CSV 数据预处理：选择高度可变基因并进行量化转换和归一化

这段代码主要是针对数据类型为CSV的情况进行预处理操作。以下是对代码中各行的解释：

• 如果数据类型是CSV，那么就执行以下操作：
• 使用'prepro(data_type, filename)'函数对数据进行预处理，结果保存在X和Y中。
• 将X转换为浮点型数据并保存在名为data的NumPy数组中。
• 通过计算最大值和最小值得到聚类数量，将其转换为整数类型。
• 使用'Selecting_highly_variable_genes(data, 2000)'函数从数据中选择2000个高度可变的基因。
• 使用'QuantileTransformer'函数对数据进行量化转换。
• 使用L2范数对数据进行归一化。
• 使用'np.savetxt'将处理后的数据保存到文件中，文件名包括原始文件名和后缀。

请注意，这只是一个假设的代码段，我无法运行实际的函数或操作。如果你有具体的问题或需要更详细的解释，请告诉我。