matplotlib / matplotlib/napari-matplotlib

Integrate with tabular functionality

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New feature
主要言語
Python
スター
46
フォーク
24
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

説明

Hi @dstansby ,

I was recently discussing with @zoccoler about how to further improving napari-matplotlib. One thing that appeared to be a natural extension for plotting functionality would be the support for some sort of tabular interaction: Clicking on column heads could trigger the display of feature scatter/histogram plots, similarly for metadata. We could introduce standardized column headers (`label` already exists) such as `frame` for the time dimension, etc.

Now such things obviously already exist (e.g., in the scope of [napari-spreadsheet](https://www.napari-hub.org/plugins/napari-spreadsheet)) and it would be superfluous effort to create this functionality from scratch. Another place where tabular functionality exists (and is actively used) is [napari-skimage-regionprops](https://www.napari-hub.org/plugins/napari-skimage-regionprops) (see [code here](https://github.com/haesleinhuepf/napari-skimage-regionprops/blob/master/napari_skimage_regionprops/_table.py)).

## Pitch:

In order to make the most of both functionality (current napari-matplotlib and table from napari-skimage-regionprops), we suggest to join efforts and merge these two pieces of code under one hood. This would greatly enhance the reach of napari-matplotlib, its usability and spread the effort of maintenance over more shoulders.

Would love to hear your thoughts!

Also tagging @haesleinhuepf as the maintainer of napari-skimage-regionprops

コントリビューションガイド

このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

まず、既存の napari-matplotlib のプロット機能と、参照されている napari-skimage-regionprops/_table.py の実装を確認してください。目的がコードの統合、標準化された列ヘッダー、または napari-spreadsheet との連携のいずれなのかを明確にしてください。完了とするには、合意されたスコープと明示的な統合計画が必要です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
matplotlib, python
領域
data-visualization
issue の種類
機能追加
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
停滞
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
25/100

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