Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Scale transform changes aggregate results

Đang mở Phù hợp với người mới
  • Có gì không ổn?
#1,028 2 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
2/5
Thời gian dự kiến
1-3 giờ
Mức phù hợp với người mới
68/100
Loại issue
Tài liệu
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Sôi nổi
Công nghệ
python
Lĩnh vực
documentation

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với ví dụ Python được cung cấp và xem lại các tutorial đề cập đến hệ tọa độ, phép biến đổi và phép tổng hợp. Xác nhận cách Scale thay đổi các kết quả tổng hợp đối với sum và mean, sau đó cập nhật tutorial liên quan để tác động của hệ tọa độ đích được thể hiện rõ ràng và kiểm tra rằng ví dụ vẫn dễ hiểu.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

needs: triage priority: low

Hey everyone,
as mentioned on Zulip I am using macsima data, where the macsima reader by default adds the Scale transformation to the coordinate system. I noticed that when I remove this my aggregation results are slightly different. This is most prominent for small signals, for larger signals it is not so pronounced. My original use case was for the mean intensity. For sum its very obvious that the absolute values change due to the transform, but the ratios stay similar.

Of course I understand that it makes sense to apply the transform before doing the aggregation, since they are intended for example for aligning my labels with the image. Still it was a bit unintuitive for me that this happens as a new user. Maybe this could be highlighted also a bit more in the tutorials. As requested below is a small example.

import spatialdata as sd
from spatialdata.datasets import blobs
from spatialdata.transformations import set_transformation, Scale

sdata = blobs()
# set scale transformation to new coordinate system. global coord system has Identity transform
scale_transform = Scale([0.1, 0.1], ("x", "y"))
set_transformation(sdata["blobs_image"], transformation=scale_transform, to_coordinate_system="scaled")
set_transformation(sdata["blobs_labels"], transformation=scale_transform, to_coordinate_system="scaled")

global_sum = sdata.aggregate(values="blobs_image", by="blobs_labels", target_coordinate_system="global")

print(global_sum["table"].X[:1])
#<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
#	with 3 stored elements and shape (1, 3)>
#  Coords	Values
#  (0, 0)	1309.3692551660652
#  (0, 1)	1587.8641823936478
#  (0, 2)	3125.1190857645483

scaled_sum = sdata.aggregate(values="blobs_image", by="blobs_labels", target_coordinate_system="scaled")

print(scaled_sum["table"].X[:1])
#<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
#	with 3 stored elements and shape (1, 3)>
#  Coords	Values
#  (0, 0)	12.758250581405642
#  (0, 1)	15.427204091295
#  (0, 2)	31.23271691509622


global_mean = sdata.aggregate(values="blobs_image", by="blobs_labels", agg_func="mean", target_coordinate_system="global")

print(global_mean["table"].X[:1])
#<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
#	with 3 stored elements and shape (1, 3)>
#  Coords	Values
#  (0, 0)	0.08696083251418378
#  (0, 1)	0.10545687603066001
#  (0, 2)	0.20755257260839133

scaled_mean = sdata.aggregate(values="blobs_image", by="blobs_labels", agg_func="mean", target_coordinate_system="scaled")

print(scaled_mean["table"].X[:1])
#<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
#	with 3 stored elements and shape (1, 3)>
#  Coords	Values
#  (0, 0)	0.08449172570467313
#  (0, 1)	0.10216691451188742
#  (0, 2)	0.2068391848681869
Ngôn ngữ chính
Python
Star
399
Fork
100
Merge trung bình
1 ngày 1 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
3

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của scverse/spatialdata

Tất cả issue của scverse/spatialdata

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.