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データ同化夏の学校向けに作成中のチュートリアル(仮公開)

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DataAssimilation_tutorials

教材

環境構築

必要な環境

  • Python 3.x
  • Numpy
  • matplotlib
  • jupyterlab or jupyternotebook

構築方法

すでにPython3.xが入っている環境をお持ちの場合

pip install numpy
pip install matplotlib
pip install jupyterlab

Pythonの環境を持っていない場合
→この場合は、Anacondaを導入するのが環境構築に悩まなくて済みます(WindowsおよびMac, Linuxにおいても)
※「Anaconda」とは、Pythonで必要そうなライブラリが詰め込まれたパッケージです。

下記のWebページにアクセスして、お持ちのOSにあったものを選び、インストールする
Anaconda web page: https://www.anaconda.com/download/
※上記のnumpy, matplotlib, jupyterlabがすでに用意されている

計算の実行方法

計算コードは、Notebook形式で作成しています。 Notebook形式は作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 説明や可視化などを途中に入れつつ、計算コードを共有できるため、今回使用しています。

手順

  • このリポジトリをダウンロードして解凍する
  • Anaconda promptで、フォルダを移動して、解凍先に移る
  • 「jupyter lab」とコマンドを打つと、jupyter labのコンソールが開く
  • 横のバーから「Files」をクリックし、開きたいNotebookを選択します(拡張子はipynbです)
  • Notebook上のウィンドウ上で「Shift+Enter」を押すと実行されます
    • 内容については、個々のNotebookに書き込みますのでご覧ください

注意点

  • jupyter labはWebブラウザ上で機能しますので、お使いのWebブラウザによっては適切に機能しない場合があります
    • Google chromeならば安全に機能しますが、IEだとどうなるかわかりません。。。

About

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Languages

Language:Jupyter Notebook 97.5%Language:Python 2.5%