R下运行UMAP方案
UMAP降维方案实现有两种方案：
1、使用R自带的uwot包来实现，查阅相关资料发现使用下列语句可以实现，当然需要提前library（“uwot”）
scc.1 <- RunUMAP(scc,dims = 1:50,umap.method = 'uwot',metric = 'cosine') 2、调用python的UMAP-learn包
这一方案实现起来有两种思路：
2.1、直接在R中进行umap-learn 包的安装。
2.2、在python中安装umap-learn包，然后再r中设置好python环境进行调用。
这里我推荐使用第二种方案，步骤如下：
2.3
conda info -e #检查目前conda 的环境
创建一个环境，名称随便选就好，并激活
conda activate r
接下来就是在你的环境中安装下列包
conda install numpy scipy
conda install scikit-learn
conda install numba
pip install umap-learn
最后检查一下umap-learn安装成功没有
conda list
到此python下umap-learn包的配置就完成了，接下来进入R配置
首先在R中设置python conda 的环境为umap-learn包安装的环境，重启R。
library(reticulate)#加载python环境
py_config()#查看python环境，主要是看他的环境是不是你安装umap-learn 的地方
scc.1 <- RunUMAP(scc,dims = 1:50,
umap.method = 'umap-learn',
metric = 'correlation')
大功告成了！
3、在知乎上有大神对比了使用uwot与umap-learn的差别，感兴趣的可以去看看，还有densmap参数的使用。
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