matplotlib / matplotlib/mpl_data_containers
Data library sources that are worth integrating with
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 10
- Forks
- 6
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
Some of these may be proof of concept level at best while they are under our control, but good to keep many in mind to avoid overspecializing and painting ourselves into a corner:
- numpy arrays (or rather dictionaries of numpy arrays)
- pandas
- xarray
- dask
- tiled
- WrightTools (It's my graduate work, so useful as a test bed for integrations into libraries themselves)
- raw h5py
- Zarr
- functions
- web APIs
- databases
- networkx (graph data rather than array-like)
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Der Issue führt mögliche Integrationen auf, darunter NumPy-Arrays, pandas, xarray, dask, tiled, WrightTools, h5py, Zarr, Funktionen, Web-APIs, Datenbanken und networkx, nennt jedoch keine Dateien, Tests oder Einstiegspunkte. Beginne damit festzulegen, welche Quelle oder Quellen im Umfang enthalten sind und welches Integrationsverhalten erforderlich ist. Was als erledigt gilt, ist über die Vermeidung von Überspezialisierung und die Unterstützung nützlicher Datenquellen hinaus nicht spezifiziert.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- numpy, pandas, python
- Bereich
- data
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 20/100