napari: a multi-dimensional image viewer for Python
Notice bibliographique
Résumé
napari 0.6.1 Tue, May 20, 2025 We're happy to announce the release of napari 0.6.1! This release is a follow-up to 0.6.0, with a few bug fixes and new features. napari is a fast, interactive, multi-dimensional image viewer for Python. It's designed for exploring, annotating, and analyzing multi-dimensional images. It's built on Qt (for the GUI), VisPy (for performant GPU-based rendering), and the scientific Python stack (NumPy, SciPy, and friends). For more information, examples, and documentation, please visit our website: https://napari.org/ Highlights The HiLo👋 Colormap! Introducing the HiLo colormap to napari! 🎨 This much-loved colormap (LUT) is like grayscale, except it displays values at or above the maximum contrast limit as red 🔴 and values at or below the minimum contrast limit as blue 🔵. In the scientific imaging world, the HiLo colormap is often used to assess overexposed (saturated) ☀️ and underexposed (dark) 🌑 regions in images. Enjoy this animation of the HiLo colormap in action! 👇 The HiLo colormap is now available as a result of the dependency bump to VisPy 0.15.0 (#7846), which will soon unlock even more great new features in the coming napari releases. The dims widget shines brighter! ✨ Have you ever tried to use the dims pop-up widget (accessed by right clicking on the third viewer button) and found it to not work as expected? As part of our bugfixes #7937 , the dims widget will continue to interact as expected. The widget is now available in 3D view! ❓Did you know that the dims widget allows you to rename the axis labels of your data? New Features Add inheritance of spatial data for functional plugin that return layer data. (#6986) Bump to vispy 0.15 and update Colormap model (#7846) Add multiplicative blending (#7868) Improvements Copy units from layer to layer (#7727) Check return value is valid LayerDataTuple (#7851) Fix broken dims order popup and add to 3D (#7937) Bug Fixes Refresh extent on async slicing (#7853) Do not expose vispy BaseColormaps (#7858) Properly determine dtype for view of Labels (#7883) Prevent Shapes corruption when drawing tiny polygons with lasso (#7914) Better refresh extent on async slicing (#7925) Fix async refresh extent (#7929) Mark key events as handled when processed (#7933) Fix broken dims order popup and add to 3D (#7937) Documentation Update the version switcher for 0.6.0 (docs#697) Update conf.py to try to fix opengraph image for dev and future deployments (docs#700) Update sidebar-nav-bs.html to try to fix links (docs#702) Draft release notes for 0.6.1 (docs#704) release 0.6.1 notes update (docs#706) Fix release notes header for 0.6.1 (docs#707) Update release notes for 0.6.1 (docs#708) Update viewer.md to mention that you can rename axes using the roll dims popup (docs#709) 0.6.1 full release notes (docs#712) Other Pull Requests Remove outdated QSS styling elements (#7655) Update hypothesis, ipython, numpy, pillow, pydantic (#7823) Update builtins read extensions (#7826) Skip tests that are failing because of Qt bug (#7884) Use ViewerModel instead of make_napari_viewer in test_toggle_axes_scale_bar_attr (#7885) Update pydantic, pyqt6, xarray (#7886) [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate (#7891) Fix test_view_menu.py::test_toggle_menubar to pass locally (#7892) Add information about launch command to napari info dialog (#7897) Add information about installed plugins to info dialog (#7899) Surface original error when a selected plugin fails to read file. (#7901) Update hypothesis, matplotlib, psygnal, scipy, tifffile, virtualenv (#7906) Change @brisvag affiliation (#7909) [pre-commit.ci] pre-commit autoupdate (#7910) Rename action by add missed word separator (#7913) Update build_trigger.yml to fix Circle pipeline (docs#701) 6 authors added to this release (alphabetical) (+) denotes first-time contributors 🥳 Draga Doncila Pop - @DragaDoncila Grzegorz Bokota - @Czaki Juan Nunez-Iglesias - @jni Lorenzo Gaifas - @brisvag Peter Sobolewski - @psobolewskiPhD Tim Monko (docs) - @TimMonko 7 reviewers added to this release (alphabetical) (+) denotes first-time contributors 🥳 Draga Doncila Pop - @DragaDoncila Genevieve Buckley - @GenevieveBuckley Grzegorz Bokota - @Czaki Juan Nunez-Iglesias - @jni Lorenzo Gaifas - @brisvag Peter Sobolewski - @psobolewskiPhD Tim Monko (docs) - @TimMonko
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,344 | 0,301 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».