Explicitly use the npl-2025b conda environment
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评估
- 难度
- 1/5
- 预计耗时
- 1 小时以内
- 新手友好度
- 75/100
- Issue 类型
- 文档
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- jupyter-notebook, python
调研方向
打开 notebooks/diagnostics/additional/uxarray.ipynb，找到推荐使用 NPL-2024a 环境的文字。将其更新为明确推荐 npl-2025b，然后检查笔记本，确认环境名称前后一致，且周围的安装说明依然清晰。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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."
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 1
- 派生
- 7
- 平均合并
- 8 小时 32 分钟
- 30 天内合并 PR
- 60
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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