NumPy 的社区

NumPy用户和开发人员社区规模庞大且分散。我们尝试将某些讨论和交流引导至某些第三方渠道。

  1. 使用StackOverflow上#numpy 标签来来查找或使用问题(例如:“如何在NumPy中执行 X ?”)。
  2. 使用GitHub的问题跟踪
    1. 错误报告(例如“ np.arange(3).shape返回(5,),如何才能返回(3,)。”)
    2. 文档问题(例如“我发现此部分不清楚”)
    3. 功能请求(例如“我想在其中使用新的插值方法np.percentile。”)
  3. 使用NumPy邮件列表 获取更长形式的讨论项目。这适用于涉及更宏观的NumPy社区的事情。大多数用户可能并不关心一个模糊的具体的问题: np.polynomial.Legendre(应该在问题跟踪器上报告),但可能会讨论像下面这样的,宏观一点的问题:
    1. 我们应该如何讨论NumPy和社区?
    2. 开发或添加项目到NumPy发展规划路线图
    3. 公布Numpy的发布日志和开发者会议
    4. 对开发工作流程的更改
    5. NumPy发布和开发人员会议的公告
    6. ...

要了解有关如何为 NumPy 的持续发展做出贡献的更多信息,请查看我们的贡献指南。 有关项目方向的深入开发讨论, 您可以加入邮件列表讨论。