io_operations

# 输入/输出操作 AnnData 提供了全面的 I/O 功能，用于读取和写入各种格式的数据。 ## 原生格式 ### H5AD (基于 HDF5) AnnData 对象的推荐原生格式，提供高效的存储和快速访问。 #### 写入 H5AD 文件 python import anndata as ad # 写入文件 adata.write_h5ad('data.h5ad') # 压缩写入 adata.write_h5ad('data.h5ad', compression='gzip') # 指定压缩级别 (0-9，越高压缩率越高) adata.write_h5ad('data.h5ad', compression='gzip', compression_opts=9) #### 读取 H5AD 文件 python # 将整个文件读入内存 adata = ad.read_h5ad('data.h5ad') # 以 backed 模式读取 (针对大文件的延迟加载) adata = ad.read_h5ad('data.h5ad', backed='r') # 只读 adata = ad.read_h5ad('data.h5ad', backed='r+') # 读写 # Backed 模式支持处理超过内存大小的数据集 # 仅在访问数据时将其加载到内存中 #### Backed 模式操作 python # 以 backed 模式打开 adata = ad.read_h5ad('large_dataset.h5ad', backed='r') # 在不将 X 加载到内存的情况下访问元数据 print(adata.obs.head()) print(adata.var.head()) # 子集操作创建视图 subset = adata[:100, :500] # 视图，不加载数据 # 将特定数据加载到内存 X_subset = subset.X[:] # 此时加载该子集 # 将整个 backed 对象转换为内存对象 adata_memory = adata.to_memory() ### Zarr 分层数组存储格式，针对云存储和并行 I/O 进行了优化。 #### 写入 Zarr python # 写入 Zarr 存储 adata.write_zarr('data.zarr') # 指定分块 (对性能很重要) adata.write_zarr('data.zarr', chunks=(100, 100)) #### 读取 Zarr python # 读取 Zarr 存储 adata = ad.read_zarr('data.zarr') #### 远程 Zarr 访问 python import fsspec # 从 S3 访问 Zarr store = fsspec.get_mapper('s3://bucket-name/data.zarr') adata = ad.read_zarr(store) # 从 URL 访问 Zarr store = fsspec.get_mapper('https://example.com/data.zarr') adata = ad.read_zarr(store) ## 其他输入格式 ### CSV/TSV python # 读取 CSV (基因为列，细胞为行) adata = ad.read_csv('data.csv') # 使用自定义分隔符读取 adata = ad.read_csv('data.tsv', delimiter='t') # 指定第一列为行名 adata = ad.read_csv('data.csv', first_column_names=True) ### Excel python # 读取 Excel 文件 adata = ad.read_excel('data.xlsx') # 读取特定工作表 adata = ad.read_excel(