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idc9/py_jive公司

此版本的软件包现已弃用!AJIVE代码的新版本可以在下面找到https://github.com/idc9/mvdr

摇摆舞

作者:伊恩·卡迈克尔

其他文档、示例和代码修订即将发布。如有疑问、问题或功能要求,请联系Iain:iain@unc.edu.

概述

摇摆舞是一个用于高维、多块(或多视图)数据的数据分析包。多块数据设置是指两个或多个数据矩阵,具有一组固定的观察结果(例如患者)和多组特征(例如临床特征和基因表达数据)。

该软件包中的主要算法是基于角度的联合和个体变化解释(AJIVE),它是一种数据集成/特征提取算法。AJIVE发现所有K数据块通用的联合变化模式以及个人每个区块特有的变化。有关AJIVE的详细讨论,请参阅基于角度的关节和个体变化解释。可以找到AJIVE的R版本在这里.

安装

要安装,请使用pip:

pip安装jive

或者克隆回购:

git克隆https://github.com/idc9/py_jive.gitpython setup.py安装

jive目前可用于python 3

例子

 摇摆舞.AJIVE公司 进口 AJIVE公司
 摇摆舞.PCA公司 进口 PCA公司
 摇摆舞.ajive_fig2 进口 生成数据jive_fig2
 摇摆舞..块_可视化 进口 数据块heatmas,jive_full_estimate热图
进口 马特普洛特利布.pyplot图 作为 平板电脑
#%matplotlib内联

X(X),Y(Y) = 生成数据jive_fig2()数据块热图([X(X),Y(Y)])

形象

#通过检查碎石图确定初始信号等级
平板电脑.图形(使无花果化=[10,5])平板电脑.子情节(1,2,1)PCA公司().适合(X(X)).绘图_屏幕()平板电脑.子情节(1,2,2)PCA公司().适合(Y(Y)).绘图_屏幕()

形象

阿基夫 = AJIVE公司(初始信号扫描={“x”:2,“是”:})阿基夫.适合(={“x”:X(X),“是”:Y(Y)})平板电脑.图形(使无花果化=[10,20])jive_full_estimate热图(阿吉夫.获取完整块估算(),={“x”:X(X),“是”:Y(Y)})

形象

阿吉夫.plot_joint_diagnostic(打印连接诊断)()

形象

帮助和支持

其他文档、示例和代码修订即将发布。如有疑问、问题或功能要求,请联系Iain:iain@unc.edu.

文档

源代码位于github上:https://github.com/idc9/py\_摇摆舞。目前最好的数学参考是AJIVE纸.

测试

测试使用完成鼻子.

贡献

我们欢迎您为使此软件包更强大做出贡献:数据示例、错误修复、拼写错误、新功能等。

引用

形象

关于

用于高维、多块数据的数据分析包。

资源

许可证

星星

观察者

叉子

包装

未发布包

语言文字