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各种读入方式速度比较

今天我收集了一下众大佬的读入优化,来做个比较 特别鸣谢:my,zyh,hzwer,lyq 首先看一下各位大佬的读入优化 my(这是个超级大蒟蒻) 这是我自己yy着写出来的,虽然长得丑,但是也不快 1 inline...就是机房里的电脑 评测方式 随机生成一组数据 测试不同的读入方式对相同的数据的读入速度 一种方式测试3-4次 单位:S 测试1:对于le6的int随机数据读入 cin 1.716 1.711 1.823...测试2:对于1e7的int随机数据读入 cin 17.01 16.93 17.13 cin+ios 3.44 3.413 3.416 scanf 3.606 3.583 3.575 my 1.478...和上面的排名基本类似 测试3:对于1e6的long long 随机数据读入 cin 1.649 1.648 1.647 cin+ios 0.4287 0.3868 0.3863 scanf 0.4644...总结 通过上面三组测试,各种读入方式的快慢已经比较清晰了 如果按照评分的话大概可以总结为 cin<cinios≈scanf<my≈zyh<hzwer<fread

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scRNA-seq—读入数据详解

在本课中,我们将讨论盘点数据可以采用的格式,以及如何将其读入R,以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。...当您使用Read10X()函数读入数据时,Seurat会自动为每个细胞创建一些元数据。此信息存储在seurat对象的meta.data槽中(更多内容请参阅下面的注释)。...nFeature_RNA:每个细胞检测到的基因数量 读取多个样本`for loop` 在实践中,一般可能需要读取几个样本,同样使用我们前面讨论的两个函数(read10X()或readMM())中的一个来读入数据...variable in input){ command1 command2 command3 } 我们今天将使用的for循环将遍历两个样本“file”,并为每个样本执行两个命令 (1)读入计数数据...(Read10X()) (2)从读入数据创建Seurat对象(CreateSeuratObject()): # Create each individual Seurat object for every

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Seurat空间转录组分析(一)数据读入

关于空间转录组分析的学习,我推荐先学习单细胞转录组分析,熟练掌握单细胞的数据读入,常规分析,整合去批次,以及部分高级分析(例如拟时序、转录因子和细胞通讯分析),在这个基础上,理解和学习单细胞空间转录组就非常快了...在学习此空转教程之前,我先介绍一下空转数据如何读入R语言,然后构建成Seurat对象。 一. 导读 空间数据如何储存在Seurat中?...image-20230312105819088 空转下游和单细胞类似的处理,主要包括: Cellrange下机,读入R为Seurat对象; 双细胞预测(可选); 低质量的细胞过滤(可选); 标准化特征选择和归一化...空转数据如何读入R语言 Step1....3.1 缺少IHC图像 有些时候从数据库中下载得到的数据,由于缺少IHC图像,可以利用以下方式进行读取: # 把空间数据当成单细胞数据读入 test_data2 = Read10X(".

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