workspace, scipy, oop_intro: three small fixes

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Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
83/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
markdown, numpy, python
Ambito
documentation

Direzione di ricerca

Leggi i tre file delle lezioni menzionati nelle sezioni citate: lectures/workspace.md, lectures/scipy.md e lectures/oop_intro.md. Verifica la formulazione rispetto alla cronologia delle versioni di SciPy fornita e controlla la soluzione facoltativa nel suo contesto; i punti su sympy.md e Numba sono già trattati nel corpo del testo. Il lavoro è completo quando vengono applicate le modifiche di testo e stile richieste e poi vengono rivisti i passaggi delle lezioni interessati per verificarne la coerenza.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale
JavaScript
Stelle
73
Fork
34
Merge medio
28m
PR unite (30g)
5

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
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  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
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