Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

Data visualisation script

オープン 初心者向け
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評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
68/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
技術スタック
matplotlib, python
領域
data-visualization

調査の方向性

作業は figures/ に出力する scripts/plot_data.py で行います。この issue は #10 に依存していますが、ペイロードには #10 の内容が記載されていないため、まずそのスクリプトと、それが依存しているデータ読み込み処理を読んでください。図を3つ作成します。クラスごとに6枚ずつ、64x64 のサンプルグリッド、クラスと分割ごとの棒グラフ、6種類の拡張を適用した画像です。samples.png、class_distribution.png、augmentation.png が figures/ に存在すれば完了です。締めくくりのコミットまたは PR で #11 を参照してください。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

data good first issue

Figures for the data-preparation section of the report.

Files: scripts/plot_data.py

Tasks
  • Grid of 6 samples per class at 64x64 -> figures/samples.png
  • Bar chart of images per class per split -> figures/class_distribution.png
  • One image + 6 augmented versions -> figures/augmentation.png
Done when

Three PNGs are created in figures/.

Depends on

#10

Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.

主要言語
Jupyter Notebook
スター
0
フォーク
0
平均マージ
5時間 32分
マージ済み PR（30日）
5

環境構築

このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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