spatialdata workshops
20241022: BIOINFO 2024, Gyeongju (South Korea)
Wir verwenden hier conda oder mamba (schneller) als Paketmanager, je nachdem, was auf dem Teaching installiert ist. Dies ermöglicht die Einrichtung der gesamten Umgebung mit einem einzigen Befehl.
Erstellen Sie die Conda-Umgebung aus der Datei environment.yaml
# 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 --pruneAktivieren Sie die Umgebung
conda activate spatialdata-workshopRegistrieren Sie die Conda-Umgebung in Jupyter
python -m ipykernel install --user --name spatialdata-workshop --display-name " Python (SpatialData Workshop) "Optional: Richten Sie die automatische Vervollständigung in Jupter Notebooks ein
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 Wenn Sie zu irgendeinem Zeitpunkt die environment.yaml ändern und die Umgebung aktualisieren möchten, können Sie dies mit tun
conda env update --name spatialdata-workshop --file environment.yaml --pruneconda 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 merfishHinweise zu den Daten:
conda activate spatialdata-workshopjupyter-labHier finden Sie eine Liste unserer vergangenen Workshops, inklusive der dazugehörigen Notizbücher und Folien.
