我有一个包含细胞类型和基因表达值的csv文件。我想获得一个tSNE群集图，其中包含每种单元格类型（只有21种单元格类型）的图例/标签（Ex1，Ex2，Ex3，...等），因此该图应该只有21个点，每个点对应一个单元格类型）。 我尝试了很多方法，但无法获得带有标签的tsne图。谁能帮我修改代码以包括标签？另外，对每个点使用不同的颜色代码会更好。
csv文件的外观如下：
ABCA1, ABCA3, TEME
Ex1, 1.1, 2.3, 0.4, ...
Ex2, 0.6, 0.9, 1.4, ...
Ex3, 0.8, 1.5, 2.0, ...
... ...
这是代码的一部分：
df = pd.read_csv('Genes.csv', index_col=0)
X = df.values
means = X.mean(axis=0)
stdevs = X.std(axis=0)
Xcent = X - means
Xnorm = Xcent / stdevs
features = ['ABCA1', 'ABCA3', ..., 'TEME'] #all the genes
df_norm = df.copy()
df_norm[features] = StandardScaler().fit(df_norm[features]).transform(df_norm[features])
X_tsne = TSNE(learning_rate=500, n_components=2).fit_transform(df_norm[features])
figure(figsize=(11, 5))
cmap = plt.get_cmap('nipy_spectral')
scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1])
title('TSNE')