Explicitly use the npl-2025b conda environment

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評価

難易度
1/5
見積もり時間
1時間未満
初心者へのやさしさ
75/100
issue の種類
ドキュメント
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
jupyter-notebook, python
領域
documentation

調査の方向性

notebooks/diagnostics/additional/uxarray.ipynb を開き、NPL-2024a 環境を推奨している記述を探します。明示的に npl-2025b を推奨するように更新し、環境名に一貫性があり、前後のインストール手順も引き続き明確であることを確認するため、ノートブックを見直します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

enhancement

In order to ensure a consistent and tested conda environment. We should use a specific NPL environment that we are using that we know works. As CISL brings in new env's things might break, so we should point to the one we are using now. Based on the other environments they'll be around for four years or so, which is plenty long of a time.

The only conda activate references are to:

  • ctsm_pylib
  • meristem
  • adf_v1.0.6
  • cupid-infrastructure
  • cupid-analysis

which are all fine.

The one reference is this one:

notebooks/diagnostics/additional/uxarray.ipynb:    "In addition to installing UXarray locally by following the instructions in the above [Installation](https://uxarray.readthedocs.io/en/latest/getting-started/installation.html) guide, if you are a user of the NSF NCAR's HPC clusters, you can access UXarray via the **NPL-2024a** (or a newer version) conda environment."
主要言語
Jupyter Notebook
スター
1
フォーク
7
平均マージ
8時間 32分
マージ済み PR（30日）
60

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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