matplotlib / matplotlib/mpl_data_containers

Data library sources that are worth integrating with

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Lenguaje dominante
Python
Estrellas
10
Forks
6
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Descripción

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)

Guía de contribución

Abrir la guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Línea de trabajo

El issue enumera posibles integraciones, incluidas matrices de NumPy, pandas, xarray, dask, tiled, WrightTools, h5py, Zarr, funciones, API web, bases de datos y networkx, pero no indica archivos, pruebas ni puntos de entrada. Empieza por definir qué fuente o fuentes están dentro del alcance y qué comportamiento de integración se requiere. No se especifica qué significa que esté terminado más allá de evitar la sobrespecialización y admitir fuentes de datos útiles.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Evaluación

Stack tecnológico
numpy, pandas, python
Área
data
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Necesita aclaración
Aptitud para principiantes
20/100

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