在 umi 中使用 .sass .scss

根据umi官方文档介绍

CSS 预处理器
Umi 内置支持less,不支持sassstylus,但如果有需求,可以通过 chainWebpack 配置或者 umi 插件的形式支持。

在没配置之前,使用 .sass.scss 会编译报错

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这里就提供umi插件的形式,使代码中可以使用.sass.scss 文件

步骤如下:

  1. 首先安装 umi插件 @umijs/plugin-sass
yarn add @umijs/plugin-sass

注意:

  • 安装的必须是 @umijs/plugin-sass, 不要直接写 plugin-sass ,这样的结果不对;
  • 如果安装完后,出现以下这个指令:
    在这里插入图片描述
npm audit fix

请一定要运行以下,不然大概率还会出问题

  1. 然后安装 node-sasssass-loader
yarn add node-sass sass-loader

安装完成后 package.json 文件中会有依赖记录
在这里插入图片描述
此时已经可以编译.sass.scss 文件了

  1. 最后,配置 .umirc.ts(js)
export default defineConfig({
  nodeModulesTransform: {
    type: 'none',
  },
  routes: [
    { path: '/', component: '@/pages/index' },
  ],
  "sass": { }, ///配这里
});

参考文献:

踩坑:如何在Umi中配置使用Sass?

### 文件格式 UMI count matrix.txt文件通常是一个文本文件,其呈现的是一个矩阵形式。矩阵的行代表细胞,列代表基因,文件中的元素则是每个细胞中每个基因的UMI(Unique Molecular Identifier)计数。文件内容一般以制表符(\t)或逗号等作为分隔符,每一行代表一个细胞的基因计数信息,每一列对应一个特定的基因。例如: ``` gene1 gene2 gene3 ... cell1 10 20 5 ... cell2 15 25 8 ... ... ``` ### 用途 UMI count matrix在单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据分析中具有重要用途。它记录了每个细胞中各个基因的表达水平,通过对这些数据的分析,可以了解细胞的基因表达特征、进行细胞类型分类、发现细胞间的异质性以及研究细胞的发育轨迹等。例如,在研究肿瘤细胞时,可以通过分析UMI count matrix找出肿瘤细胞与正常细胞之间基因表达的差异,为肿瘤的诊断和治疗提供依据。 ### 处理方法 在处理UMI count matrix.txt文件时,通常可以使用Python或R等编程语言。以下是使用Python的示例代码: ```python import pandas as pd # 读取UMI count matrix.txt文件 data = pd.read_csv('UMI_count_matrix.txt', sep='\t', header=0, index_col=0) # 数据探索,查看基本信息 print(data.info()) # 数据归一化 from sklearn.preprocessing import Normalizer normalizer = Normalizer() normalized_data = normalizer.fit_transform(data) # 可以使用scrublet工具进行双细胞检测 import scrublet as scr scrub = scr.Scrublet(data.values) doublet_scores, predicted_doublets = scrub.scrub_doublets() ``` 以上代码首先使用`pandas`库读取UMI count matrix.txt文件,然后查看数据的基本信息。接着使用`sklearn`库中的`Normalizer`对数据进行归一化处理,最后使用`scrublet`工具计算每个细胞的双细胞得分。
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