Anndata常见字段和方法

你执行的 dir(adata1) 显示了 AnnData 对象（多用于单细胞转录组分析，来自 scanpy 库）的全部属性和方法。

为了方便你理解和日后查阅，下面是对 AnnData 中常见字段和方法的中文解释与归类整理：

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✅ AnnData（如 adata1）对象常用属性及方法详解（中文注释版）

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📦 数据核心结构

属性/方法	说明
adata.X	主表达矩阵（稀疏矩阵或 ndarray）
adata.obs	每个细胞的元信息（DataFrame）
adata.var	每个基因的元信息（DataFrame）
adata.obsm	存储降维后的数据，如 PCA/UMAP 坐标
adata.varm	每个基因的额外降维数据（如特征）
adata.uns	未结构化数据，用于保存分析中间结果（字典）
adata.raw	保存归一化前的表达数据副本
adata.shape	数据维度（细胞数, 基因数）
adata.layers	表达矩阵的多个版本（如归一化后、log1p 后）

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📊 降维 / 聚类相关键（常在 .obsm 和 .uns）

位置	内容示例
adata.obsm['X_pca']	PCA 坐标矩阵
adata.obsm['X_umap']	UMAP 坐标矩阵
adata.obs['louvain']	聚类结果标签
adata.uns['pca']	PCA 降维参数
adata.uns['neighbors']	邻接图构建信息
adata.uns['rank_genes_groups']	差异表达分析结果

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🛠 常用方法（推荐）

方法	功能
adata.obs_names_make_unique()	保证细胞名唯一
adata.var_names_make_unique()	保证基因名唯一
adata.to_df()	转为 DataFrame 格式
adata.write('xx.h5ad')	保存为 h5ad 文件
adata.copy()	深拷贝对象
adata.concatenate()	多个样本合并
adata.raw.to_adata()	将 raw 转换回主矩阵（如需后续分析）

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📚 属性键名访问器（方便调试）

方法	说明
adata.obs_keys()	返回 obs 所有列名
adata.var_keys()	返回 var 所有列名
adata.obsm_keys()	返回 obsm 所有降维方式键名
adata.varm_keys()	返回 varm 所有键名
adata.uns_keys()	返回 uns 中存储的所有键

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🧪 检查和状态相关

属性	说明
adata.is_view / adata.isview()	是否是视图（避免直接修改）
adata.n_obs / adata.n_vars	返回细胞数 / 基因数
adata.filename	文件来源路径（如果是从文件加载）

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🧩 其他常见内部方法（了解即可）

方法	说明
_normalize_indices	索引预处理
_set_backed()	设置为 backed 模式（磁盘读取）
write_csvs()	分批保存为多个 CSV 文件
write_zarr()	写为 Zarr 格式（高性能）

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🧠 快速查看 AnnData 核心内容（建议你记住）

print(adata)             # 显示对象结构
adata.shape              # 维度
adata.obs.head()         # 查看细胞信息
adata.var.head()         # 查看基因信息
adata.obsm.keys()        # 降维坐标列表
adata.uns.keys()         # 分析中间结果的 key
adata.X[:5, :5]          # 表达矩阵预览

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