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
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- 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