numpy
v 2, 2024)
NumPy é o pacote fundamental para computação científica com Python.
Site: https://www.numpy.org
Documentação: https://numpy.org/doc
Lista de discussão: https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion
Código fonte: https://github.com/numpy/numpy
Contribuindo: https://www.numpy.org/devdocs/dev/index.html
Relatórios de bugs: https://github.com/numpy/numpy/issues
Relate uma vulnerabilidade de segurança: https://tidelift.com/docs/security
Ele fornece:
um poderoso objeto de matriz N-dimensional
funções sofisticadas (de radiodifusão)
ferramentas para integração de código C/C++ e Fortran
álgebra linear útil, transformada de Fourier e recursos de números aleatórios
Teste:
NumPy requer pytest e hypothesis . Os testes podem ser executados após a instalação com:
python -c "import numpy, sys; sys.exit(numpy.test() is False)"
NumPy é um projeto de código aberto conduzido pela comunidade e desenvolvido por um grupo diversificado de colaboradores. A liderança do NumPy assumiu um forte compromisso com a criação de uma comunidade aberta, inclusiva e positiva. Leia o Código de Conduta NumPy para obter orientação sobre como interagir com outras pessoas de uma forma que faça nossa comunidade prosperar.
O projeto NumPy agradece sua experiência e entusiasmo!
Pequenas melhorias ou correções são sempre apreciadas. Se você está considerando contribuições maiores para o código-fonte, entre em contato conosco primeiro através da lista de discussão.
Escrever código não é a única maneira de contribuir para o NumPy. Você também pode:
revisar solicitações pull
ajude-nos a ficar por dentro de questões novas e antigas
desenvolver tutoriais, apresentações e outros materiais educacionais
manter e melhorar nosso site
desenvolver design gráfico para nossos ativos de marca e materiais promocionais
traduzir o conteúdo do site
ajudar na divulgação e integrar novos colaboradores
escrever propostas de subsídios e ajudar em outros esforços de arrecadação de fundos
Para obter mais informações sobre como você pode contribuir com o NumPy, visite nosso site. Se você não sabe por onde começar ou como suas habilidades se enquadram, entre em contato! Você pode perguntar na mailing list ou aqui, no GitHub, abrindo um novo issue ou deixando um comentário sobre um issue relevante que já esteja aberto.
Nossos canais de comunicação preferidos são todos públicos, mas se você quiser falar conosco em particular primeiro, entre em contato com nossos coordenadores de comunidade em [email protected] ou no Slack (escreva [email protected] para receber um convite ).
Também temos uma ligação comunitária quinzenal, cujos detalhes são anunciados na lista de discussão. Você é muito bem-vindo para participar.
Se você é novo na contribuição para o código aberto, este guia ajuda a explicar por que, o quê e como se envolver com sucesso.
