matplotlib / matplotlib/mpl_data_containers
Data library sources that are worth integrating with
未关闭
还没有人认领这个 Issue。
- 主要语言
- Python
- 星标
- 10
- 派生
- 6
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
描述
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)
贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
调研方向
该 issue 列出了可能的集成方式，包括 NumPy 数组、pandas、xarray、dask、tiled、WrightTools、h5py、Zarr、函数、Web API、数据库和 networkx，但没有指明文件、测试或入口点。首先明确哪些源属于范围，以及需要实现什么集成行为。除了避免过度专门化并支持有用的数据源之外，没有说明完成标准。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
评估
- 技术栈
- numpy, pandas, python
- 领域
- data
- Issue 类型
- 功能
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 活跃度
- 停滞
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 新手友好度
- 20/100