Add more downstream libraries
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 32/100
Direzione di ricerca
Inizia esaminando come il repository registra attualmente l’uso delle librerie dipendenti, quindi confrontalo con la pagina sull’uso di NumPy su libraries.io e con la checklist in questo Issue. Il lavoro è completato quando vengono aggiunte le librerie compatibili rimanenti e vengono registrate le esclusioni, come i progetti che non usano pytest; non vengono nominati file sorgente o test.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Look at libraries.io for other usage, like: https://libraries.io/pypi/numpy/usage
NumPy (over ~5k stars):
- django: Doesn't use pytest https://code.djangoproject.com/ticket/30415
- matplotlib
- scipy
- keras: doesnt use pytest
- networkx
- xgboost
- tensorflow: doesnt use pytest
- spaCy
- statsmodels
- autograd
- pytorch
- mxnet
- airflow
- lightgbm
- allennlp
Pandas (excluding above)
- hypothesis
- pint
- h2o-3
- tablib
- pandas-datareader
- arrow
- google/grr
- scikit-optimize
- influxdb-python
- fastai
- pymc3
- tsfresh
- vaex
- modin
- feather
- dagster
- ray
- zipline
- prohet
- plotly
- tpot
- onnxruntime
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 74
- Fork
- 6
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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