Crédit d'image | Image credit: ASC-CSA

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Français | English (follows)

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Visualisation des données CARISMA/CANOPUS - Un tutoriel

Description brève :
Ce tutoriel se concentre sur l'extraction et la visualisation des données magnétométriques CARISMA et données riométriques CANOPUS.

À propos

Visualisation des données CARISMA/CANOPUS - Un tutoriel couvre :

• Extraction et visualisation des données des magnétomètres CARISMA
• Extraction et visualisation des données des riomètres CANOPUS
• Un aperçu des produits dérivés des magnétomètres CARISMA

Ce tutoriel est fourni à des fins pédagogiques et expérimentales.

Prérequis

• Python 3.11 ou plus récent
• Jupyter Notebook ou Jupyter Lab
• Bibliothèques Python : pathlib, re, requests, numpy, matplotlib, pandas
• Connexion Internet

Démarrage rapide

1. 📦 Cloner le dépôt

   git clone https://github.com/asc-csa/CARISMA-CANOPUS_Tutorial.git
   cd CARISMA-CANOPUS_Tutorial

2. 🐍 Créer un environnement

   # Avec virtualenv
   python -m venv env
   source env/bin/activate
   
   # Ou avec conda
   conda create -n carisma_env python=3.11
   conda activate carisma_env

3. 🚀 Lancer le tutoriel

   jupyter notebook

Astuces & Conseils

• Données CARISMA : Les données sont disponibles via l'ASC et le site web de CARISMA.
• Données CANOPUS : Les données sont disponibles via l'ASC.

Licence

Ce projet est sous une licence MIT modifiée – voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

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English | Français (précède)

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Visualizing CARISMA/CANOPUS data - A Tutorial

Brief description:
This tutorial focuses on extracting and visualizing CARISMA magnetometer data and CANOPUS riometer data.

About

Visualizing CARISMA/CANOPUS data - A Tutorial is a tutorial that focuses on downloading and analyzing CARISMA/CANOPUS data. It covers:

• Data extraction and visualization of CARISMA magnetometer data
• Data extraction and visualization of CANOPUS riometer data
• An overview of derived CARISMA magnetometer products

This tutorial is provided for educational and experimental purposes.

Prerequisites

• Python 3.11 or newer
• Jupyter Notebook or Jupyter Lab
• Python libraries: pathlib, re, requests, numpy, matplotlib, pandas
• Internet connection

Quick Start

1. 📦 Clone the repo

   git clone https://github.com/asc-csa/CARISMA-CANOPUS_Tutorial.git
   cd CARISMA-CANOPUS_Tutorial

2. 🐍 Create environment

   # Using virtualenv
   python -m venv env
   source env/bin/activate
   
   # Or using conda
   conda create -n carisma_env python=3.11
   conda activate carisma_env

3. 🚀 Run the tutorial

   jupyter notebook

Tips & Tricks

• CARISMA Data: Data is available through the CSA and the CARISMA website.
• CANOPUS Data: Data is available through the CSA.

License

This project is licensed under a modified MIT license - see the LICENSE file for details.