Ensure test/example datasets are all CF compliant
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 45/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Tranquilo
- Stack tecnológico
- python
Línea de trabajo
Esperar a la renovación de #123 y, después, usar la página “Plots by type/theme” y sus entradas “Example N: <title>” para identificar los datasets de la documentación y de las pruebas de integración. Revisar cada dataset para comprobar el cumplimiento de CF y si es un buen ejemplo para su caso de visualización. Se considera terminado cuando todos los datasets revisados cumplen ambos criterios y las pruebas de integración siguen funcionando.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
We've realised that some of the dataset files we use for the documentation examples and integration testing are not actually CF compliant - so they are really not good to showcase and test on.
So we should (post merge of the #123 big revamp) review all of the datasets we use for these and ensure they are not just fully CF compliant but good exemplars for the specific visualisation case (as summarised by the titles in the form 'Example N: <title>' listing in the 'Plots by type/theme' page of the docs).
It also wouldn't hurt to increase the diversity of datasets we showcase visualisation of with cf-plot (but that could be a separate Issue).
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 21
- Forks
- 11
- Merge medio
- 7 h 11 min
- PR fusionados (30 d)
- 1
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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