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[Python知识库]scanpy和umap版本不匹配问题总结

我目前python所有的环境基本上都是python3.6.10, 这里安装的scanpy默认是1.7.2,但是安装完,你会发现umap图出现很奇怪的现象,下面是测试的结果
在这里插入图片描述

%load_ext rpy2.ipython
%%R -o counts -o meta

suppressMessages(library(splatter))

params <- newSplatParams()

params <- setParam(params, "nGenes", 5000)
params <- setParam(params, "batchCells", c(500,500,500))
params <- setParam(params, "batch.facLoc", 0.5)
params <- setParam(params, "batch.facScale", 0.5)
params <- setParam(params, "group.prob", c(1/3,1/3,1/3))

sim <- splatSimulate(params, method="groups", verbose=FALSE)

counts = data.frame(counts(sim))
meta = data.frame(colData(sim))
import anndata
import scanpy as sc 
adata = anndata.AnnData(X=counts.values.T, obs=meta)

sc.pp.normalize_per_cell(adata,counts_per_cell_after=10000)
sc.pp.log1p(adata)
sc.tl.pca(adata,svd_solver='arpack')
sc.pp.neighbors(adata, n_neighbors=9)
sc.tl.umap(adata)
sc.pl.umap(adata,color=['Batch','Group'])

结果如下
在这里插入图片描述这个图很明显是不对的,而且louvain也没有安装
在这里插入图片描述

解决方法如下

conda install -c vtraag louvain # 可选,因为louvain 也要安装的
pip uninstall umap-learn
pip install umap-learn==0.4.6
pip uninstall numba
pip install numba==0.51.2

在这里插入图片描述重新测试代码

%load_ext rpy2.ipython

%%R -o counts -o meta

suppressMessages(library(splatter))

params <- newSplatParams()

params <- setParam(params, "nGenes", 5000)
params <- setParam(params, "batchCells", c(500,500,500))
params <- setParam(params, "batch.facLoc", 0.5)
params <- setParam(params, "batch.facScale", 0.5)
params <- setParam(params, "group.prob", c(1/3,1/3,1/3))

sim <- splatSimulate(params, method="groups", verbose=FALSE)

counts = data.frame(counts(sim))
meta = data.frame(colData(sim))

import anndata
import scanpy as sc 
adata = anndata.AnnData(X=counts.values.T, obs=meta)

sc.pp.normalize_per_cell(adata,counts_per_cell_after=10000)
sc.pp.log1p(adata)
sc.tl.pca(adata,svd_solver='arpack')
sc.pp.neighbors(adata, n_neighbors=9)
sc.tl.umap(adata)
sc.pl.umap(adata,color=['Batch','Group'])

结果如下
在这里插入图片描述# 然后进行louvain

sc.tl.louvain(adata)
sc.pl.umap(adata,color=["louvain"])

结果如下
在这里插入图片描述这个结果才是对的。

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加:2022-05-06 11:01:43  更:2022-05-06 11:01:45 
 
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