matplotlib / matplotlib/mpl_data_containers
Domain specific/interesting end goal use cases
Personne n'a encore pris cette issue.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 10
- Forks
- 6
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Description
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.
Guide de contribution
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Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Piste de recherche
L’issue ne mentionne aucun fichier, test ou point d’entrée ; commencez par examiner le périmètre actuel du projet au regard des cas d’utilisation listés en océanographie, astronomie, biologie, spectroscopie et analyse sportive. Le travail est terminé lorsque certains cas d’utilisation ont été transformés en exigences concrètes et prioritaires ou en issues d’implémentation à traiter ultérieurement.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Évaluation
- Stack technique
- python
- Domaine
- data-visualization
- Type d'issue
- Fonctionnalité
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Activité
- À l'abandon
- Clarté
- À clarifier
- Accessibilité débutants
- 25/100