cNMF 项目教程

cNMF 项目教程

cNMF Code and example data for running Consensus Non-negative Matrix Factorization on single-cell RNA-Seq data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cNMF

1. 项目的目录结构及介绍

cNMF 项目的目录结构如下：

cNMF/
├── cNMF/
│   ├── __init__.py
│   ├── cnmf.py
│   ├── decompose.py
│   ├── factorize.py
│   ├── io.py
│   ├── utils.py
│   └── visualize.py
├── examples/
│   ├── example_data.tsv
│   └── example_params.py
├── scripts/
│   ├── cnmf_pipeline.py
│   └── run_cnmf.py
├── setup.py
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍：

• cNMF/: 包含项目的主要代码文件。
  • __init__.py: 初始化文件，使该目录成为一个 Python 包。
  • cnmf.py: 核心模块，包含 cNMF 算法的主要实现。
  • decompose.py: 负责矩阵分解的模块。
  • factorize.py: 负责因子分解的模块。
  • io.py: 输入输出模块，处理数据的读取和保存。
  • utils.py: 工具模块，包含一些辅助函数。
  • visualize.py: 可视化模块，用于结果的可视化。
• examples/: 包含示例数据和参数配置文件。
  • example_data.tsv: 示例数据文件。
  • example_params.py: 示例参数配置文件。
• scripts/: 包含运行 cNMF 的脚本。
  • cnmf_pipeline.py: 运行 cNMF 的完整流程脚本。
  • run_cnmf.py: 运行 cNMF 的脚本。
• setup.py: 安装脚本，用于项目的安装。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出项目所需的 Python 包。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 scripts/run_cnmf.py。该文件是运行 cNMF 算法的主要入口。用户可以通过命令行调用该脚本，传入相应的参数来运行 cNMF 算法。

启动文件的使用方法：

python scripts/run_cnmf.py --input_file example_data.tsv --output_dir results --params example_params.py

参数说明：

• --input_file: 输入数据文件路径。
• --output_dir: 输出结果的目录路径。
• --params: 参数配置文件路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 examples/example_params.py。该文件包含了运行 cNMF 算法所需的参数配置。

配置文件内容示例：

# 示例参数配置文件
params = {
    'n_components': 10,  # 分解的成分数量
    'max_iter': 200,     # 最大迭代次数
    'tol': 1e-4,         # 收敛阈值
    'random_state': 0,   # 随机种子
    'verbose': True,     # 是否输出详细信息
}

参数说明：

• n_components: 分解的成分数量。
• max_iter: 最大迭代次数。
• tol: 收敛阈值，当变化小于该值时，算法停止迭代。
• random_state: 随机种子，用于结果的可重复性。
• verbose: 是否输出详细信息。

通过修改配置文件中的参数，用户可以自定义 cNMF 算法的运行行为。

cNMF Code and example data for running Consensus Non-negative Matrix Factorization on single-cell RNA-Seq data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cNMF