ENH: functions to add from scikit-learn
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
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Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 42/100
Piste de recherche
Commencez par examiner les utilisations liées de scikit-learn, en particulier sklearn/utils/_encode.py, et comparez le comportement demandé de fill_diagonal et isin/in1d avec l’array API et la fonction setdiff1d existante. Le travail est considéré comme terminé lorsque les deux fonctions demandées ont un comportement cohérent concernant les limitations in-place, les valeurs de retour et les cas d’utilisation de scikit-learn.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
-
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.
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 33
- Forks
- 32
- Merge moyen
- 5 h 58 min
- PR mergées (30 j)
- 47
Préparer son environnement
Nous n'avons pas encore vérifié les fichiers d'installation de ce projet. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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