scanpy的标准化从sc.pp.normalize_per_cell()更新成了sc.pp.normalize_total()，它官方也是建议用后者（当然前面这个函数仍然存在，且可以正常使用）。二者目的是基本一致的，处理数据的过程也没变，但是存在细微的差别，总体而言就是新的sc.pp.normalize_total()在参数设置方面更加人性化了。如下是旧的sc.pp.normalize_per_cell()警告。
官方对于使用旧版sc.pp.normalize_per_cell函数的警告
最大的区别用人话来说，就是它不会自动给你过滤了，原来这个函数默认旧把min_counts<1的基因给去除了，实际上许多时候也无伤大雅，但是有时我们并不像这个潜在的var过滤发生，所以在新版的
sc.pp.normalize_total()就把这个去除掉了，你需要结合使用filter()自己人为决定是否需要操作基因数目的变更。
此外，如果scanpy标准化环节出现以下报错，也是把sc.pp.normalize_per_cell()换成使用sc.pp.normalize_total()可以解决：
numpy.core._exceptions._UFuncOutputCastingError: Cannot cast ufunc 'divide' output from dtype('float64') to dtype('uint64') with casting rule 'same_kind'
