tsne_list[i][0] = tsne_list[i][0][:, :, 0]

时间: 2023-10-08 09:06:00 浏览: 55
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PolyMulPoly_list.rar_keyi79

tsne_list[i] = tsne_list[i][:, :, 0] 这行代码是将 tsne_list[i] 中的数据进行处理。根据提供的引用内容，tsne_list[i] 是一个二维数组。该行代码将该数组的第三维度的数据提取出来，并赋值给 tsne_list[i]。具体来说，该行代码中的 [:, :, 0] 部分表示提取数组的所有行和列，并且只选择第一个维度的数据。所以这行代码的作用是将 tsne_list[i] 中的数据从一个三维数组变成了一个二维数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [tSNE降维](https://blog.csdn.net/weixin_30550985/article/details/113673006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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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： 1. 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...

set_type = set(type_cancer) color_type = sorted(list(set_type)) color_list = randomcolor.RandomColor(seed=0).generate(count=56) color_dict = dict(zip(color_type, color_list)) color_dict1 = dict(zip(color_list, color_type)) color = [color_dict[type_cancer[i]] for i in range(len(type_cancer))]plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], s=10, c=colors, label="t-SNE")画的是一个散点图（有一万多个，五十多种疾病）,请用legend函数添加图例：将图上每个颜色对应的疾病显示出来

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import os import numpy as np from PIL import Image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.manifold import TSNE # 加载 ResNet50 模型 model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) # 加载并预处理图片，提取特征向量 features = [] for filename in os.listdir('D:/wjd/2'): if filename.endswith('.png'): img = Image.open(os.path.join('D:/wjd/2', filename)) img = img.convert('RGB') # 将 RGBA 转换为 RGB img = img.resize((224, 224)) x = np.array(img) x = np.expand_dims(x, axis=0) x = preprocess_input(x) feature = model.predict(x) feature = np.squeeze(feature) features.append(feature) # 将特征向量进行降维处理 tsne = TSNE(n_components=2) features_tsne = tsne.fit_transform(features) # 将特征向量进行聚类，自动确定聚类的数量 dbscan = DBSCAN(eps=5, min_samples=2).fit(features_tsne) n_clusters = len(set(dbscan.labels_)) # 将每张图片分配到对应的聚类中 for i, label in enumerate(dbscan.labels_): filename = os.listdir('D:/wjd/2')[i] print('{} belongs to cluster {}'.format(filename, label))这段代码出现了AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'这个错误

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