ENH: functions to add from scikit-learn
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
Línea de trabajo
Comienza revisando los usos enlazados de scikit-learn, especialmente sklearn/utils/_encode.py, y compara el comportamiento solicitado de fill_diagonal e isin/in1d con la array API y la función setdiff1d existente. Se considera terminado cuando ambas funciones solicitadas tienen un comportamiento coherente en cuanto a las limitaciones in-place, los valores de retorno y los casos de uso de scikit-learn.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
-
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.
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 33
- Forks
- 33
- Merge medio
- 1 h 1 min
- PR fusionados (30 d)
- 37
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Sin 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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