Data visualisation script
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评估
- 难度
- 2/5
- 预计耗时
- 1-3 小时
- 新手友好度
- 68/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 描述清楚
- 活跃度
- 活跃
- 技术栈
- matplotlib, python
调研方向
工作位于 scripts/plot_data.py 中，该脚本输出到 figures/。请先阅读该脚本及其所依赖的数据加载部分，因为此 issue 依赖于 #10，而 payload 中并未描述 #10 的内容。制作三张图：每类 6 张、64x64 的样本网格图，按类别和数据划分的柱状图，以及一张包含六种数据增强效果的图像。当 samples.png、class_distribution.png 和 augmentation.png 存在于 figures/ 中时即完成。在收尾的提交或 PR 中引用 #11。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Figures for the data-preparation section of the report.
Files: scripts/plot_data.py
Tasks
- Grid of 6 samples per class at 64x64 ->
figures/samples.png - Bar chart of images per class per split ->
figures/class_distribution.png - One image + 6 augmented versions ->
figures/augmentation.png
Done when
Three PNGs are created in figures/.
Depends on
#10
Close with a commit or PR message containing Closes #<this issue>.
- 主要语言
- Jupyter Notebook
- 星标
- 0
- 派生
- 0
- 平均合并
- 2 小时 30 分钟
- 30 天内合并 PR
- 23
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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