compute term/feature frequency within each cell
tf(expr, log = FALSE)a count matrix, features in row and cells in column
logical, if to do log-transformation
a matrix of term/gene frequency
$$\mathbf{TF_{i,j}}=\frac{N_{i,j}}{\sum_j{N_{i,j}}}$$ where \(N_{i,j}\) is the counts of feature i in cell j.
data <- matrix(rpois(100, 2), 10, dimnames = list(1:10))
smartid:::tf(data)
#> [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7]
#> 1 0.09086779 0.11757790 0.00000000 0.11104942 0.04997501 0.09995002 0.04164931
#> 2 0.00000000 0.05878895 0.09995002 0.11104942 0.19990005 0.09995002 0.12494794
#> 3 0.09086779 0.00000000 0.19990005 0.16657413 0.19990005 0.14992504 0.04164931
#> 4 0.04543389 0.29394474 0.09995002 0.11104942 0.04997501 0.04997501 0.16659725
#> 5 0.18173557 0.05878895 0.09995002 0.00000000 0.04997501 0.14992504 0.08329863
#> 6 0.13630168 0.11757790 0.14992504 0.27762354 0.04997501 0.04997501 0.04164931
#> 7 0.09086779 0.11757790 0.00000000 0.05552471 0.14992504 0.04997501 0.08329863
#> 8 0.13630168 0.05878895 0.14992504 0.05552471 0.14992504 0.09995002 0.20824656
#> 9 0.13630168 0.00000000 0.09995002 0.00000000 0.00000000 0.04997501 0.12494794
#> 10 0.09086779 0.17636684 0.09995002 0.11104942 0.09995002 0.19990005 0.08329863
#> [,8] [,9] [,10]
#> 1 0.09995002 0.14278915 0.14992504
#> 2 0.09995002 0.09519277 0.09995002
#> 3 0.04997501 0.14278915 0.09995002
#> 4 0.14992504 0.04759638 0.14992504
#> 5 0.00000000 0.09519277 0.00000000
#> 6 0.14992504 0.04759638 0.14992504
#> 7 0.14992504 0.28557830 0.09995002
#> 8 0.09995002 0.04759638 0.09995002
#> 9 0.09995002 0.09519277 0.09995002
#> 10 0.09995002 0.00000000 0.04997501