Which datatypes does `to_dense` accept?
还没有人认领这个 Issue。
评估
调研方向
首先阅读 issue 中提到的公共入口 fast_array_utils.conv.to_dense 和 fast_array_utils.conv.scipy.to_dense。记录支持哪些输入数据类型，包括 pandas DataFrame 示例，并解释为什么这两个入口是分开的。当受支持的输入及其关系对用户来说清晰明确时，即视为完成。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
Thank you for this package!
I was wondering if you could extend either the functionality or the documentation of supported input datatypes of to_dense
For example the following common use-case works:
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: from fast_array_utils.conv import to_dense
In [4]: to_dense(pd.DataFrame(np.random.randn(100,5)))
but it is not documented.
Furthermore, I was wondering why you split the functionality into: fast_array_utils.conv.scipy.to_dense and fast_array_utils.conv.to_dense
For me the advantage of this function is precisely not having to think about the which kind of array we are putting in.
Thank you!
- 主要语言
- Python
- 星标
- 15
- 派生
- 5
- 平均合并
- 10 小时 33 分钟
- 30 天内合并 PR
- 9
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
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。
scverse/fast-array-utils 的其他 Issue
-
难度 1/5 1-3 小时 新手友好度 74/100
scverse/fast-array-utils#165 ·
-
难度 5/5 一周以上 新手友好度 30/100
scverse/fast-array-utils#215 · 1 条评论 ·
-
难度 3/5 1-2 天 新手友好度 65/100
scverse/fast-array-utils#213 · 4 条评论 ·
-
难度 4/5 3-5 天 新手友好度 48/100
scverse/fast-array-utils#179 · 23 条评论 ·
-
type: numpy/scipy
难度 5/5 一周以上 新手友好度 25/100
scverse/fast-array-utils#128 ·
查看 scverse/fast-array-utils 的全部 Issue
相似的 Issue
-
agent-ready documentation needs-triage
难度 1/5 1-3 小时 新手友好度 88/100
-
documentation
难度 1/5 1 小时以内 新手友好度 91/100
-
workflow-status page template still says reusable workflows are "triggered only by workflow_call:" 未关闭
难度 1/5 1 小时以内 新手友好度 92/100
-
instance instance add
难度 1/5 1 小时以内 新手友好度 72/100
searxng/searx-instances#939 · 1 条评论 ·
-
area-deployment area-integrations triage:bot-seen
难度 2/5 半天 新手友好度 86/100