8. 变量检查器与数据查看

点左侧图标栏的 变量，进入 kernel 变量检查器。它把你 kernel 里的对象（AnnData、DataFrame、数组等）可视化出来。下图是跑完一段 pbmc3k 分析后的样子（共 26 个变量）：

8.1 左栏：变量列表与内存

• 顶部 Filter variables… 过滤框，可按名称或类型筛选。右侧显示匹配计数（如 26 / 26）。
• 中间是变量列表，每项显示名称 + 类型标签，例如 adata（ANNDATA，(2698, 1865)）、arr（NDARRAY）、fig（FIGURE）、fig_path（STR）等。kernel 还没跑过代码时，这里显示 No kernel variables. Run code in the notebook to populate.
• 底部 MEMORY 面板：kernel 进程内存（如 101 MB proc）、变量总字节（31.3 MB vars）、Top-N 最大变量的百分比条形图（如 adata 67.7%、arr 18.5%）。可刷新。

8.2 AnnData 嵌入图查看器

选中一个 AnnData 变量（如上图的 adata），右侧出现交互式嵌入图查看器。上图中央就是按 Leiden 聚类着色的 UMAP：

• 散点画布：Plotly 或 deck.gl WebGL 渲染，可在右下 RENDERER 切换（Plotly / WebGL / Auto，>20 万细胞自动转 WebGL）。
• EMBEDDING：UMAP / tSNE / PCA 预设，或 CUSTOM 自定义 X / Y 轴。
• COLOR BY：按 obs 列着色（如 leiden），或在 GENE 框搜索某个基因按表达量着色（带自动补全）。
• PALETTE / CATEGORY PALETTE：连续（Viridis / Plasma）/ 分类（Auto / omicverse / tab10 / set1）。
• SIZE / OPACITY 滑块、Density 密度切换、VMIN/VMAX + Apply。
• LEGEND：分类色块（0–5 聚类）可点击高亮；连续值显示色条。
• 顶部显示 2,698 cells × 1,865 genes 与数据状态徽章（raw / log1p / scaled）。底部 Metadata 可展开看更多统计。

8.3 DataFrame 与通用对象

• DataFrame：显示 shape 横幅（N 行 × M 列）、列类型表（dtype 标签）、首 100 / 末 50 行表格，空值显示为 —。下图是把 adata.obs 存成 df 后选中它的样子：

如上图：顶部 2,698 ROWS × 6 COLS，COLUMNS 区列出每列名称与 dtype（leiden category、n_genes int64、pct_counts_mt float64…），ROWS 区是带细胞 barcode 索引的数据表。

• 通用对象（MuData / SpatialData / ndarray / Tensor / Graph / list / dict / 标量）：显示类型头 + key-value 网格。复杂对象回退到 repr。

8.4 AnnData 工作台与产物预览

选中 AnnData 时还可用工作台快捷操作：cells / genes 统计、embeddings / obs / layers 标签，以及 UMAP / Cluster / DEG / QC 快捷分析按钮。生成的图可在产物预览里看到（含 MIME、大小、尺寸、路径等元数据）。

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