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評估

難度
4/5
預估耗時
3-5 天
新手友好度
32/100
Issue 類型
功能
描述清晰度
基本清楚
活躍度
停滯
技術堆疊
numpy, pandas, python
領域
tooling

研究方向

先檢視 repository 目前如何記錄下游函式庫的使用情況，然後將其與 libraries.io 上的 NumPy 使用頁面以及此 Issue 中的檢查清單進行比較。完成的標準是加入剩餘的相容函式庫，並記錄排除項目，例如不使用 pytest 的專案；未指定任何原始碼檔案或測試。

由索引模型根據 Issue 內容生成。

描述

good first issue

Look at libraries.io for other usage, like: https://libraries.io/pypi/numpy/usage

NumPy (over ~5k stars):

  • django: Doesn't use pytest https://code.djangoproject.com/ticket/30415
  • matplotlib
  • scipy
  • keras: doesnt use pytest
  • networkx
  • xgboost
  • tensorflow: doesnt use pytest
  • spaCy
  • statsmodels
  • autograd
  • pytorch
  • mxnet
  • airflow
  • lightgbm
  • allennlp

Pandas (excluding above)

  • hypothesis
  • pint
  • h2o-3
  • tablib
  • pandas-datareader
  • arrow
  • google/grr
  • scikit-optimize
  • influxdb-python
  • fastai
  • pymc3
  • tsfresh
  • vaex
  • modin
  • feather
  • dagster
  • ray
  • zipline
  • prohet
  • plotly
  • tpot
  • onnxruntime
主要語言
Python
星號
74
分支
6
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

  1. 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
  2. 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
  3. Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
  4. 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。

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