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Researching 'em microbes...

# Christian Dienercdiener

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Researching 'em microbes...
Last active Oct 21, 2020
Set up Qiime 2 on Google colab
View setup_qiime2.py
 """Set up Qiime 2 on Google colab. Do not use this on o local machine, especially not as an admin! """ import os import sys from subprocess import Popen, PIPE r = Popen(["pip", "install", "rich"])
Created Apr 13, 2014
asciinator.py now with documentation
View asciinator.py
 # This line imports the modules we will need. The first is the sys module used # to read the command line arguments. Second the Python Imaging Library to read # the image and third numpy, a linear algebra/vector/matrix module. import sys; from PIL import Image; import numpy as np # This is a list of characters from low to high "blackness" in order to map the # intensities of the image to ascii characters chars = np.asarray(list(' .,:;irsXA253hMHGS#9B&@')) # Check whether all necessary command line arguments were given, if not exit and show a
Last active May 20, 2020
Convert image to ascii art
View asciinator.py
 import sys; from PIL import Image; import numpy as np chars = np.asarray(list(' .,:;irsXA253hMHGS#9B&@')) if len(sys.argv) != 4: print( 'Usage: ./asciinator.py image scale factor' ); sys.exit() f, SC, GCF, WCF = sys.argv[1], float(sys.argv[2]), float(sys.argv[3]), 7/4 img = Image.open(f) S = ( round(img.size[0]*SC*WCF), round(img.size[1]*SC) ) img = np.sum( np.asarray( img.resize(S) ), axis=2)
Created Mar 9, 2020
View keybase.md

### Keybase proof

I hereby claim:

• I am cdiener on github.
• I am cdiener (https://keybase.io/cdiener) on keybase.
• I have a public key ASBZVRZQ9U_qJu_jYWdikE66fJ9Vbl6g-YWN92NVOcc8kgo

To claim this, I am signing this object:

Last active Aug 23, 2019
 a = "bla" b = "so on" class(a) = append("my_class", class(a)) '+.my_class' = function(x,y) paste(x,y,sep=" and ") print(a+b)
Last active Jan 20, 2018
Como instalar Python y Jupyter
View install_python.md

# Como instalar Python y Jupyter

Para las siguientes clases vamos a usar Python como nuestro lenguaje de programación preferido. En particular, vamos a usar la versión 3 de Python y las libretas de Jupyter. Para ya tener una instalación funcional en la clase, aquí hay unas pistas para la instalación. Para la instalación en Windows y Mac vamos a usar la versión de Anaconda mientras que para Linux usamos la versión nativa de Python.

## Para Windows

Last active Nov 9, 2017
Como instalar docker para la clase de Desafio LatAm.
View install.md

# Instalación de Docker

Lo primero que tienes que saber sobre la instalación de docker es que para Mac y windows hay dos versiones de docker:

1. una versión legacy que usa maquinas virtuales (VM) para correr docker adentro de una maquina virtual.
2. una versión nativa que usa una capa de compatibilidad (HyperKit + Hypervisor en Mac y Hyper-V en Windows) para correr docker directamente con el kernel nativo

La versión nativa (opción 2) tiene menos overhead y corre más rapido pero pone mas restricciones a su OS. Por el momento yo recomiendo que usan esta versión en Mac y Linux y la version legacy (opcion 1) en Windows.

Created Sep 1, 2017
Source code for my blog post
View orlitsky.R
 library(data.table) library(ggplot2) library(magrittr) library(pbapply) large <- fread("ERR260132_genes.csv") #' Sample a rarefied version of a count vector. #' #' @param x A named vector of counts.
Created Jun 16, 2017
My vscode settings....
View settings.json
 { "workbench.colorTheme": "Sublime Material Theme - Dark", "workbench.iconTheme": "material-icon-theme", "editor.fontFamily": "'Fira Mono', monospace", "editor.fontSize": 17, "editor.rulers": [80], "window.zoomLevel": 0, "window.menuBarVisibility": "toggle", // Settings for Python
Last active Mar 6, 2017
Compare pytest benchmarks
View compare.py
 import json import pandas as pd from sys import argv, exit def benchmark_to_df(json_file): with open(json_file) as jf: content = json.load(jf) df = pd.DataFrame(columns=("test", "time [ms]")) for b in content["benchmarks"]:
You can’t perform that action at this time.