Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Issue Title: [Feature Request] Implement a Standardized Python Data Loader for simulationResults.

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#14 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
5/5
Thời gian dự kiến
Hơn một tuần
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Tính năng
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
numpy, pandas, python
Lĩnh vực
data, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu bằng cách kiểm tra các dataset simulationResults và công thức lập chỉ mục trong issue để xác định bố cục đầu vào và các metric cần được cung cấp. Xác định phạm vi của data_loader.py để chấp nhận một thư mục và trả về một mảng NumPy sạch hoặc một Pandas DataFrame, với việc hoàn thành được thể hiện bằng cách loại bỏ các phép tính offset thủ công của bên gọi.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

The Problem: I’ve been diving into the simulation datasets, and while the data is great, the manual indexing required to get to the metrics is a bit of a headache. Having to calculate offsets like line[nn3 + (src_node*n+dst_node)*7] every time is pretty tedious and, honestly, a magnet for "off-by-one" errors.

Right now, if someone wants to jump in and start training a model in PyTorch or TensorFlow, they have to spend a couple of hours just writing a parser before they can even see the data. It’s a bit of a barrier for people who just want to experiment with RouteNet.

The Fix: I think we should have a simple Python utility (maybe a data_loader.py) that abstracts all this math away. Ideally, a user should be able to just point it at a directory and get back a clean NumPy array or a Pandas DataFrame.

Ngôn ngữ chính
Không có dữ liệu ngôn ngữ
Star
112
Fork
20
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của BNN-UPC/NetworkModelingDatasets

Tất cả issue của BNN-UPC/NetworkModelingDatasets

Issue tương tự

Thêm issue về Data Engineering

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.