matplotlib / matplotlib/mpl_data_containers

Domain specific/interesting end goal use cases

Đang mở
#2 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Python
Star
10
Fork
6
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Mô tả

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.

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Issue không nêu tên tệp, bài kiểm thử hoặc điểm vào; hãy bắt đầu bằng cách rà soát phạm vi hiện tại của dự án so với các trường hợp sử dụng được liệt kê trong hải dương học, thiên văn học, sinh học, quang phổ học và phân tích thể thao. Công việc được xem là hoàn tất khi các trường hợp sử dụng được chọn đã được chuyển thành các yêu cầu cụ thể, có mức độ ưu tiên hoặc các issue triển khai tiếp theo.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python
Lĩnh vực
data-visualization
Loại issue
Tính năng
Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
25/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.