ENH: functions to add from scikit-learn
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評估
研究方向
先檢視連結的 scikit-learn 使用處，尤其是 sklearn/utils/_encode.py，並將 fill_diagonal 和 isin/in1d 所要求的行為與 array API 及現有的 setdiff1d 函式進行比較。當兩個所要求的函式在原地操作限制、回傳值和 scikit-learn 使用案例方面具有一致的行為時，即視為完成。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
-
fill_diagonal- Uses in sklearn https://github.com/search?q=repo%3Ascikit-learn%2Fscikit-learn%20fill_diagonal&type=code
- I know its not always possible to make this inplace like in numpy. I think it'd be still useful to have an implementation of this (that returns a new array if it can't be inplace) in array-api-extra, since it's so common.
-
isin/in1d- The main usage here is in the encode module I think https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/32aa82d25725d4bc0dfd7707e5c0f8d1387a1ea6/sklearn/utils/_encode.py#L11
- This might be a nice complement to setdiff1d too.
- 主要語言
- Python
- 星號
- 33
- 分支
- 32
- 平均合併
- 1 小時 33 分鐘
- 30 天內合併 PR
- 40
環境準備
我們還沒有檢查這個專案的環境設定檔。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。
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