エレガントなSciPy ―Pythonによる科学技術計算

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1.4　正規化

with plt.style.context('style/thinner.mplstyle'):

ax.boxplot(np.log(counts_subset_lib_norm + 1))

ax.set_xlabel("Individuals")

ax.set_ylabel("log gene expression counts")

reduce_xaxis_labels(ax, 5)

■

かなりよくなりましたね。上記のコードでブロードキャスティングを

2

度も使ったことにも注

目してください。

1

回目は、すべての遺伝子発現リード数をその列の総リード数で割るとき、

2

回

目は値に

100

万を掛けるときです。

最後に、正規化したデータと生のデータを比べてみましょう。

import itertools as it

from collections import defaultdict

def class_boxplot(data, classes, colors=None, **kwargs):

"""Make a boxplot with boxes colored according to the class they belong to.

所属クラスごとに色分けした箱ひげ図を描く。

Parameters

　パラメータ

----------

data : list of array-like of float

　浮動小数点数の

array-like

のリスト

The input data. ...