在Python中R的“phyper”函数的等价物是什么？

Question

在R中，我使用phyper函数进行生物信息学分析的超几何测试。但是我使用了很多Python代码并且在这里使用rpy2非常慢。所以，我开始寻找替代品。似乎scipy.stats.hypergeom有类似的东西。

目前，我这样称呼phyper：

pvalue <- 1-phyper(45, 92, 7518, 1329)

其中45是具有感兴趣的财产的所选项目的数量，92是具有该财产的总项目数量，7518是没有该财产的未选择项目的数量，以及1329所选项目的总数。

在R中，这会产生6.92113e-13。

尝试对scipy.stats.hypergeom执行相同的操作会产生完全不同的结果（注意，数字是交换的，因为函数以不同的方式接受数字）：

import scipy.stats as stats   
pvalue = 1-stats.hypergeom.cdf(45, 7518, 92. 1329)
print pvalue

但是这会返回-7.3450134863151106e-12，这没什么意义。请注意，我已经在其他数据上对此进行了测试，并且我遇到了一些问题（相同的精度直到小数点后4位，这对我来说已经足够了。）

所以归结为这些可能性：

1. 我正在使用错误的功能（或错误的参数）
2. scipy中有一个错误

如果是“1”，是否可以在Python中使用phyper的其他替代方法？

编辑：正如评论所指出的，这是scipy中的一个错误，已在git master中修复。

Answer 1

从docs，您可以尝试：

  

hypergeom.sf(x,M,n,N,loc=0)：   生存功能（1-cdf - 有时   更准确）

另外，我认为你可能会混淆价值。

  

模型从bin中绘制对象。中号   是对象的总数，n是总数   Type I对象的数量。 RV计数   N中绘制的I类对象的数量   没有人口替代。

因此，通过我的阅读：x=q，M=n+m，n=m，N=k。

所以我会尝试：

stats.hypergeom.sf(45,(92+7518),92,1329)