Comparing Python Code Parallelization Techniques for Spatial Transcriptomics Data
Author:
Affiliation:
1. University of Belgrade,School of Electrical Engineering,Belgrade,Serbia
2. MGI Tech,Shenzhen,China,518083
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10372540/10372589/10372599.pdf?arnumber=10372599
Reference15 articles.
1. Museum of spatial transcriptomics
2. A comprehensive benchmarking with practical guidelines for cellular deconvolution of spatial transcriptomics
3. Python Parallel Processing and Multiprocessing: A Rivew
4. Python code parallelization, challenges and alternatives;Gonzalez;ADASS XXVI,2019
5. SciPy and NumPy: an overview for developers;Bressert;O’Reilly Media, Inc.,2012
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