将邻接矩阵转换为 csv 文件
Convert adjacency matrix to a csv file
我想使用 python(或可能是 R)将 ARACNE 的邻接矩阵输出转换为 csv 文件。
adj 文件设置为右侧显示一个基因及其与其他基因的每一种相互作用。例如:
A B 0.4 C 0.3
B C 0.1 E 0.4
C D 0.2 E 0.3
所以在上面,A 和 B 相互交互,交互的值为 0.4。 A和C相互影响,取值为0.3等。
我想更改布局,所以我得到...
A B 0.4
A C 0.3
B C 0.1
B E 0.4
C D 0.2
C E 0.3
基本上我想要一个包含所有交互节点和相应值的列表,以便我可以将文件上传到 Cytoscape 并绘制网络。
使用 csv
模块的简单方法 -
import csv
with open('<inputfile>','r') as f , open('<outputfile>','w') as of:
reader = csv.reader(f, delimiter=' ')
writer = csv.writer(of, delimiter=' ')
for lines in reader:
key = lines.pop(0)
for i in range(0,len(lines),2):
writer.writerow([key, lines[i], lines[i+1]])
Example/Demo -
我的a.csv
-
A B 0.4 C 0.3
B C 0.1 E 0.4
C D 0.2 E 0.3
代码-
>>> import csv
>>> with open('a.csv','r') as f , open('b.csv','w') as of:
... reader = csv.reader(f, delimiter=' ')
... writer = csv.writer(of, delimiter=' ')
... for lines in reader:
... key = lines.pop(0)
... for i in range(0,len(lines),2):
... writer.writerow([key, lines[i], lines[i+1]])
输出在b.csv
-
A B 0.4
A C 0.3
B C 0.1
B E 0.4
C D 0.2
C E 0.3
我想使用 python(或可能是 R)将 ARACNE 的邻接矩阵输出转换为 csv 文件。
adj 文件设置为右侧显示一个基因及其与其他基因的每一种相互作用。例如:
A B 0.4 C 0.3
B C 0.1 E 0.4
C D 0.2 E 0.3
所以在上面,A 和 B 相互交互,交互的值为 0.4。 A和C相互影响,取值为0.3等。
我想更改布局,所以我得到...
A B 0.4
A C 0.3
B C 0.1
B E 0.4
C D 0.2
C E 0.3
基本上我想要一个包含所有交互节点和相应值的列表,以便我可以将文件上传到 Cytoscape 并绘制网络。
使用 csv
模块的简单方法 -
import csv
with open('<inputfile>','r') as f , open('<outputfile>','w') as of:
reader = csv.reader(f, delimiter=' ')
writer = csv.writer(of, delimiter=' ')
for lines in reader:
key = lines.pop(0)
for i in range(0,len(lines),2):
writer.writerow([key, lines[i], lines[i+1]])
Example/Demo -
我的a.csv
-
A B 0.4 C 0.3
B C 0.1 E 0.4
C D 0.2 E 0.3
代码-
>>> import csv
>>> with open('a.csv','r') as f , open('b.csv','w') as of:
... reader = csv.reader(f, delimiter=' ')
... writer = csv.writer(of, delimiter=' ')
... for lines in reader:
... key = lines.pop(0)
... for i in range(0,len(lines),2):
... writer.writerow([key, lines[i], lines[i+1]])
输出在b.csv
-
A B 0.4
A C 0.3
B C 0.1
B E 0.4
C D 0.2
C E 0.3