Migrate multispectral user guide off datashader

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評価

難易度
3/5
見積もり時間
1〜2日
初心者へのやさしさ
72/100
issue の種類
リファクタリング
明瞭さ
おおむね明確
活発さ
静か
技術スタック
matplotlib, numpy, python
領域
data-visualization, documentation

調査の方向性

Start with docs/source/user_guide/multispectral.ipynb and inspect the cells that import datashader, call Canvas().raster(), and use transfer functions or Images. Replace those workflow pieces with the proposed Python plotting and resampling approach, update the prose, then re-execute the notebook. Done means it runs top to bottom without a datashader import and regenerates the expected plots and preview image.

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

area:spectral documentation user-guide-example

Reason or Problem

docs/source/user_guide/multispectral.ipynb imports datashader, uses Canvas().raster() to resample bands, and renders with the transfer functions and the Images helper.

Canvas().raster() is raster resampling, not vector rasterization, so arr.xrs.rasterize does not replace it directly.

Proposal

  • Remove the datashader imports.
  • Replace the Canvas().raster() resampling step with a plain xarray/numpy resample, or drop it if it was only cosmetic.
  • Replace the transfer functions, Images, and datashader colormaps with matplotlib.
  • Update the prose cells that describe the datashader workflow.
  • Re-execute the notebook so outputs and the preview image regenerate cleanly.

Done when

  • The notebook runs top to bottom with no datashader import and produces the expected plots.

Part of removing datashader as a dependency; final packaging removal is tracked in #3450.

主要言語
Python
スター
972
フォーク
92
平均マージ
2日 12時間
マージ済み PR（30日）
7

コントリビューションガイド

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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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