workspace, scipy, oop_intro: three small fixes

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Évaluation

Difficulté
2/5
Temps estimé
1-3 heures
Accessibilité débutants
83/100
Type d'issue
Documentation
Clarté
Clairement spécifiée
Activité
Active
Stack technique
markdown, numpy, python
Domaine
documentation

Piste de recherche

Lisez les trois fichiers de cours mentionnés aux sections citées : lectures/workspace.md, lectures/scipy.md et lectures/oop_intro.md. Vérifiez la formulation à l’aide de l’historique des versions de SciPy fourni et examinez la solution facultative dans son contexte ; les points concernant sympy.md et Numba sont déjà traités dans le corps du texte. Le travail est terminé lorsque les modifications de texte et de style demandées sont appliquées, puis que les passages de cours concernés sont relus pour vérifier leur cohérence.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Description

Three small things found while these lectures were reviewed on their way into the shared lecture pool (QuantEcon/lectures#43). None is urgent. Line numbers are at e2d28d0.

  • lectures/workspace.md, line 77: "write to to a file" should read "write it to a file".
  • lectures/scipy.md, the note on NumPy symbols (lines 68 and 85): the two version numbers disagree, and neither matches SciPy's history. The excerpt is scipy/__init__.py as it stood up to SciPy 1.3: from numpy import * is still there at v0.15.1, v1.0.0 and v1.3.3. SciPy 1.4.0 kept those names in its namespace but deprecated them, and SciPy 1.12.0 removed them. So "scipy < 0.15.1" could read "SciPy before 1.12 (deprecated from 1.4)", and "(1.15+)" could read "(1.12+)".
  • lectures/oop_intro.md, the solution at line 399 (optional): callable(eval(f'True.{attribute}')) could be callable(getattr(True, attribute)), which says what it does. The eval is harmless here, since the names come from dir(bool), and the comment above it suggests it is deliberate, so this is only a matter of style.

The same review raised factorial(n-r) in the MLE exercise of sympy.md, which #652 already reports. It also called compute_max_numba_parallel in numpy_vs_numba_vs_jax.md a data race, but it is not one: Numba treats m = max(m, z) in a prange loop as a reduction, and on 12 threads, 600 repeated runs and 200 shuffled grids all matched the serial result.

When these land here, the pool picks them up through its nightly refresh.

Langage dominant
JavaScript
Étoiles
73
Forks
34
Merge moyen
28 min
PR mergées (30 j)
5

Préparer son environnement

Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.

Par où commencer

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