h5ad文件转为csv文件：anndata——稀疏矩阵

读取h5ad文件时，X是一维而非二维，应将稀疏矩阵转为稠密矩阵；（https://blog.csdn.net/weixin_34945803/article/details/106576629）

# 读取h5ad文件
ref_adata = sc.read("D:/ad.h5ad")
print(ref_adata)

# 稀疏矩阵转为稠密矩阵
def todense(adata):
    import scipy
    if isinstance(adata.X, scipy.sparse.csr_matrix) or isinstance(adata.X, scipy.sparse.csc_matrix):
        return adata.X.todense()
    else:
        return adata.X

# 调用函数转为稠密矩阵
t = todense(ref_adata)

# 另存为csv文件
expression_data = pd.DataFrame(data=t)
expression_data.to_csv('D:/100expression_data.csv', index=False)

# 读取细胞类型y

cell_types = adata.obs['cell_type'].unique()


# 也可以分别存为x，y文件，再读取
x = pd.read_csv("D:/d3_expression_data副本.csv", header=None)
y = pd.read_csv("D:/d3_celltype副本.csv")
adata = sc.AnnData(x)
adata.obs['Group'] = y


# 其中有时候y的读取出错
y = y.reset_index(drop=True)
adata = sc.AnnData(x)
adata.obs['Group'] = y.values

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_44918665/article/details/142715348

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