怎么理解这段代码： def load_embedding(filename): geneList = list() vectorList = list() f = open(filename) for line in f: values = line.split() gene = values[0] vector = np.asarray(values[1:], dtype="float32") geneList.append(gene) vectorList.append(vector) f.close() return np.asarray(vectorList), np.asarray(geneList) embeddings_file = "../pre_trained_emb/gene2vec_dim_200_iter_9.txt" wv, vocabulary = load_embedding(embeddings_file) indexes = list(range(len(wv))) random.shuffle(indexes) topN = len(wv) rdWV = wv[indexes][:topN,:] rdVB = vocabulary[indexes][:topN] print("PCA!") pca = PCA(n_components=50) pca.fit(rdWV) pca_rdWV=pca.transform(rdWV) print("PCA done!") print("tsne!") with open("../TSNE_label_gene2vec.txt", 'w') as out: for str in rdVB: out.write(str + "\n") out.close() def TSNEWoker (iter): print(iter+" begin") tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=int(iter), learning_rate=200, n_jobs=32) np.set_printoptions(suppress=True) # save tsne data Y = tsne.fit_transform(pca_rdWV) np.savetxt("../TSNE_data_gene2vec.txt_"+iter+".txt",Y) print(iter+" tsne done!") def mp_handler(): p = Pool(6) p.map(TSNEWoker, ["100","5000","10000","20000","50000","100000"]) #generate tsne of different iteration in parallel if __name__ == '__main__': # TSNEWoker("5000") mp_handler()

这段代码主要是用于加载嵌入矩阵数据，进行PCA降维和TSNE可视化操作。下面是代码的解释：

load_embedding 函数用于加载文件中的嵌入矩阵数据。它首先创建两个空列表 geneList 和 vectorList，然后打开指定的文件。对于文件中的每一行，它使用 split() 方法将行拆分为单词列表 values，其中第一个值是基因名称 gene，其余值是嵌入向量 vector。然后将 gene 添加到 geneList 中，将 vector 添加到 vectorList 中。最后将两个列表转换为NumPy数组并返回。

embeddings_file 是嵌入文件的路径，通过调用 load_embedding(embeddings_file) 加载嵌入矩阵数据，并将返回的嵌入矩阵存储在变量 wv 中，基因名称存储在变量 vocabulary 中。

indexes 是一个包含从0到 wv 的长度的列表，然后使用 random.shuffle() 方法对其进行随机打乱。

topN 是要保留的嵌入矩阵的前N个向量。

rdWV 是通过使用索引和切片操作从 wv 中选择前N个向量，并将其存储在新的变量中。

rdVB 是通过使用索引和切片操作从 vocabulary 中选择前N个基因名称，并将其存储在新的变量中。

代码中的 print("PCA!") 和 print("tsne!") 是为了在控制台输出一些信息。

使用 PCA 类对 rdWV 进行主成分分析降维，将维度减少为50，并将结果存储在 pca_rdWV 中。

使用 open() 函数创建一个名为 "TSNE_label_gene2vec.txt" 的文件，并将 rdVB 中的基因名称逐行写入该文件。

TSNEWoker 函数用于执行TSNE操作。它接受一个参数 iter，并创建一个 TSNE 类的实例，指定了一些参数。然后使用 fit_transform() 方法对 pca_rdWV 进行TSNE降维，并将结果保存到文件 "TSNE_data_gene2vec.txt_"+iter+".txt" 中。

mp_handler 函数使用 Pool 类创建一个进程池，并调用 p.map() 方法将 TSNEWoker 函数应用于不同的迭代次数。

最后，通过检查是否是主程序来执行代码。在这里，我们调用了 mp_handler() 函数，以并行方式生成不同迭代次数的TSNE可视化。