matplotlib / matplotlib/mpl_data_containers

Data library sources that are worth integrating with

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Lingua principale
Python
Stelle
10
Fork
6
Metriche di merge delle PR
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Descrizione

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)

Guida per i contributori

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

La issue elenca possibili integrazioni, inclusi array NumPy, pandas, xarray, dask, tiled, WrightTools, h5py, Zarr, funzioni, API web, database e networkx, ma non indica file, test o punti di ingresso. Inizia definendo quale fonte o quali fonti rientrano nell’ambito e quale comportamento di integrazione è richiesto. Non viene specificato quando il lavoro è terminato, oltre all’evitare un’eccessiva specializzazione e al supportare fonti di dati utili.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
numpy, pandas, python
Ambito
data
Tipo di issue
Funzionalità
Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Da chiarire
Idoneità per principianti
20/100

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