spatialdata workshops
20241022: BIOINFO 2024, Gyeongju (South Korea)
我們將在這裡使用conda
或mamba
(更快)作為套件管理器,具體取決於教學中安裝的內容。這允許使用單一命令設定整個環境。
從environment.yaml
檔案建立conda環境
# it's recommended to use mamba for faster installation, or set libmamba as the default solver
# conda config --set solver libmamba
conda env create -f environment.yaml -y
# alternatively, if you already have a conda environment you'd like to use, you can update it like this
conda env update --name myenv --file environment.yaml --prune
啟動環境
conda activate spatialdata-workshop
在 Jupyter 中註冊 conda 環境
python -m ipykernel install --user --name spatialdata-workshop --display-name " Python (SpatialData Workshop) "
選用:在 Jupter Notebooks 內設定自動完成功能
pip install jupyter_tabnine
jupyter contrib nbextension install --user
jupyter nbextension install --py jupyter_tabnine --user
jupyter nbextension enable --py jupyter_tabnine --user
jupyter serverextension enable --py jupyter_tabnine --user
如果您在任何時候修改environment.yaml
並想要更新環境,您可以使用
conda env update --name spatialdata-workshop --file environment.yaml --prune
conda activate spatialdata-workshop
# download the raw data
python download.py --data_dir data raw visium
python download.py --data_dir data raw visium_hd
python download.py --data_dir data raw xenium
# download some already processed data
python download.py --data_dir data zarr merfish
資料註記:
conda activate spatialdata-workshop
jupyter-lab
在這裡您可以找到我們過去的研討會的列表,包括各自的筆記本和幻燈片。