spatialdata workshops
20241022: BIOINFO 2024, Gyeongju (South Korea)
ここでは、教示に何がインストールされているかに応じて、 condaまたはmamba (高速) をパッケージ マネージャーとして使用します。これにより、単一のコマンドで環境全体をセットアップできます。
environment.yamlファイルから conda 環境を作成します。
# 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環境を活性化する
conda activate spatialdata-workshopJupyterにconda環境を登録する
python -m ipykernel install --user --name spatialdata-workshop --display-name " Python (SpatialData Workshop) "オプション: Jupter Notebook 内でオートコンプリートをセットアップする
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いつでもenvironment.yaml変更して環境を更新したい場合は、次のように実行できます。
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 merfishデータに関する注意事項:
conda activate spatialdata-workshopjupyter-labここでは、それぞれのノートやスライドを含む、過去のワークショップのリストを見つけることができます。
