python pca降维图_热力图和PCA降维图

热力图和PCA降维图(热力图和PCA降维图)

数据介绍部分：这次作图是基于医院胃的WSI图切成的patch，我们保存的格式是h5的格式，这部门数组会用来生成热力图;PCA图调用的是测试生成的slide_id.npy文件(由tok-50的归一化数组构成)。

[slide数据是这样，每张wsi的topk-50(postive)和topk-50(negtive)，分别对应着数组数据和patch_id.

接下来给出部分heatmap和PCA代码。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import torch

import os

import h5py

from PIL import Image

from sklearn.decomposition import PCA

def heatmap(index)

f=h5py.file(r"xxxxx.h5",'r')

keys = []

for key in f.keys():

keys.append(key)

print('keys',keys)

for i in index:

arr = f['imgs'].value[i]

img = Image.froarray(arr,'RGB')

save_path = os.path.join(str(i)+'_pos.png')

img.save(save_path)

def PCA_pic():

path = r"xxx.npy"

data = np.load(path,allow_pickle = True)

pca_data = data[63]#这边第63个元素是clam_model里data_csv对应的h5文件的np数组数据

postive_data = pca_data['postive_data']

negative_data = pca_data['negative_data']

postive_idx = pca_data['postive_idx']

negative_idx = pca_data['negative_idx']

pca_data = torch.cat((postive_data,negative_data),0)

make_heatmap(negative_idx.tolist())

pca = PCA(n_components = 2)

reduced_X = pca.fix.transform(pca_data)

plt.scatter([x[0] for x in reduced_X[0:50]],[x[1] for x in reduced_X[0:50]],c = 'r')

plt.scatter([x[0 for x in reduced_X[50:100]],[x[1] for x in reduced_X[50:100],c='b')

plt.show()

我可能会跌倒，但我总是会再爬起来，谢谢诶

感谢一直帮助的小伙伴！

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