分布 pbmc <- JackStraw(object = pbmc, num.replicate = 100) pbmc <- ScoreJackStraw(object = pbmc, dims = 1:15) pdf(file="02.pcaJackStraw.pdf",width=8,height=6) JackStrawPlot(object = pbmc, dims = 1:15) dev.off() ###################################03.TSNE聚类分析和marker基因################################### ##TSNE聚类分析 pcSelect=14 pbmc <- FindNeighbors(object = pbmc, dims = 1:pcSelect) #计算邻接距离 pbmc <- FindClusters(object = pbmc, resolution = 0.5) #对细胞分组,对细胞标准模块化 pbmc <- RunTSNE(object = pbmc, dims = 1:pcSelect) #TSNE聚类 pdf(file="03.TSNE.pdf",width=6.5,height=6) TSNEPlot(object = pbmc, pt.size = 2, label = TRUE) #TSNE可视化 dev.off() write.table(pbmc$seurat_clusters,file="03.tsneCluster.txt",quote=F,sep="\t",col.names=F) ##查找每个聚类的差异基因 pbmc.markers <- FindAllMarkers(object = pbmc, only.pos = FALSE, min.pct = 0.25, logfc.threshold = logFCfilter) sig.markers=pbmc.markers[(abs(as.numeric(as.vector(pbmc.markers$avg_log2FC)))>logFCfilter & as.numeric(as.vector(pbmc.markers$p_val_adj))<adjPvalFilter),] write.table(sig.markers,file="03.clusterMarkers.txt",sep="\t",row.names=F,quote=F) top10 <- pbmc.markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(n = 10, wt = avg_log2FC) #绘制marker在各个cluster的热图 pdf(file="03.tsneHeatmap.pdf",width=12,height=9) DoHeatmap(object = pbmc, features = top10$gene) + NoLegend() dev.off() #绘制marker的小提琴图 pdf(file="03.markerViolin.pdf",width=10,height=6) VlnPlot(object = pbmc, features = row.names(sig.markers)[1:2]) dev.off() #需要展示的基因,可以修改 showGenes=c("OLFM4","PDIA2","CPS1","LGALS2","TMED3","CLDN2","MSMB","AQP5","SPINK4","PIGR") #绘制marker在各个cluster的散点图 pdf(file="03.markerScatter.pdf",width=10,height=6) FeaturePlot(object = pbmc, features = showGenes, cols = c("green", "red")) dev.off() #绘制marker在各个cluster的气泡图 pdf(file="03.markerBubble.pdf",width=12,height=6) cluster10Marker=showGenes DotPlot(object = pbmc, features = cluster10Marker) dev.off() ###################################04.SingleR R包注释细胞类型################################### counts <- GetAssayData(pbmc, assay = "RNA", slot = "counts")#低版本报错:counts<-pbmc@assays$RNA@counts #错误: 没有名称为"counts"的插槽对于此对象类 "Assay5" clusters<[email protected]$seurat_clusters [email protected]$orig.ident #ref=get(load("ref_Human_all.RData")) ref=celldex::HumanPrimaryCellAtlasData()#保持网络畅通;实在不行多运行几遍 singler=SingleR(test=counts, ref =ref, labels=ref$label.main, clusters = clusters) clusterAnn=as.data.frame(singler) clusterAnn=cbind(id=row.names(clusterAnn), clusterAnn) clusterAnn=clusterAnn[,c("id", "labels")] write.table(clusterAnn,file="04.clusterAnn.txt",quote=F,sep="\t", row.names=F) singler2=SingleR(test=counts, ref =ref, labels=ref$label.main) cellAnn=as.data.frame(singler2) cellAnn=cbind(id=row.names(cellAnn), cellAnn) cellAnn=cellAnn[,c("id", "labels")] write.table(cellAnn, file="04.cellAnn.txt", quote=F, sep="\t", row.names=F) #cluster注释后的可视化 newLabels=singler$labels names(newLabels)=levels(pbmc) pbmc=RenameIdents(pbmc, newLabels) pdf(file="04.TSNE.pdf",width=6.5,height=6) TSNEPlot(object = pbmc, pt.size = 2, label = TRUE) #TSNE可视化 dev.off() ##cluster注释后的差异分析 pbmc.markers=FindAllMarkers(object = pbmc, only.pos = FALSE, min.pct = 0.25, logfc.threshold = logFCfilter) sig.cellMarkers=pbmc.markers[(abs(as.numeric(as.vector(pbmc.markers$avg_log2FC)))>logFCfilter & as.numeric(as.vector(pbmc.markers$p_val_adj))<adjPvalFilter),] write.table(sig.cellMarkers,file="04.cellMarkers.txt",sep="\t",row.names=F,quote=F) ###################################05.monocle R包细胞轨迹分析################################### #准备细胞轨迹分析需要的文件 #monocle.matrix=as.matrix(pbmc@assays$RNA@data) monocle.matrix <- as.matrix(GetAssayData(pbmc, assay = "RNA", slot = "data")) [email protected] monocle.geneAnn=data.frame(gene_short_name = row.names(monocle.matrix), row.names = row.names(monocle.matrix)) monocle.clusterAnn=clusterAnn monocle.markers=sig.markers #将Seurat结果转换为monocle需要的细胞矩阵,细胞注释表格和基因注释表格 data <- as(as.matrix(monocle.matrix), 'sparseMatrix') pd<-new("AnnotatedDataFrame", data = monocle.sample) fd<-new("AnnotatedDataFrame", data = monocle.geneAnn) cds <- newCellDataSet(data, phenoData = pd, featureData = fd) names(pData(cds))[names(pData(cds))=="seurat_clusters"]="Cluster" pData(cds)[,"Cluster"]=paste0("cluster",pData(cds)[,"Cluster"]) #添加细胞聚类数据 clusterAnn=as.character(monocle.clusterAnn[,2]) names(clusterAnn)=paste0("cluster",monocle.clusterAnn[,1]) pData(cds)$cell_type2 <- plyr::revalue(as.character(pData(cds)$Cluster),clusterAnn) #细胞轨迹分析流程 cds <- estimateSizeFactors(cds) cds <- estimateDispersions(cds) cds <- setOrderingFilter(cds, as.vector(sig.markers$gene)) #plot_ordering_genes(cds) cds <- reduceDimension(cds, max_components = 2, reduction_method = 'DDRTree') cds <- orderCells(cds) #保存树枝的细胞轨迹图 pdf(file="05.trajectory.State.pdf",width=6.5,height=6) plot_cell_trajectory(cds,color_by = "State") dev.off() #保存时间的细胞轨迹图 pdf(file="05.trajectory.Pseudotime.pdf",width=6.5,height=6) plot_cell_trajectory(cds,color_by = "Pseudotime") dev.off() #保存细胞名称的细胞轨迹图 pdf(file="05.trajectory.cellType.pdf",width=6.5,height=6) plot_cell_trajectory(cds,color_by = "cell_type2") dev.off() #保存聚类的细胞轨迹图 pdf(file="05.trajectory.cluster.pdf",width=6.5,height=6) plot_cell_trajectory(cds, color_by = "Cluster") dev.off() #细胞轨迹差异分析 groups=subset(pData(cds),select='State') pbmc=AddMetaData(object=pbmc, metadata=groups, col.name="group") geneList=list() for(i in levels(factor(groups$State))){ pbmc.markers=FindMarkers(pbmc, ident.1 = i, group.by = 'group') sig.markers=pbmc.markers[(abs(as.numeric(as.vector(pbmc.markers$avg_log2FC)))>logFCfilter & as.numeric(as.vector(pbmc.markers$p_val_adj))<adjPvalFilter),] sig.markers=cbind(Gene=row.names(sig.markers), sig.markers) write.table(sig.markers,file=paste0("05.monocleDiff.", i, ".txt"),sep="\t",row.names=F,quote=F) geneList[[i]]=row.names(sig.markers) } #保存交集基因 unionGenes=Reduce(union,geneList) write.table(file="05.monocleDiff.union.txt",unionGenes,sep="\t",quote=F,col.names=F,row.names=F)

# 降维到2D pca = PCA(n_components=2) X_pca = pca.fit_transform(df_tp_std) clusters = kmeans.labels_ centers = pd.DataFrame(kmeans.cluster_centers_, columns=[df_tp_std.columns]) centers_pca = pca.transform(centers) # 3. 绘制聚类散点图 plt.figure(figsize=(10, 7)) scatter = plt.scatter( X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=clusters, # 使用聚类标签着色 cmap="viridis", # 使用易区分的配色方案 s=50, alpha=0.7, edgecolor="w", ) # 4. 标注聚类中心 centers_clusters = kmeans.predict(centers) plt.scatter( centers_pca[:, 0], centers_pca[:, 1], c="red", # 红色突出显示中心点 s=200, # 增大标记尺寸 marker="X", # 使用叉号标记 label="Cluster_Centers", ) for i, (x, y) in enumerate(centers_pca): plt.annotate( f"C{centers_clusters[i]}", (x, y), textcoords="offset points", xytext=(0, 5), ha="center", fontsize=15, ) # 5. 添加聚类标签文本标注(可选,样本量小时使用) # for i, (x, y) in enumerate(X_pca): # plt.annotate(f"C{clusters[i]}",(x, y),textcoords="offset points",xytext=(0, 5),ha="center",fontsize=8,) # 6. 添加图例和标签 plt.title("PCA-KMeans", fontsize=14) plt.xlabel(f"PCA_1 (Explained_variance_ratio: {pca.explained_variance_ratio_[0]:.1%})") plt.ylabel(f"PCA_2 (Explained_variance_ratio: {pca.explained_variance_ratio_[1]:.1%})") plt.legend() plt.grid(alpha=0.2) # 存储图像 formats = ["png", "pdf"] for fmt in formats: plt.savefig( f"Chiari_tpreop_PCA_kmeans.{fmt}", # 文件名 dpi=300, # 分辨率(印刷推荐300+) bbox_inches="tight", # 去除多余白边 facecolor="white", # 背景色 edgecolor="none", # 边框颜色 format=fmt, # 指定矢量格式 ) plt.show()看看哪里需要修改

from bertopic import BERTopic import numpy as np import pandas as pd from umap import UMAP from hdbscan import HDBSCAN from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from bertopic.vectorizers import ClassTfidfTransformer import re import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer from sklearn.feature_extraction.text import ENGLISH_STOP_WORDS from nltk.tokenize import word_tokenize from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt # 加载原始文本数据(仍需用于主题表示) df = pd.read_csv('hydrogen_storage_patents_preprocessed.csv', encoding='utf-8') sentences = df['AB'].tolist() print('文本条数: ', len(sentences)) print('预览第一条: ', sentences[0]) # 检查缺失值 print("缺失值数量:", df['AB'].isna().sum()) # 检查非字符串类型 non_str_mask = df['AB'].apply(lambda x: not isinstance(x, str)) print("非字符串样本:\n", df[non_str_mask]['AB'].head()) vectorizer_model = None # 1. 加载时间数据 df['AD'] = pd.to_datetime(df['AD']) # 检查是否有空值 missing_dates = df['AD'].isna().sum() if missing_dates > 0: print(f"日期列中存在 {missing_dates} 个空值,请检查数据!") else: print("日期列中没有空值。") # 从Date列提取年份 years = df['AD'].dt.year print(years) from sentence_transformers import SentenceTransformer # Step 1 - Extract embeddings embedding_model = SentenceTransformer("C:\\Users\\18267\\.cache\\huggingface\\hub\\models--sentence-transformers--all-mpnet-base-v2\\snapshots\\9a3225965996d404b775526de6dbfe85d3368642") embeddings = np.load('emb_last_326.npy') print(f"嵌入的形状: {embeddings.shape}") # Step 2 - Reduce dimensionality umap_model = UMAP(n_neighbors=7, n_components=10, min_dist=0.0, metric='cosine',random_state=42) # Step 3 - Cluster reduced embeddings hdbscan_model = HDBSCAN(min_samples=7, min_cluster_size=60,metric='euclidean', cluster_selection_method='eom', prediction_data=True) # Step 4 - Tokenize topics vectorizer_model = CountVectorizer() # Step 5 - Create topic representation ctfidf_model = ClassTfidfTransformer() # All steps together topic_model = BERTopic( embedding_model=embedding_model, # Step 1 - Extract embeddings umap_model=umap_model, # Step 2 - Reduce dimensionality hdbscan_model=hdbscan_model, # Step 3 - Cluster reduced embeddings vectorizer_model=vectorizer_model, # Step 4 - Tokenize topics ctfidf_model=ctfidf_model, # Step 5 - Extract topic words top_n_words=50 ) # 拟合模型 topics, probs = topic_model.fit_transform(documents=sentences, # 仍需提供文档用于主题词生成 embeddings=embeddings # 注入预计算嵌入) ) # 获取主题聚类信息 topic_info = topic_model.get_topic_info() print(topic_info) # 可视化主题词 topic_model.visualize_barchart() # 可视化主题分布 topic_model.visualize_topics() # 查看层级 hierarchical_topics = topic_model.hierarchical_topics(sentences) fig = topic_model.visualize_hierarchy(hierarchical_topics=hierarchical_topics) # 隐藏小黑点 for trace in fig.data: if trace.mode == 'markers': trace.marker.opacity = 0 fig.show() new_topics = topic_model.reduce_outliers(sentences, topics, strategy="c-tf-idf",threshold=0.00) print(new_topics.count(-1), new_topics) topic_model.update_topics(docs=sentences, topics=new_topics,vectorizer_model=vectorizer_model,top_n_words=50) topic_info = topic_model.get_topic_info() print(topic_info)如何重启ide

eyes <- FindNeighbors(eyes, dims = 1:20) eyes <- FindClusters(eyes, resolution = 0.5) eyes <- RunUMAP(eyes, dims = 1:20, n_components = 2) colors <- c("#377eb8","#4daf4a","#984ea3","#f781bf","#7fcdbb","#cab2d6", "#bdbdbd","#dd1c77","#fed976","#68A180","#de3", "#57C3F3","#585658","#F1BB72","#FB8072") DimPlot(eyes, reduction = "umap", group.by = c("seurat_clusters"), cols = colors)DimPlot(eyes, reduction = "umap", group.by = c("seurat_clusters"), cols = colors) Error in palette(): ! Insufficient values in manual scale. 33 needed but only 15 provided. Run rlang::last_trace() to see where the error occurred. > rlang::last_trace() <error/rlang_error> Error in palette(): ! Insufficient values in manual scale. 33 needed but only 15 provided. --- Backtrace: ▆ 1. ├─base (local) <fn>(x) 2. └─patchwork:::print.patchwork(x) 3. └─patchwork:::build_patchwork(plot, plot$layout$guides %||% "auto") 4. └─base::lapply(x$plots, plot_table, guides = guides) 5. ├─patchwork (local) FUN(X[[i]], ...) 6. └─patchwork:::plot_table.ggplot(X[[i]], ...) 7. └─ggplot2::ggplotGrob(x) 8. ├─ggplot2::ggplot_gtable(ggplot_build(x)) 9. │ └─ggplot2:::attach_plot_env(data$plot$plot_env) 10. │ └─base::options(ggplot2_plot_env = env) 11. ├─ggplot2::ggplot_build(x) 12. └─ggplot2:::ggplot_build.ggplot(x) 13. └─plot$guides$build(npscales, plot$layers, plot$labels, data) 14. └─ggplot2 (local) build(..., self = self) 15. └─guides$train(scales, labels) 16. └─ggplot2 (local) train(..., self = self) 17. └─base::Map(...) 18. └─base::mapply(FUN = f, ..., SIMPLIFY = FALSE) 19. └─ggplot2 (local) <fn>(...) 20. └─guide$train(param, scale, aes, title = labels[[aes]]) 21. └─ggplot2 (local) train(..., self = self) 22. ├─rlang::inject(self$extract_key(scale, !!!params)) 23. └─self$extract_key(...) 24. └─ggplot2 (local) extract_key(...) 25. └─scale$map(breaks) 26. └─ggplot2 (local) map(..., self = self) 27. └─self$palette(n) 28. └─ggplot2 (local) palette(...) Run rlang::last_trace(drop = FALSE) to see 2 hidden frames.出现以上报错信息,请分析原因并修改代码保证不报错

import SimpleITK as sitk from radiomics import featureextractor, setVerbosity, getFeatureClasses import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import numpy as np import os import pandas as pd import logging import matplotlib.colors as mcolors from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap from skimage import measure from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection # 添加缺失的导入 def set_chinese_font(): from matplotlib import font_manager font_path = "C:/Windows/WinSxS/amd64_microsoft-windows-font-truetype-simhei_31bf3856ad364e35_10.0.26100.1_none_f11b5ebedca17dd9/simhei.ttf" # 或 msyh.ttc、STSong.ttf 等 font_prop = font_manager.FontProperties(fname=font_path) plt.rcParams['font.family'] = font_prop.get_name() plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置日志详细程度 setVerbosity(logging.INFO) # 设置路径 base_path = r"C:\Users\53145\OneDrive\Desktop\1\radiomics\radiomic\p" image_dir = os.path.join(base_path, "image") mask_dir = os.path.join(base_path, "mask") results_dir = os.path.join(base_path, "results") os.makedirs(results_dir, exist_ok=True) # 设定设置 settings = { "binWidth": 25, "resampledPixelSpacing": [1, 1, 1], "interpolator": sitk.sitkBSpline, "normalize": True, "voxelBased": True # 启用基于体素的特征提取 } # 初始化特征提取器 extractor = featureextractor.RadiomicsFeatureExtractor(**settings) extractor.enableImageTypes(Original={}, LoG={}, Wavelet={}) # 打印启用的特征 print("启用的图像类型:", extractor.enabledImagetypes) print("启用的特征类:", getFeatureClasses().keys()) # ************ 数据准备 ************ img_file = "3.nii.gz" # 这里替换成你要处理的图像文件名 base_name = img_file.replace(".nii.gz", "") img_path = os.path.join(image_dir, img_file) mask_file = f"{base_name}mask.nii.gz" mask_path = os.path.join(mask_dir, mask_file) try: if not os.path.exists(mask_path): raise FileNotFoundError(f"掩膜文件 {mask_file} 不存在") # 读取图像和掩膜 image = sitk.ReadImage(img_path) mask = sitk.ReadImage(mask_path) # 打印图像信息 print(f"图像尺寸: {image.GetSize()}") print(f"图像间距: {image.GetSpacing()}") print(f"掩膜尺寸: {mask.GetSize()}") print(f"掩膜间距: {mask.GetSpacing()}") # 强制空间对齐 resampler = sitk.ResampleImageFilter() resampler.SetReferenceImage(image) resampler.SetInterpolator(sitk.sitkNearestNeighbor) aligned_mask = resampler.Execute(mask) # 检查掩膜有效性 mask_array = sitk.GetArrayFromImage(aligned_mask) if np.sum(mask_array) < 10: raise ValueError("掩膜区域太小,无法提取特征") # ************ 特征提取 ************ print("正在提取特征图...") # 提取特征 feature_vector = extractor.execute(image, aligned_mask, voxelBased=True) # 检查特征提取结果 if not feature_vector: raise ValueError("未提取到任何特征") # 查找我们需要的特征图 target_feature_name = "wavelet-LHH_glszm_ZoneEntropy" feature_map = None # 尝试找到匹配的特征图 for feature_name, feature_value in feature_vector.items(): if target_feature_name in feature_name: if isinstance(feature_value, sitk.Image): feature_map = feature_value target_feature_name = feature_name # 使用完整的特征名 break if feature_map is None: # 如果找不到特定特征,使用第一个特征图 for feature_name, feature_value in feature_vector.items(): if isinstance(feature_value, sitk.Image): feature_map = feature_value target_feature_name = feature_name print(f"未找到 '{target_feature_name}',使用第一个特征图: {feature_name}") break if feature_map is None: raise ValueError("未提取到任何特征图") print(f"使用特征图: {target_feature_name}") print(f"特征图尺寸: {feature_map.GetSize()}") # 转换为NumPy数组 feature_array = sitk.GetArrayFromImage(feature_map) # ************ 特征图可视化 ************ print("可视化特征图...") # 创建自定义颜色映射 colors = ["darkblue", "blue", "cyan", "green", "yellow", "orange", "red"] cmap = LinearSegmentedColormap.from_list("custom_cmap", colors) # 确定要可视化的切片范围 z_start = max(0, feature_array.shape[0] // 3) z_end = min(feature_array.shape[0], 2 * feature_array.shape[0] // 3) # 创建多切片可视化 fig, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(15, 12)) fig.suptitle(f"特征图可视化: {target_feature_name}\n{base_name}", fontsize=16) # 选择9个切片均匀分布在ROI范围内 slice_indices = np.linspace(z_start, z_end - 1, 9, dtype=int) # 计算全局最小值和最大值用于颜色标准化 # 注意:背景为0,我们只考虑非零区域 non_zero_mask = (feature_array != 0) if non_zero_mask.any(): vmin = np.percentile(feature_array[non_zero_mask], 5) vmax = np.percentile(feature_array[non_zero_mask], 95) else: vmin = 0 vmax = 1 for i, slice_idx in enumerate(slice_indices): ax = axes[i // 3, i % 3] slice_data = feature_array[slice_idx] # 显示热图 sns.heatmap(slice_data, cmap=cmap, cbar=i == 8, # 只在最后一个子图显示颜色条 ax=ax, vmin=vmin, vmax=vmax, xticklabels=False, yticklabels=False) ax.set_title(f"切片 {slice_idx}") set_chinese_font() plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96]) output_path = os.path.join(results_dir, f"{base_name}_{target_feature_name.replace(':', '_')}_feature_map.png") plt.savefig(output_path, dpi=300) plt.close() # 关闭图形以释放内存 print(f"特征图已保存为: {output_path}") except Exception as e: print(f"处理失败:{img_file} | 错误:{str(e)}") import traceback traceback.print_exc()

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