ENH: functions to add from scikit-learn
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Anfängerfreundlichkeit
- 42/100
Rechercherichtung
Beginne mit der Überprüfung der verlinkten scikit-learn-Verwendungen, insbesondere sklearn/utils/_encode.py, und vergleiche das angeforderte Verhalten von fill_diagonal und isin/in1d mit der Array API und der bestehenden Funktion setdiff1d. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn beide angeforderten Funktionen ein abgestimmtes Verhalten hinsichtlich Einschränkungen bei In-place-Operationen, Rückgabewerten und den scikit-learn-Anwendungsfällen haben.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
-
fill_diagonal- Uses in sklearn https://github.com/search?q=repo%3Ascikit-learn%2Fscikit-learn%20fill_diagonal&type=code
- I know its not always possible to make this inplace like in numpy. I think it'd be still useful to have an implementation of this (that returns a new array if it can't be inplace) in array-api-extra, since it's so common.
-
isin/in1d- The main usage here is in the encode module I think https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/32aa82d25725d4bc0dfd7707e5c0f8d1387a1ea6/sklearn/utils/_encode.py#L11
- This might be a nice complement to setdiff1d too.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 33
- Forks
- 32
- Ø Merge
- 1 Std. 33 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 40
Entwicklungsumgebung
Die Einrichtungsdateien dieses Projekts haben wir noch nicht geprüft. Beginnen Sie mit der README; die allgemeinen Schritte stehen in unserem Leitfaden für den ersten Beitrag.
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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-
enhancement new function
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