将多维numpy数组分成数个一维数组的变量为函数scipy函数参数

Question

我正在研究一个大型基因阵列，其中单个基因由多个探针表示，从2个到20个探针。我基本上想做一个kruskal-wallace测试(非参数方差分析)，以确定单个基因上的探针是否提供了本质上相同的信息。所以我写了下面的代码，让基因是一个(1xm)数组，其中m是探针的数量。设X是(n×m)个数组)。

ugenes=np.unique(genes)
for i in range(genes.size):
    gene=ugenes[i]
    idx=np.where(genes==gene)[0]
    % the length of idx is variable and can be anywhere from 2 to twenty so Xd is of
    % variable size
    Xd=X[:,idx]
    [h,p]=kruskal(Xd)

我遇到的问题是kruskal只接受一维数组和多个数组作为参数。由于Xd是可变的，我不知道我必须将它分解成多少个单独的数组，并且独特基因的数量约为20000，所以手动操作是不可行的。有没有办法分解Xd，这样它就可以发送到kruskal，作为

kruskal(Xd[:,0],Xd[:,1],...Xd[:,z])

(其中z是Xd的总列数)，而不计算Xd的列数？

Answer 1

您可以尝试将列转换为list并将其传递给kruskal：

Xd=list(X[:,idx].T)
[h,p]=kruskal(*Xd)