Process matrix
Usage
matrix_process(
matrix,
method = c("raw", "zscore", "fc", "log2fc", "log1p"),
...
)Examples
m <- simulate_sparse_matrix(10, 10)
matrix_process(m, method = "raw")
#> 10 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
#> [[ suppressing 10 column names ‘col_1’, ‘col_2’, ‘col_3’ ... ]]
#>
#> row_1 1 . . . . . . . . .
#> row_2 . . . . . . . . . .
#> row_3 . . . . . . . . . .
#> row_4 . . . 1 . . . . . .
#> row_5 . . . . . . . . . .
#> row_6 . . . . . . . . . .
#> row_7 . . . . . . . . 1 .
#> row_8 . . . . . . 2 . . .
#> row_9 . . . 2 . . . . . .
#> row_10 . . . . . . . . . .
matrix_process(m, method = "zscore")
#> col_1 col_2 col_3 col_4 col_5 col_6
#> row_1 2.8460499 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278
#> row_2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_4 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 2.8460499 -0.3162278 -0.3162278
#> row_5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_7 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278
#> row_8 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278
#> row_9 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 2.8460499 -0.3162278 -0.3162278
#> row_10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> col_7 col_8 col_9 col_10
#> row_1 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278
#> row_2 NaN NaN NaN NaN
#> row_3 NaN NaN NaN NaN
#> row_4 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278
#> row_5 NaN NaN NaN NaN
#> row_6 NaN NaN NaN NaN
#> row_7 -0.3162278 -0.3162278 2.8460499 -0.3162278
#> row_8 2.8460499 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278
#> row_9 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278 -0.3162278
#> row_10 NaN NaN NaN NaN
#> attr(,"scaled:center")
#> row_1 row_2 row_3 row_4 row_5 row_6 row_7 row_8 row_9 row_10
#> 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.2 0.2 0.0
#> attr(,"scaled:scale")
#> row_1 row_2 row_3 row_4 row_5 row_6 row_7 row_8
#> 0.3162278 0.0000000 0.0000000 0.3162278 0.0000000 0.0000000 0.3162278 0.6324555
#> row_9 row_10
#> 0.6324555 0.0000000
matrix_process(m, method = "fc")
#> 10 x 10 Matrix of class "dgeMatrix"
#> col_1 col_2 col_3 col_4 col_5 col_6 col_7 col_8 col_9 col_10
#> row_1 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> row_2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_4 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0
#> row_5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_7 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0
#> row_8 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0
#> row_9 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0
#> row_10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
matrix_process(m, method = "log2fc")
#> 10 x 10 Matrix of class "dgeMatrix"
#> col_1 col_2 col_3 col_4 col_5 col_6 col_7 col_8 col_9 col_10
#> row_1 3.321928 -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf
#> row_2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_4 -Inf -Inf -Inf 3.321928 -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf
#> row_5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_7 -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf 3.321928 -Inf
#> row_8 -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf 3.321928 -Inf -Inf -Inf
#> row_9 -Inf -Inf -Inf 3.321928 -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf -Inf
#> row_10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
matrix_process(m, method = "log1p")
#> 10 x 10 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
#> [[ suppressing 10 column names ‘col_1’, ‘col_2’, ‘col_3’ ... ]]
#>
#> row_1 0.6931472 . . . . . . . . .
#> row_2 . . . . . . . . . .
#> row_3 . . . . . . . . . .
#> row_4 . . . 0.6931472 . . . . . .
#> row_5 . . . . . . . . . .
#> row_6 . . . . . . . . . .
#> row_7 . . . . . . . . 0.6931472 .
#> row_8 . . . . . . 1.098612 . . .
#> row_9 . . . 1.0986123 . . . . . .
#> row_10 . . . . . . . . . .
m <- as_matrix(m)
matrix_process(m, method = function(x) x / rowMeans(x))
#> col_1 col_2 col_3 col_4 col_5 col_6 col_7 col_8 col_9 col_10
#> row_1 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0
#> row_2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_4 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0
#> row_5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
#> row_7 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0
#> row_8 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0
#> row_9 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0
#> row_10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN