spatialdata workshops
20241022: BIOINFO 2024, Gyeongju (South Korea)
В качестве менеджера пакетов здесь мы будем использовать conda или mamba (быстрее), в зависимости от того, что установлено на обучающем сервере. Это позволяет настроить всю среду с помощью одной команды.
создайте среду conda из файла 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 --pruneактивировать окружающую среду
conda activate spatialdata-workshopзарегистрировать среду conda в Jupyter
python -m ipykernel install --user --name spatialdata-workshop --display-name " Python (SpatialData Workshop) "Необязательно: настройте автозаполнение внутри Jupter Notebooks.
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 Если в какой-то момент вы измените файл environment.yaml и захотите обновить среду, вы можете сделать это с помощью
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 merfishПримечания к данным:
conda activate spatialdata-workshopjupyter-labЗдесь вы можете найти список наших прошлых семинаров, включая соответствующие блокноты и слайды.
