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Confusion of labels and images in labels_shapes_interchangeability.ipynb

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Jupyter Notebook
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Descripción

I just went through the vectorization/rasterization tutorial.

What I found confusing is that it starts by claiming to convert between shapes and labels:
https://github.com/scverse/spatialdata-notebooks/blob/7ce65b2f8a291fa21fdb1542b91518378726b51d/notebooks/examples/labels_shapes_interchangeability.ipynb#L11

But then, later, shapes are not converted to labels, but to images:
https://github.com/scverse/spatialdata-notebooks/blob/7ce65b2f8a291fa21fdb1542b91518378726b51d/notebooks/examples/labels_shapes_interchangeability.ipynb#L265

I wanted to convert shapes to labels, but it took me a while to realize I needed to set return_regions_as_labels=True.
I imagine that converting from shape to label is needed more often, because then you can use the labels to aggregate. Would it make sense to update the example to conversion into labels instead of images?

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

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

Abre notebooks/examples/labels_shapes_interchangeability.ipynb y compara la afirmación introductoria cerca de la línea 11 con la conversión mostrada cerca de la línea 265. Comprueba cómo return_regions_as_labels=True cambia el ejemplo y, después, actualiza el texto del notebook o el ejemplo para que el comportamiento documentado de shapes a labels sea explícito, y verifica que el tutorial renderizado sea coherente.

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

Evaluación

Stack tecnológico
jupyter-notebook
Área
documentation
Tipo de issue
Documentación
Dificultad
2/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Estado de actividad
Estancado
Claridad
Bien especificado
Aptitud para principiantes
55/100

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