单细胞空间组利用scanpy实现Seurat的splitby分页绘图

在使用Seurat时，经常需要对不同分类的样本在同一画布上进行可视化，可以非常方便地通过其 DimPlot() 函数的goupyby和spliby等参数实现，例如对照组和实验组，如下：

但是在python的环境中，scanpy的 scplumap() 并没有这么灵活的参数。所以需要通过循环解决问题，scplumap中的color参数类似于Seurat的groupby，但其groups参数完全没有Seurat的splitby强大。所以我们可以通过python的 Matplotlib 包的 pltsubplots() 函数，结合循环将分组内容一一绘制，再多个分组图合并在一起，就实现相同目的。

下面提供一个参考：

以上这个例子是用于空间组分图绘制不同细胞类型分布的图谱，对应普通的单细胞数据，例如实验组 vs 对照组、scRNA数据 vs scATAC数据也是一样的（循环+共同绘制）。而且值得注意的是，空间组之所以不采用官方推荐的scanpyplspatial()函数，是因为这个函数对于纯粹的scanpy数据可以很好的适配，但是对于其他空间组工具包，例如spateo、spGCN等等，就不适配，还是原始的scplumap()更香，具有更加广的应用面和适配性，不过注意调整 adataobsm['umap']=adataobsm['spatial'] 就可。

最简单的办法，不需要任何第三方库，获取网页源代码，进行正则匹配： import urllib,re url = ">

# -- coding: utf-8 --

from pyquery import PyQuery as pq

import urllib

import urllib2

import threading

class Spider(threadingThread):

"""

A Python Spider

"""

def __init__(self, ad=''):

threadingThread__init__(self)

self__viewstate = ''

self__Url = '' #要访问的地址

self__Total =0

def run(self):

selffirstCollect()

def firstCollect(self):

"""

"""

headers = {

"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=09,/;q=08",

"Referer": "",#有些加入了来路判断，那这个就是必需要加的了

"Accept-Language": "zh-cn",

"Content-Type": "application/x-> #如果有其它条件请在这里添加，这个用>

Python API本身不限制返回的结果数，但具体情况还要看你使用的是哪个API。有些API可能会限制返回的结果数或者只能返回最新的N条结果，也有一些API可以设置返回的结果数量或者适用分页的方法进行数据获取。如果你能提供具体的API和情境，我可以更准确地进行回答。

不要全取出来再分页，在取的时候就取你需要的记录数，如：一页显示10个，那么就取10个，根据当前的页数来计算偏移量。mysql在查数据时有Limit用法。看下这里：

>

你可以使用scrapy， python的爬虫框架，或者如果你只是抓取比较简单的页面，可以使用requests这个python库，功能也足够用了。 如果解决了您的问题请采纳！ 如果未解决请继续追问

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