Generating synthetic data
還沒有人認領這個 Issue。
評估
- 難度
- 3/5
- 預估耗時
- 1-2 天
- 新手友好度
- 38/100
- Issue 類型
- 文件
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 停滯
- 技術堆疊
- julia
研究方向
從 issue #70 中的 Julia 程式碼區塊開始，檢查儲存庫的 tutorials 區域，以判斷這些內容應放在哪裡。將合成資料範例和繪圖整合到該處，然後驗證教學範例可以執行並產生預期的視覺化結果。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
# --------------------------------------------------------------------------
# The script below will eventually go in the tutorials, it generates points
# using standard keywords and plots them. It was also used to eyball the
# results and make sure they made sense
# --------------------------------------------------------------------------
# using PyPlot
#
# # BLOBS
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_blobs(100, 2, centers=3, as_table=false)
#
# plot(X[y.==1, 1], X[y.==1, 2], ls="none", marker="o")
# plot(X[y.==2, 1], X[y.==2, 2], ls="none", marker="o")
# plot(X[y.==3, 1], X[y.==3, 2], ls="none", marker="o")
#
# gcf()
#
# # CIRCLES
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_circles(200, as_table=false, factor=0.3)
#
# plot(X[y.==0, 1], X[y.==0, 2], ls="none", marker="o")
# plot(X[y.==1, 1], X[y.==1, 2], ls="none", marker="o")
#
# gcf()
#
# # MOONS
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_moons(200, as_table=false)
#
# plot(X[y.==0, 1], X[y.==0, 2], ls="none", marker="o")
# plot(X[y.==1, 1], X[y.==1, 2], ls="none", marker="o")
#
# gcf()
#
# # REGRESSION 1
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_regression(200, 1, as_table=false, noise=0.5, rng=550)
#
# plot(X[:, 1], y, ls="none", marker="o")
#
# gcf()
#
# # REGRESSION WITH OUTLIERS
#
# figure(figsize=(8, 6))
# X, y = make_regression(200, 1, as_table=false, noise=0.5, rng=550, outliers=0.1)
#
# plot(X[:, 1], y, ls="none", marker="o")
#
# gcf()
- 主要語言
- ReScript
- 星號
- 126
- 分支
- 19
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
這個專案沒有提供開發容器、Dockerfile 或貢獻指南，環境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步驟見我們的新手貢獻指南。
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
JuliaAI/DataScienceTutorials.jl 的其他 Issue
-
難度 4/5 3-5 天 新手友好度 25/100
JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#239 · 5 則留言 ·
-
難度 2/5 1-3 小時 新手友好度 42/100
JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#229 · 1 則留言 · 1 個 reaction ·
-
tutorial organization
難度 3/5 1-2 天 新手友好度 35/100
JuliaAI/DataScienceTutorials.jl#228 · 2 則留言 ·
-
難度 3/5 1-2 天 新手友好度 45/100
-
testing
難度 3/5 1-2 天 新手友好度 45/100
查看 JuliaAI/DataScienceTutorials.jl 的全部 Issue
相似的 Issue
-
area:tracking enhancement
難度 2/5 1-3 小時 新手友好度 75/100
維護者通常 1 天內回覆
-
難度 2/5 1-3 小時 新手友好度 68/100
cuthbertLab/music21#2190 ·
維護者通常 1 天內回覆
-
Matplotlib deprecation warning可能已有人在做 @KCollins 今天認領。 未關閉
難度 1/5 1 小時以內 新手友好度 88/100
matplotlib/cmocean#122 ·
-
api enhancement optional-module order-flow
難度 2/5 1-3 小時 新手友好度 72/100
userFRM/egui-charts#1749 ·
維護者通常 1 天內回覆
-
bug good first issue
難度 2/5 1-3 小時 新手友好度 72/100
iamsaquib8/stockwise#42 ·
維護者通常 1 天內回覆