partrita

pixi init learn_pixi
cd learn_pixi
pixi add python=3.9
pixi add rich // from conda-forge chanel
pixi add --pypi cowsay // from pip 

pixi install
pixi run cowsay -t hello

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from pypdf import PdfReader, PdfWriter
import argparse
import os
import sys
import logging

# Configure basic logging for better user feedback
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(levelname)s: %(message)s')

def compress_pdf_lossless(input_path: str, output_path: str) -> None:

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# https://micromamba-docker.readthedocs.io/en/latest/quick_start.html#running-commands-in-dockerfile-within-the-conda-environment

FROM mambaorg/micromamba:1.5.1
# RUN mkdir /home/mambauser/eggnog
COPY --chown=$MAMBA_USER:$MAMBA_USER environments.yml /tmp/env.yml
#  to activate the conda environment
ARG MAMBA_DOCKERFILE_ACTIVATE=1 
RUN micromamba install -y --file env.yml && \
     micromamba clean --all --yes

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# ref: https://beta.ruff.rs/docs/rules/
[tool.ruff]

# defaults to 88 like black
line-length = 100  

# the python version to target, useful when considering code upgrades, defaults to "py310"
target-version = "py310"  

# Linting file type

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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("./data/230116_Tumor_regression.csv")

# Group	Mouse	Day	Tumor(mm2)
# 0	G1	2210ES50_1	0	0.000000
# 1	G1	2210ES50_1	7	107.827200
# 2	G1	2210ES50_1	11	674.233875
# 3	G1	2210ES50_1	14	1573.768326

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import matplotlib.pyplot as plt
import pands as pd

df = pd.read_csv("./data/230119_df_Bernard_Thienpont.csv")

# CellType	Sample	SampleType	Values
# 0	NK_T	1	Tumor	0.007453
# 1	NK_T	4	Tumor	0.018171
# 2	NK_T	5	Tumor	0.052632
# 3	NK_T	6	Normal	0.151292

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GSE에 저장된 데이터에서 많이 보이는 유형

1. 다음과 같이 3개의 파일로 구성(10X MEX 데이터 유형)

• barcodes.tsv.gz, features.tsv.gz, and matrix.mtx.gz

2. hdf5 포멧의 단일 파일

Seurat을 사용해 불러오기

10X MEX 형태 데이터 불러오기

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import warnings

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
from scipy import stats

df = pd.read_csv("../input/tumor_growth.csv")
df.head()

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nvidia GPU driver?

NVIDIA 그래픽 카드(혹은 GPU)와 컴퓨터 운영 체제(OS) 간의 통신을 관리하고 제어하는 소프트웨어로 NVIDIA GPU를 컴퓨터에서 올바르게 인식하고 제어, 리소스를 최적화하고, 그래픽 작업을 처리하기 위해 GPU에 명령을 전달하는 역할

CUDA(Computed Unified Device Architecture)란 뭘까?

CUDA는 C/C++ 프로그래밍 언어를 기반으로 하며, GPU에서 병렬 코드를 작성하고 실행할 수 있는 풍부한 라이브러리와 도구를 제공, CUDA는 GPU 컴퓨팅에서 일종의 컴파일러 역할을 수행한다.

CUDA는 2개의 API를 가지고 있는데, 하나는 runtime API이고 다른 하나는 driver API이다. 각 API가 각자의 version을 가지고 있다. nvidia-smi는 runtime API로 GPU 드라이버에 의해 설치된다. nvcc는 CUDA toolkit에 의해 설치된다.

nvidia GPU 정보 확인