matplotlib / matplotlib/mpl_data_containers
Domain specific/interesting end goal use cases
Nadie ha tomado este issue todavía.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 10
- Forks
- 6
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Descripción
While initial development work will focus more heavily on synthetic data/toy examples of some relatively low-level artists, it is a good idea to keep in mind a wide range of applications, as that is the actual end goal that makes this work actually useful.
In particular the following, in no particular order:
- Oceanography/Geospatial data
- large datasets, subsampling data
- transforms into map coordinates
- integrations with cartopy, etc.
- Astronomy data
- It is a NASA funded grant, after all
- large datasets
- stress test units
- spatial-type data
- integration with data sources used in that domain
- Biological data
- Of particular interest to CZI grant
- Microscopy data/images
- Spectroscopy data
- It is my own area of expertise, I have several kinds of plots that serve a variety of levels of difficulty
- Specialized domain-specific data format
- Composing multiple artists
- particularly hard units support (spectroscopists can never agree what units to use, and like to say that length and energy units are interoperable)
- easy "quick" plots from a self describing data format
- multidimensional data, slicing into, etc.
- interactivity, stress testing the level of hooks provided to modify the plot
- Sports analytics data
- relatively unique visualizations
- see https://hockeyviz.com for many examples of a wide variety of plot types (made with matplotlib)
- potential interest for live updating
These are just a few of the domains for which this dataset-centric approach may be useful, feel free to add more.
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Línea de trabajo
El issue no menciona archivos, pruebas ni puntos de entrada; comienza revisando el alcance actual del proyecto frente a los casos de uso enumerados de oceanografía, astronomía, biología, espectroscopia y analítica deportiva. Se considera terminado cuando los casos de uso seleccionados se hayan convertido en requisitos concretos y priorizados o en issues de implementación posteriores.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Evaluación
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data-visualization
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Estado de actividad
- Estancado
- Claridad
- Necesita aclaración
- Aptitud para principiantes
- 25/100