Migrate multispectral user guide off datashader
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 3/5
- Thời gian dự kiến
- 1-2 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 72/100
- Loại issue
- Tái cấu trúc
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- matplotlib, numpy, python
- Lĩnh vực
- data-visualization, documentation
Hướng nghiên cứu
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.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 975
- Fork
- 93
- Merge trung bình
- 1 giờ 15 phút
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 2
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của xarray-contrib/xarray-spatial
-
surface_allocation/surface_direction tie-break is backend-dependent and undocumentedCó thể đã có người làm @brendancol đã nhận 55 ngày trước. Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
xarray-contrib/xarray-spatial#3726 ·
-
surface_distance trio rejects target_values=None while proximity, allocation, direction and cost_distance accept itCó thể đã có người làm @brendancol đã nhận 55 ngày trước. Đang mởapi area:surface bug severity:medium sweep-api-consistency
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
xarray-contrib/xarray-spatial#3712 ·
-
benchmarks: cupy branch in get_xr_dataarray never raises NotImplementedError on non-GPU hostsĐang mởbug
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
xarray-contrib/xarray-spatial#3707 ·
-
area:surface documentation user-guide-example
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
xarray-contrib/xarray-spatial#3464 ·
-
area:analysis documentation user-guide-example
Độ khó 2/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 78/100
xarray-contrib/xarray-spatial#3463 ·
Tất cả issue của xarray-contrib/xarray-spatial
Issue tương tự
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
topoteretes/cognee#5647 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 62/100
Sendspin/sendspin-python-cli#291 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 6 ngày
-
Assertion-shape guard fails on development: vacuous recorded-iteration assertion in the assetLinks batch_get helper testCó thể đã có người làm Có pull request liên kết đang mở hoặc đã được merge. Đang mởbug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
awslabs/visual-asset-management-system#414 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug v1 v2
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
modelcontextprotocol/python-sdk#3670 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
aicell-lab/bioengine#232 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày