spatialdata workshops
20241022: BIOINFO 2024, Gyeongju (South Korea)
여기서는 교육에 설치된 항목에 따라 conda 또는 mamba (더 빠른)를 패키지 관리자로 사용합니다. 이를 통해 단일 명령으로 전체 환경을 설정할 수 있습니다.
environment.yaml 파일에서 conda 환경을 생성합니다.
# 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 --prune환경을 활성화하다
conda activate spatialdata-workshopJupyter에 콘다 환경 등록
python -m ipykernel install --user --name spatialdata-workshop --display-name " Python (SpatialData Workshop) "선택 사항: Jupter Notebook 내부에서 자동 완성 설정
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 언제든지 environment.yaml 을 수정하고 환경을 업데이트하려는 경우 다음을 수행할 수 있습니다.
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 merfish데이터에 대한 참고사항:
conda activate spatialdata-workshopjupyter-lab여기에서 해당 노트북과 슬라이드를 포함한 지난 워크숍 목록을 확인할 수 있습니다.
