numpy
v 2, 2024)
NumPy は、Python を使用した科学技術コンピューティングの基本パッケージです。
ウェブサイト: https://www.numpy.org
ドキュメント: https://numpy.org/doc
メーリングリスト: https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-Discussion
ソースコード: https://github.com/numpy/numpy
寄稿: https://www.numpy.org/devdocs/dev/index.html
バグレポート: https://github.com/numpy/numpy/issues
セキュリティの脆弱性を報告する: https://tidelift.com/docs/security
それは以下を提供します:
強力な N 次元配列オブジェクト
高度な（放送）機能
C/C++ および Fortran コードを統合するためのツール
便利な線形代数、フーリエ変換、乱数機能
テスト:
NumPy にはpytestとhypothesisが必要です。 インストール後に次のコマンドを使用してテストを実行できます。
python -c "import numpy, sys; sys.exit(numpy.test() is False)"
NumPy は、多様な貢献者グループによって開発されたコミュニティ主導のオープンソース プロジェクトです。 NumPy のリーダーシップは、オープンで包括的でポジティブなコミュニティの構築に強力に取り組んできました。コミュニティを繁栄させる方法で他者と交流する方法については、NumPy の行動規範をお読みください。
NumPy プロジェクトは、あなたの専門知識と熱意を歓迎します。
小さな改善や修正は常に歓迎されます。ソース コードへのより大きな貢献を検討している場合は、まずメーリング リストを通じてご連絡ください。
コードを書くことだけが NumPy に貢献する方法ではありません。次のこともできます。
プルリクエストをレビューする
新旧の問題を常に把握できるようご協力ください
チュートリアル、プレゼンテーション、その他の教育資料を開発する
当社ウェブサイトの維持および改善
当社のブランド資産および販促資料のグラフィックデザインを開発する
ウェブサイトのコンテンツを翻訳する
アウトリーチを支援し、新しい貢献者を迎え入れます
助成金の提案書を作成し、その他の募金活動を手伝う
NumPy に貢献する方法の詳細については、当社の Web サイトをご覧ください。どこから始めればよいか、自分のスキルがどのように適合するかわからない場合は、お問い合わせください。メーリング リストまたはここ GitHub で、新しい問題を開いたり、すでに開かれている関連する問題にコメントを残して質問することができます。
私たちの優先コミュニケーション チャネルはすべて公開されていますが、プライベートで話したい場合は、[email protected] または Slack でコミュニティ コーディネーターにご連絡ください (招待状を得るには [email protected] と書いてください) ）。
また、隔週でコミュニティ コールも開催しており、その詳細はメーリング リストで発表されます。ぜひご参加ください。
オープンソースへの貢献が初めての場合、このガイドは、オープンソースに参加する理由、内容、および参加方法を説明するのに役立ちます。
