diff --git a/content/pt/404.md b/content/pt/404.md
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+++ b/content/pt/404.md
@@ -0,0 +1,8 @@
+---
+title: 404
+sidebar: false
+---
+
+Oops! Você atingiu um beco sem saída.
+
+Se você acha que algo deveria estar aqui, você pode [abrir uma issue](https://github.com/numpy/numpy.org/issues) no GitHub.
diff --git a/content/pt/about.md b/content/pt/about.md
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,85 @@
+---
+title: Quem Somos
+sidebar: false
+---
+
+_Algumas informações sobre o projeto NumPy e a comunidade_
+
+NumPy é um projeto de código aberto visando habilitar a computação numérica com Python. Foi criado em 2005, com base no trabalho inicial das bibliotecas Numeric e Numarray. NumPy will always be 100% open source software, free for all to use and released under the liberal terms of the [modified BSD license](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt).
+
+O NumPy é desenvolvido no GitHub, por meio do consenso da comunidade NumPy e de uma comunidade científica em Python mais ampla. Para obter mais informações sobre nossa abordagem de governança, por favor, consulte nosso [Documento de Governança](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html).
+
+
+## Conselho Diretor (Steering Council)
+
+O papel do Conselho Diretor do NumPy consiste em assegurar o bem-estar a longo prazo do projeto, tanto nos aspectos técnicos quanto na comunidade. Isso é feito através do trabalho com e para a comunidade NumPy em geral. O Conselho Diretor do NumPy atualmente consiste dos seguintes membros (em ordem alfabética):
+
+- Sebastian Berg
+- Ralf Gommers
+- Charles Harris
+- Stephan Hoyer
+- Melissa Weber Mendonça
+- Inessa Pawson
+- Matti Picus
+- Stéfan van der Walt
+- Eric Wieser
+
+Membros Eméritos:
+
+- Travis Oliphant (fundador do projeto, 2005-2012)
+- Alex Griffing (2015-2017)
+- Marten van Kerkwijk (2017-2019)
+- Allan Haldane
+- Nathaniel Smith
+- Julian Taylor
+- Pauli Virtanen
+- Jaime Fernández del Río
+
+
+## Times
+
+The NumPy project is growing! 🎉 We have teams for:
+
+- código
+- documentação
+- website
+- triagem
+- survey
+- funding and grants
+
+See the [}}">Team]({{< relref) page for individual team members.
+
+## Subcomitê NumFOCUS
+
+- Charles Harris
+- Ralf Gommers
+- Melissa Weber Mendonça
+- Sebastian Berg
+- Membro externo: Thomas Caswell
+
+## Patrocinadores
+
+O NumPy recebe financiamento direto das seguintes fontes:
+{{< sponsors >}}
+
+
+## Parceiros Institucionais
+
+Os Parceiros Institucionais são organizações que apoiam o projeto, empregando pessoas que contribuem para a NumPy como parte de seu trabalho. Os parceiros institucionais atuais incluem:
+
+- UC Berkeley (Stéfan van der Walt, Sebastian Berg, Ross Barnowski)
+- Quansight (Ralf Gommers, Melissa Weber Mendonça, Mars Lee, Matti Picus, Pearu Peterson)
+
+{{< partners >}}
+
+
+## Doações
+
+Se você achou o NumPy útil no seu trabalho, pesquisa ou empresa, por favor considere fazer uma doação para o projeto que seja compatível com seus recursos. Qualquer quantidade ajuda! Todas as doações serão utilizadas estritamente para financiar o desenvolvimento do software de código aberto da NumPy, documentação e comunidade.
+
+NumPy é um Projeto Patrocinado da NumFOCUS, uma instituição de caridade sem fins lucrativos nos Estados Unidos. A NumFOCUS fornece ao NumPy apoio fiscal, legal e administrativo para ajudar a garantir a saúde e a sustentabilidade do projeto. Visite [numfocus.org](https://numfocus.org) para obter mais informações.
+
+Doações para o NumPy são gerenciadas pela [NumFOCUS](https://numfocus.org). Para doadores nos Estados Unidos, sua doação é dedutível para fins fiscais na medida oferecida pela lei. Como em qualquer doação, você deve consultar seu conselheiro fiscal sobre sua situação fiscal em particular.
+
+O Conselho Diretor do NumPy tomará as decisões sobre a melhor forma de utilizar os fundos recebidos. Prioridades técnicas e de infraestrutura estão documentadas no [NumPy Roadmap](https://www.numpy.org/neps/index.html#roadmap).
+{{< numfocus >}}
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,21 @@
+---
+title: Computação com Arrays
+sidebar: false
+---
+
+*A computação com arrays é a base para estatística e matemática computacionais, computação científica e suas várias aplicações em ciência e análise de dados, tais como visualização de dados, processamento de sinais digitais, processamento de imagens, bioinformática, aprendizagem de máquina, IA e muitas outras.*
+
+A manipulação e a transformação de dados de grande escala dependem de computação eficiente de alta performance com arrays. A linguagem mais escolhida para análise de dados, aprendizagem de máquina e computação numérica produtiva é **Python.**
+
+**Num**erical **Py**thon (Python Numérico) ou NumPy é a biblioteca padrão em Python que dá suporte à utilização de matrizes e arrays multidimensionais de grande porte, e vem com uma vasta coleção de funções matemáticas de alto nível para operar nestas arrays.
+
+Desde o lançamento do NumPy em 2006, o Pandas apareceu em 2008, e nos últimos anos vimos uma sucessão de bibliotecas de computação com arrays aparecerem, ocupando e preenchendo o campo da computação com arrays. Muitas dessas bibliotecas mais recentes imitam recursos e capacidades parecidas com o NumPy e entregam algoritmos e recursos mais recentes voltados para aplicações de aprendizagem de máquina e inteligência artificial.
+
+
+
+A **computação com arrays** é baseada em estruturas de dados chamadas **arrays**. *Arrays* são usadas para organizar grandes quantidades de dados de forma que um conjunto de valores relacionados possa ser facilmente ordenado, obtido, matematicamente manipulado e transformado fácil e rapidamente.
+
+A computação com arrays é *única* pois envolve operar nos valores de um array de dados *de uma vez*. Isso significa que qualquer operação de array se aplica a todo um conjunto de valores de uma só vez. Esta abordagem vetorizada fornece velocidade e simplicidade por permitir que os programadores organizem o código e operem em agregados de dados, sem ter que usar laços com operações escalares individuais.
diff --git a/content/pt/case-studies/blackhole-image.md b/content/pt/case-studies/blackhole-image.md
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--- /dev/null
+++ b/content/pt/case-studies/blackhole-image.md
@@ -0,0 +1,70 @@
+---
+title: "Estudo de Caso: A Primeira Imagem de um Buraco Negro"
+sidebar: false
+---
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/blackhole.jpg" caption="**Buraco Negro M87**" alt="imagem de um buraco negro" attr="*(Créditos: Event Horizon Telescope Collaboration)*" attrlink="https://www.jpl.nasa.gov/images/universe/20190410/blackhole20190410.jpg" >}}
+
+
+
Criar uma imagem do Buraco Negro M87 é como tentar ver algo que, por definição, é impossível de se ver.
+
+
+
+## Um telescópio do tamanho da Terra
+
+O [telescópio Event Horizon (EHT)](https://eventhorizontelescope.org), é um conjunto de oito telescópios em solo formando um telescópio computacional do tamanho da Terra, projetado para estudar o universo com sensibilidade e resolução sem precedentes. O enorme telescópio virtual, que usa uma técnica chamada interferometria de longa linha de base (VLBI), tem uma resolução angular de [20 micro-arcossegundos][resolution] — o suficiente para ler um jornal em Nova Iorque a partir de um café em uma calçada de Paris!
+
+### Principais Objetivos e Resultados
+
+* **Uma nova visão do universo:** A imagem inovadora do EHT foi publicada 100 anos após [o experimento de Sir Arthur Eddington][eddington] ter produzido as primeiras evidências observacionais apoiando a teoria da relatividade geral de Einstein.
+
+* **O Buraco Negro:** o EHT foi treinado em um buraco negro supermassivo a aproximadamente 55 milhões de anos-luz da Terra, localizado no centro do galáxia Messier 87 (M87) no aglomerado de Virgem. Sua massa é equivalente a 6,5 bilhões de vezes a do Sol. Ele vem sendo estudado [há mais de 100 anos](https://www.jpl.nasa.gov/news/news.php?feature=7385), mas um buraco negro nunca havia sido observado visualmente antes.
+
+* **Comparando observações com a teoria:** Pela teoria geral da relatividade de Einstein, os cientistas esperavam encontrar uma região de sombra causada pela distorção e captura da luz causada pela influência gravitacional do buraco negro. Os cientistas poderiam usá-la para medir a enorme massa do mesmo.
+
+### Desafios
+
+* **Escala computacional**
+
+ O EHT representa um desafio imenso em processamento de dados, incluindo rápidas flutuações de fase atmosférica, uma largura grande de banda nas gravações e telescópios que são muito diferentes e geograficamente dispersos.
+
+* **Muitas informações**
+
+ A cada dia, o EHT gera mais de 350 terabytes de observações, armazenadas em discos rígidos cheios de hélio. Reduzir o volume e a complexidade desse volume de dados é extremamente difícil.
+
+* **Em direção ao desconhecido**
+
+ Quando o objetivo é algo que nunca foi visto, como os cientistas podem ter confiança de que sua imagem está correta?
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/dataprocessbh.png" class="csfigcaption" caption="**Etapas de Processamento de Dados do EHT**" alt="pipeline de dados" align="middle" attr="(Créditos do diagrama: The Astrophysical Journal, Event Horizon Telescope Collaboration)" attrlink="https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab0c57" >}}
+
+## O papel do NumPy
+
+E se houver um problema com os dados? Ou talvez um algoritmo seja muito dependente de uma hipótese em particular. A imagem será alterada drasticamente se um único parâmetro for alterado?
+
+A colaboração do EHT venceu esses desafios ao estabelecer equipes independentes que avaliaram os dados usando técnicas de reconstrução de imagem estabelecidas e de ponta para verificar se as imagens resultantes eram consistentes. Quando os resultados se provaram consistentes, eles foram combinados para produzir a imagem inédita do buraco negro.
+
+O trabalho desse grupo ilustra o papel do ecossistema científico do Python no avanço da ciência através da análise de dados colaborativa.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/bh_numpy_role.png" class="fig-center" alt="o papel do NumPy" caption="**O papel do NumPy na criação da primeira imagem de um Buraco Negro**" >}}
+
+Por exemplo, o pacote Python [`eht-imaging`][ehtim] fornece ferramentas para simular e realizar reconstrução de imagem nos dados do VLBI. O NumPy está no coração do processamento de dados vetoriais usado neste pacote, como ilustrado pelo gráfico parcial de dependências de software abaixo.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/ehtim_numpy.png" class="fig-center" alt="mapa de dependências do ehtim com o numpy em realce" caption="**Diagrama de dependência de software do pacote ehtim evidenciando o NumPy**" >}}
+
+Além do NumPy, muitos outros pacotes como [SciPy](https://www.scipy.org) e [Pandas](https://pandas.io) foram usados na *pipeline* de processamento de dados para criar a imagem do buraco negro. Os arquivos astronômicos de formato padrão e transformações de tempo/coordenadas foram tratados pelo [Astropy][astropy] enquanto a [Matplotlib][mpl] foi usada na visualização de dados em todas as etapas de análise, incluindo a geração da imagem final do buraco negro.
+
+## Resumo
+
+A estrutura de dados n-dimensional que é a funcionalidade central do NumPy permitiu aos pesquisadores manipular grandes conjuntos de dados, fornecendo a base para a primeira imagem de um buraco negro. Esse momento marcante na ciência fornece evidências visuais impressionantes para a teoria de Einstein. Esta conquista abrange não apenas avanços tecnológicos, mas colaboração científica em escala internacional entre mais de 200 cientistas e alguns dos melhores observatórios de rádio do mundo. Eles usaram algoritmos e técnicas de processamento de dados inovadores, que aperfeiçoaram os modelos astronômicos existentes, para ajudar a descobrir um dos mistérios do universo.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/numpy_bh_benefits.png" class="fig-center" alt="funcionalidades do numpy" caption="**Funcionalidades-chave do NumPy utilizadas**" >}}
+
+[resolution]: https://eventhorizontelescope.org/press-release-april-10-2019-astronomers-capture-first-image-black-hole
+
+[eddington]: https://en.wikipedia.org/wiki/Eddington_experiment
+
+[ehtim]: https://github.com/achael/eht-imaging
+
+[astropy]: https://www.astropy.org/
+[mpl]: https://matplotlib.org/
diff --git a/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md b/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md
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index 0000000000..5b1e3b87c8
--- /dev/null
+++ b/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md
@@ -0,0 +1,64 @@
+---
+title: "Estudo de Caso: Análise de Críquete, a revolução!"
+sidebar: false
+---
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/ipl-stadium.png" caption="**IPLT20, o maior festival de Críquete da Índia**" alt="Copa e estádio da Indian Premier League Cricket" attr="*(Créditos de imagem: IPLT20 (cup and logo) & Akash Yadav (stadium))*" attrlink="https://unsplash.com/@aksh1802" >}}
+
+
+
Você não joga para a torcida, joga para o país.
+
+
+
+## Sobre Críquete
+
+Dizer que os indianos adoram o críquete seria subestimar este sentimento. O jogo é jogado praticamente em todas as localidades da Índia, rurais ou urbanas, e é popular com os jovens e os anciões, conectando bilhões de pessoas na Índia como nenhum outro esporte. O críquete também recebe muita atenção da mídia. Há uma quantidade significativa de [dinheiro](https://www.statista.com/topics/4543/indian-premier-league-ipl/) e fama em jogo. Ao longo dos últimos anos, a tecnologia foi literalmente uma revolução. As audiências tem uma ampla possibilidade de escolha, com mídias de streaming, torneios, acesso barato a jogos de críquete ao vivo em dispositivos móveis, e mais.
+
+A Primeira Liga Indiana (*Indian Premier League* - IPL) é uma liga profissional de críquete [Twenty20](https://pt.wikipedia.org/wiki/Twenty20), fundada em 2008. É um dos eventos de críquete mais assistidos no mundo, avaliado em [$6,7 bilhões de dólares](https://en.wikipedia.org/wiki/Indian_Premier_League) em 2019.
+
+Críquete é um jogo dominado pelos números - as corridas executadas por um batsman, os wickets perdidos por um boleador, as partidas ganhas por uma equipe de críquete, o número de vezes que um batsman responde de certa maneira a um tipo de arremesso do boleador, etc. A capacidade de investigar números de críquete para melhorar o desempenho e estudar as oportunidades de negócio, mercado e economia de críquete através de poderosas ferramentas de análise, alimentadas por softwares numéricos de computação, como o NumPy, é um grande negócio. As análises de críquete fornecem informações interessantes sobre o jogo e informações preditivas sobre os resultados do jogo.
+
+Hoje, existem conjuntos ricos e quase infinitos de estatísticas e informações sobre jogos de críquete, por exemplo, [ESPN cricinfo](https://stats.espncricinfo.com/ci/engine/stats/index.html) e [cricsheet](https://cricsheet.org). Estes e muitos outros bancos de dados de críquete foram usados para [análise de críquete](https://www.researchgate.net/publication/336886516_Data_visualization_and_toss_related_analysis_of_IPL_teams_and_batsmen_performances) usando os mais modernos algoritmos de aprendizagem de máquina e modelagem preditiva. Plataformas de mídia e entretenimento, juntamente com entidades de esporte profissionais associadas ao jogo usam tecnologia e análise para determinar métricas chave para melhorar as chances de vitória:
+
+* média móvel do desempenho em rebatidas,
+* previsão de pontuação,
+* ganho de informações sobre desempenho e condição física de um determinado jogador contra determinado adversário,
+* contribuições dos jogadores para vitórias e derrotas para a tomada de decisões estratégicas na composição do time
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/cricket-pitch.png" class="csfigcaption" caption="**Pitch de críquete, o ponto focal do campo**" alt="Um pitch de críquete com um boleador e batsmen" align="middle" attr="*(Créditos de imagem: Debarghya Das)*" attrlink="http://debarghyadas.com/files/IPLpaper.pdf" >}}
+
+### Objetivos Principais da Análise de Dados
+
+* A análise de dados esportivos é usada não somente em críquete, mas em muitos [outros esportes](https://adtmag.com/blogs/dev-watch/2017/07/sports-analytics.aspx) para melhorar o desempenho geral da equipe e maximizar as chances de vitória.
+* A análise de dados em tempo real pode ajudar na obtenção de informações mesmo durante o jogo para orientar mudanças nas táticas da equipe e dos negócios associados para benefícios e crescimento econômicos.
+* Além da análise histórica, os modelos preditivos explorados para determinar os possíveis resultados das partidas requerem um conhecimento significativo sobre processamento numérico e ciência de dados, ferramentas de visualização e a possibilidade de incluir observações mais recentes na análise.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/player-pose-estimator.png" class="fig-center" alt="estimador de postura" caption="**Estimador de Postura de Críquete**" attr="*(Créditos de imagem: connect.vin)*" attrlink="https://connect.vin/2019/05/ai-for-cricket-batsman-pose-analysis/" >}}
+
+### Desafios
+
+* **Limpeza e pré-processamento de dados**
+
+ A IPL expandiu o formato de jogo clássico de cricket para uma escala muito maior. O número de partidas jogadas a cada temporada em vários formatos tem aumentado, assim como os dados, os algoritmos, as tecnologias de análise de dados mais recentes e modelos de simulação. A análise de dados de críquete requer mapeamento de campo, rastreamento do jogador, rastreamento de bola e análise de tiros do jogador, análise de lances do jogador e vários outros aspectos envolvidos em como a bola é lançada, seu ângulo, giro, velocidade e trajetória. Todos esses fatores em conjunto aumentaram a complexidade da limpeza e pré-processamento de dados.
+
+* **Modelagem Dinâmica**
+
+ No críquete, como em qualquer outro esporte, pode haver um grande número de variáveis relacionadas ao rastreamento de vários jogadores no campo, seus atributos, a bola e várias possibilidades de ações em potencial. A complexidade da análise e modelagem de dados é diretamente proporcional ao tipo de questões preditivas que são consideradas durante a análise e são altamente dependentes da representação de dados e do modelo. As coisas são ainda mais desafiadoras em termos de computação e comparações de dados quando previsões dinâmicas de jogo de críquete são desejadas, como o que teria acontecido se o batsman tivesse atingido a bola com um ângulo ou velocidade diferentes.
+
+* **Complexidade da análise preditiva**
+
+ Muito da tomada de decisões em críquete se baseia em questões como "com que frequência um batsman joga um certo tipo de lance se a recepção da bola for de um determinado tipo", ou "como um boleador muda a direção e alcance da sua jogada se o batsman responder de uma certa maneira". Esse tipo de consulta de análise preditiva requer a disponibilidade de conjuntos de dados altamente granulares e a capacidade de sintetizar dados e criar modelos generativos que sejam altamente precisos.
+
+## Papel do NumPy na Análise de Críquete
+
+A análise de dados esportivos é um campo próspero. Muitos pesquisadores e empresas [usam NumPy](https://adtmag.com/blogs/dev-watch/2017/07/sports-analytics.aspx) e outros pacotes PyData como Scikit-learn, SciPy, Matplotlib, e Jupyter, além de usar as últimas técnicas de aprendizagem de máquina e IA. O NumPy foi usado para vários tipos de análise esportiva relacionada a críquete, como:
+
+* **Análise Estatística:** Os recursos numéricos do NumPy ajudam a estimar o significado estatístico de dados observados ou de eventos ocorridos em partidas no contexto de vários jogadores e táticas de jogo, bem como estimar o resultado do jogo em comparação com um modelo generativo ou estático. [Análise Causal](https://amplitude.com/blog/2017/01/19/causation-correlation) e [abordagens em *big data*](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4996805/) são usados para análise tática.
+
+* **Data Visualization:** Data graphing and [visualization](https://towardsdatascience.com/advanced-sports-visualization-with-pandas-matplotlib-and-seaborn-9c16df80a81b) provide useful insights into relationship between various datasets.
+
+## Resumo
+
+A análise de dados esportivos é revolucionária quando se trata de como os jogos profissionais são jogados, especialmente se consideramos como acontece a tomada de decisões estratégicas, que até pouco tempo era principalmente feita com base na "intuição" ou adesão a tradições passadas. O NumPy forma uma fundação sólida para um grande conjunto de pacotes Python que fornecem funções de alto nível relacionadas à análise de dados, aprendizagem de máquina e algoritmos de IA. Estes pacotes são amplamente implantados para se obter informações em tempo real que ajudam na tomada de decisão para resultados decisivos, tanto em campo como para se derivar inferências e orientar negócios em torno do jogo de críquete. Encontrar os parâmetros ocultos, padrões, e atributos que levam ao resultado de uma partida de críquete ajuda os envolvidos a tomar nota das percepções do jogo que estariam de outra forma ocultas nos números e estatísticas.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/numpy_ca_benefits.png" class="fig-center" alt="Diagrama mostrando os benefícios de usar o NumPy para análise de críquete" caption="**Recursos principais da NumPy utilizados**" >}}
diff --git a/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md b/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md
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index 0000000000..e94880b925
--- /dev/null
+++ b/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md
@@ -0,0 +1,90 @@
+---
+title: "Estudo de Caso: Estimativa de Pose 3D com DeepLabCut"
+sidebar: false
+---
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/mice-hand.gif" class="fig-center" caption="**Análise de movimentos de mãos de camundongos usando DeepLapCut**" alt="animação de mãos de camundongos" attr="*(Fonte: www.deeplabcut.org )*" attrlink="http://www.mousemotorlab.org/deeplabcut">}}
+
+
+
Software de código aberto está acelerando a Biomedicina. DeepLabCut permite a análise automática de vídeos de comportamento animal usando Deep Learning.
+
+
+
+## Sobre o DeepLabCut
+
+[DeepLabCut](https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut) é uma toolbox de código aberto que permite que pesquisadores de centenas de instituições em todo o mundo rastreiem o comportamento de animais de laboratório, com muito poucos dados de treinamento, mas com precisão no nível humano. Com a tecnologia DeepLabCut, cientistas podem aprofundar a compreensão científica do controle motor e do comportamento em diversas espécies animais e escalas temporais.
+
+Várias áreas de pesquisa, incluindo a neurociência, a medicina e a biomecânica, utilizam dados de rastreamento da movimentação de animais. A DeepLabCut ajuda a compreender o que os seres humanos e outros animais estão fazendo, analisando ações que foram registradas em vídeo. Ao usar automação para tarefas trabalhosas de monitoramento e marcação, junto com análise de dados baseada em redes neurais profundas, a DeepLabCut garante que estudos científicos envolvendo a observação de animais como primatas, camundongos, peixes, moscas etc. sejam mais rápidos e precisos.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/race-horse.gif" class="fig-center" caption="**Pontos coloridos rastreiam as posições das partes do corpo de um cavalo de corrida**" alt="animação de um jóquei em um cavalo correndo" attr="*(Fonte: Mackenzie Mathis)*">}}
+
+O rastreamento não invasivo dos animais pela DeepLabCut através da extração de poses é crucial para pesquisas científicas em domínios como a biomecânica, genética, etologia e neurociência. Medir as poses dos animais de maneira não invasiva através de vídeo - sem marcadores - com fundos dinâmicos é computacionalmente desafiador, tanto tecnicamente quanto em termos de recursos e dados de treinamento necessários.
+
+A DeepLabCut permite que pesquisadores façam estimativas de poses para os sujeitos, permitindo que se possa quantificar de maneira eficiente seus comportamentos através de um conjunto de ferramentas de software baseado em Python. Com a DeepLabCut, pesquisadores podem identificar quadros (*frames*) distintos em vídeos e rotular digitalmente partes específicas do corpo em alguns quadros com uma GUI especializada. A partir disso, a arquitetura de estimação de poses baseada em deep learning da DeepLabCut aprende a selecionar essas mesmas características no resto do vídeo e em outros vídeos similares. A ferramenta funciona para várias espécies de animais, desde animais comuns em laboratórios, como moscas e camundongos, até os mais incomuns, como [guepardos][cheetah-movement].
+
+A DeepLabCut usa um princípio chamado [aprendizado por transferência (*transfer learning*)](https://arxiv.org/pdf/1909.11229), o que reduz enormemente a quantidade de dados de treinamento necessários e acelera a convergência do período de treinamento. Dependendo das suas necessidades, usuários podem escolher diferentes arquiteturas de rede que forneçam inferência mais rápida (por exemplo, MobileNetV2), e que também podem ser combinadas com feedback experimental em tempo real. A DeepLabCut usou originalmente os detectores de features de uma arquitetura de alto desempenho para estimativa de poses humanas, chamada [DeeperCut](https://arxiv.org/abs/1605.03170), que inspirou seu nome. O pacote foi significativamente alterado para incluir mais arquiteturas, métodos de ampliação e uma experiência de usuário completa no front-end. Além de possibilitar experimentos biológicos em grande escala, DeepLabCut fornece capacidades ativas de aprendizado para que os usuários possam aumentar o conjunto de treinamento ao longo do tempo, para incluir casos particulares e tornar seu algoritmo de estimativa de poses robusto no seu contexto específico.
+
+Recentemente, foi introduzido o [modelo DeepLabCut zoo](http://www.mousemotorlab.org/dlc-modelzoo), que proporciona modelos pré-treinados para várias espécies e condições experimentais, desde a análise facial em primatas até à posição de cães. Isso pode ser executado na nuvem, por exemplo, sem qualquer rotulagem de novos dados ou treinamento em rede neural, e não é necessária nenhuma experiência em programação.
+
+### Principais Objetivos e Resultados
+
+* **Automação da análise de poses animais para estudos científicos:**
+
+ O objetivo principal da tecnologia DeepLabCut é medir e rastrear a postura dos animais em várias configurações. Esses dados podem ser usados, por exemplo, em estudos de neurociência para entender como o cérebro controla o movimento, ou para elucidar como os animais interagem socialmente. Pesquisadores observaram que [desempenho é 10 vezes melhor](https://www.biorxiv.org/content/10.1101/457242v1) com o DeepLabCut. Poses podem ser inferidas off-line em até 1200 quadros por segundo (FPS).
+
+* **Criação de um kit de ferramentas Python fácil de usar para estimativa de poses:**
+
+ DeepLabCut queria compartilhar sua tecnologia de estimativa de poses de animais na forma de uma ferramenta simples de usar que pudesse ser adotada pelos pesquisadores facilmente. Assim, criaram um conjunto de ferramentas em Python completo e fácil de usar, também com recursos de gerenciamento de projeto. Isso permite não apenas a automação de estimação de poses, mas também o gerenciamento do projeto de ponta a ponta, ajudando o usuário do DeepLabCut Toolkit desde a fase de coleta para criar fluxos de dados compartilháveis e reutilizáveis.
+
+ Seu [conjunto de ferramentas][DLCToolkit] agora está disponível como software de código aberto.
+
+ Um fluxo de trabalho típico na DeepLabCut inclui:
+
+ - criação e refinamento de conjuntos de treinamento por meio de aprendizagem ativa
+ - criação de redes neurais personalizadas para animais e cenários específicos
+ - código para inferência em larga escala em vídeos
+ - inferências de desenho usando ferramentas integradas de visualização
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/deeplabcut-toolkit-steps.png" class="csfigcaption" caption="**Passos na estimação de poses com DeepLabCut**" alt="diagrama de passos na estimação de poses" align="middle" attr="(Fonte: DeepLabCut)" attrlink="https://twitter.com/DeepLabCut/status/1198046918284210176/photo/1" >}}
+
+### Desafios
+
+* **Velocidade**
+
+ Processamento rápido de vídeos de animais para medir seu comportamento e, ao mesmo tempo, tornar os experimentos científicos mais eficientes e precisos. Extrair poses animais detalhadas para experimentos em laboratório, sem marcadores, sobre fundos dinâmicos, pode ser desafiador tanto tecnicamente quanto em termos de recursos e dados de treinamento necessários. Criar uma ferramenta que seja fácil de usar sem necessidade de habilidades como expertise em visão computacional que permita aos cientistas fazerem pesquisa em contextos mais próximos do mundo real é um problema não-trivial a ser solucionado.
+
+* **Combinatória**
+
+ Combinatória envolve a junção e integração de movimentos de múltiplos membros em um comportamento animal único. Reunir pontos-chave e suas conexões em movimentos animais individuais e encadeá-los em função do tempo é um processo complexo que exige análise numérica intensa, especialmente nos casos de rastreio de múltiplos animais em vídeos experimentais.
+
+* **Processamento de dados**
+
+ Por último, mas não menos importante, manipulação de matrizes - processar grandes conjuntos de matrizes correspondentes a várias imagens, tensores alvo e pontos-chave é bastante desafiador.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/pose-estimation.png" class="csfigcaption" caption="**Estimação de poses e complexidade**" alt="6 imagens com diferentes exemplos de captura de movimento" align="middle" attr="(Fonte: Mackenzie Mathis)" attrlink="https://www.biorxiv.org/content/10.1101/476531v1.full.pdf" >}}
+
+## O papel do NumPy nos desafios da estimação de poses
+
+NumPy supre a principal necessidade da tecnologia DeepLabCut de cálculos numéricos de alta velocidade para análises comportamentais. Além da NumPy, DeepLabCut emprega várias bibliotecas Python que usam a NumPy como sua base, tais como [SciPy](https://www.scipy.org), [Pandas](https://pandas.pydata.org), [matplotlib](https://matplotlib.org), [Tensorpack](https://github.com/tensorpack/tensorpack), [imgaug](https://github.com/aleju/imgaug), [scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/), [scikit-image](https://scikit-image.org) e [Tensorflow](https://www.tensorflow.org).
+
+As seguintes características da NumPy desempenharam um papel fundamental para atender às necessidades de processamento de imagens, combinatória e cálculos rápidos nos algoritmos de estimação de pose na DeepLabCut:
+
+* Vetorização
+* Operações em arrays com máscaras
+* Álgebra linear
+* Amostragem aleatória
+* Reordenamento de matrizes grandes
+
+A DeepLabCut utiliza as capacidades de manipulação de arrays do NumPy em todo o fluxo de trabalho oferecido pelo seu conjunto de ferramentas. Em particular, a NumPy é usada para amostragem de quadros distintos para serem rotulados com anotações humanas e para escrita, edição e processamento de dados de anotação. Dentro da TensorFlow, a rede neural é treinada pela tecnologia DeepLabCut em milhares de iterações para prever as anotações verdadeiras dos quadros. Para este propósito, densidades de alvo (*scoremaps*) são criadas para colocar a estimativa como um problema de tradução de imagem a imagem. Para tornar as redes neurais robustas, o aumento de dados é empregado, o que requer o cálculo de scoremaps alvo sujeitos a várias etapas geométricas e de processamento de imagem. Para tornar o treinamento rápido, os recursos de vectorização da NumPy são utilizados. Para inferência, as previsões mais prováveis de scoremaps alvo precisam ser extraídas e é necessário "vincular previsões para montar animais individuais" de maneira eficiente.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/deeplabcut-workflow.png" class="fig-center" caption="**Fluxo de dados DeepLabCut**" alt="diagrama com o fluxo de dados do deeplabcut" attr="*(Fonte: Mackenzie Mathis)*" attrlink="https://www.researchgate.net/figure/DeepLabCut-work-flow-The-diagram-delineates-the-work-flow-as-well-as-the-directory-and_fig1_329185962">}}
+
+## Resumo
+
+Observação e descrição eficiente do comportamento é uma peça fundamental da etologia, neurociência, medicina e tecnologia modernas. [DeepLabCut](http://orga.cvss.cc/wp-content/uploads/2019/05/NathMathis2019.pdf) permite que os pesquisadores estimem a pose do sujeito, permitindo efetivamente que o seu comportamento seja quantificado. Com apenas um pequeno conjunto de imagens de treinamento, o conjunto de ferramentas em Python da DeepLabCut permite treinar uma rede neural tão precisa quanto a rotulagem humana, expandindo assim sua aplicação para não só análise de comportamento dentro do laboratório, mas também potencialmente em esportes, análise de locomoção, medicina e estudos sobre reabilitação. Desafios complexos em combinatória e processamento de dados enfrentados pelos algoritmos da DeepLabCut são tratados através do uso de recursos de manipulação de matriz do NumPy.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/numpy_dlc_benefits.png" class="fig-center" alt="numpy benefits" caption="**Recursos chave do NumPy utilizados**" >}}
+
+[cheetah-movement]: https://www.technologynetworks.com/neuroscience/articles/interview-a-deeper-cut-into-behavior-with-mackenzie-mathis-327618
+
+[DLCToolkit]: https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut
diff --git a/content/pt/case-studies/gw-discov.md b/content/pt/case-studies/gw-discov.md
new file mode 100644
index 0000000000..1064e5ca32
--- /dev/null
+++ b/content/pt/case-studies/gw-discov.md
@@ -0,0 +1,69 @@
+---
+title: "Estudo de Caso: Descoberta de Ondas Gravitacionais"
+sidebar: false
+---
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/gw_sxs_image.png" class="fig-center" caption="**Ondas gravitacionais**" alt="duas esferas orbitando a si mesmas, gerando ondas gravitacionais" attr="*(Créditos de imagem: O projeto Simulating eXtreme Spacetimes (SXS) no LIGO)*" attrlink="https://youtu.be/Zt8Z_uzG71o" >}}
+
+
+
O ecossistema científico Python é uma infraestrutura crítica para a pesquisa feita no LIGO.
+
+
+
+## Sobre [Ondas Gravitacionais](https://www.nationalgeographic.com/news/2017/10/what-are-gravitational-waves-ligo-astronomy-science/) e o [LIGO](https://www.ligo.caltech.edu)
+
+Ondas gravitacionais são ondulações no tecido espaço-tempo, geradas por eventos cataclísmicos no universo, como a colisão e a fusão de dois buracos negros ou a coalescência de estrelas binárias ou supernovas. A observação de ondas gravitacionais pode ajudar não só no estudo da gravidade, mas também no entendimento de alguns dos fenômenos obscuros existentes no universo distante e seu impacto.
+
+O [Observatório Interferômetro Laser de Ondas Gravitacionais (LIGO)](https://www.ligo.caltech.edu) foi projetado para abrir o campo da astrofísica das ondas gravitacionais através da detecção direta de ondas gravitacionais previstas pela Teoria Geral da Relatividade de Einstein. It comprises two widely separated interferometers within the United States — one in Hanford, Washington and the other in Livingston, Louisiana — operated in unison to detect gravitational waves. Cada um deles tem detectores em escala quilométrica de ondas gravitacionais que usam interferometria laser. A Colaboração Científica LIGO (LSC), é um grupo de mais de 1000 cientistas de universidades dos Estados Unidos e em 14 outros países apoiados por mais de 90 universidades e institutos de pesquisa; aproximadamente 250 estudantes contribuem ativamente com a colaboração. A nova descoberta do LIGO é a primeira observação de ondas gravitacionais em si, feita medindo os pequenos distúrbios que as ondas fazem ao espaço-tempo enquanto atravessam a Terra. A descoberta abriu novas fronteiras astrofísicas que exploram o lado "curvado" do universo - objetos e fenômenos que são feitos a partir da curvatura do espaço-tempo.
+
+
+### Objetivos
+
+* Embora sua [missão](https://www.ligo.caltech.edu/page/what-is-ligo) seja detectar ondas gravitacionais de alguns dos processos mais violentos e enérgicos no Universo, os dados que o LIGO coleta podem ter efeitos de grande alcance em muitas áreas da física, incluindo gravitação, relatividade, astrofísica, cosmologia, física de partículas e física nuclear.
+* Processar dados observados através de cálculos numéricos de relatividade que envolvem matemática complexa para identificar o sinal e o ruído, filtrar o sinal relevante e estimar estatisticamente o significado dos dados observados.
+* Visualização de dados para que os resultados binários/numéricos possam ser compreendidos.
+
+
+
+### Desafios
+
+* **Computação**
+
+ As ondas gravitacionais são difíceis de detectar pois produzem um efeito muito pequeno e têm uma pequena interação com a matéria. Processar e analisar todos os dados do LIGO requer uma vasta infraestrutura de computação. Depois de cuidar do ruído, que é bilhões de vezes maior que o sinal, ainda há equações de relatividade complexas e enormes quantidades de dados que apresentam um desafio computacional: [O(10^7) horas de CPU necessárias para análises de fusão binária](https://youtu.be/7mcHknWWzNI) espalhado em 6 clusters dedicados ao LIGO.
+
+* **Sobrecarga de dados**
+
+ À medida que os dispositivos observacionais se tornam mais sensíveis e confiáveis, os desafios criados pela sobrecarga de dados e a procura por uma agulha em um palheiro se tornam muito maiores. O LIGO gera terabytes de dados todos os dias! Entender esses dados requer um enorme esforço para cada detecção. Por exemplo, os sinais sendo coletados pelo LIGO devem ser combinados por supercomputadores e comparados a centenas de milhares de modelos de possíveis assinaturas de ondas gravitacionais.
+
+* **Visualização**
+
+ Uma vez que os obstáculos relacionados a compreender as equações de Einstein bem o suficiente para resolvê-las usando supercomputadores foram ultrapassados, o próximo grande desafio era tornar os dados compreensíveis para o cérebro humano. A modelagem de simulações, assim como a detecção de sinais, exigem técnicas de visualização efetiva. A visualização também desempenha um papel de fornecer mais credibilidade à relatividade numérica aos olhos dos aficionados pela ciência pura, que não dão importância suficiente à relatividade numérica até que a imagem e as simulações tornem mais fácil a compreensão dos resultados para um público maior. A velocidade da computação complexa, e da renderização, re-renderização de imagens e simulações usando as últimas entradas e informações experimentais pode ser uma atividade demorada que desafia pesquisadores neste domínio.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/gw_strain_amplitude.png" class="fig-center" alt="amplitude da deformação das ondas gravitacionais" caption="**Amplitude estimada da deformação das ondas gravitacionais do evento GW150914**" attr="(**Créditos do gráfico:** Observation of Gravitational Waves from a Binary Black Hole Merger, ResearchGate Publication)" attrlink="https://www.researchgate.net/publication/293886905_Observation_of_Gravitational_Waves_from_a_Binary_Black_Hole_Merger" >}}
+
+## O papel do NumPy na detecção de ondas gravitacionais
+
+Ondas gravitacionais emitidas da fusão não podem ser calculadas usando nenhuma técnica a não ser relatividade numérica por força bruta usando supercomputadores. A quantidade de dados que o LIGO coleta é imensa tanto quanto os sinais de ondas gravitacionais são pequenos.
+
+NumPy, o pacote padrão de análise numérica para Python, foi parte do software utilizado para várias tarefas executadas durante o projeto de detecção de ondas gravitacionais no LIGO. O NumPy ajudou a resolver problemas matemáticos e de manipulação de dados complexos em alta velocidade. Aqui estão alguns exemplos:
+
+* [Processamento de sinais](https://www.uv.es/virgogroup/Denoising_ROF.html): Detecção de falhas, [Identificação de ruídos e caracterização de dados](https://ep2016.europython.eu/media/conference/slides/pyhton-in-gravitational-waves-research-communities.pdf) (NumPy, scikit-learn, scipy, matplotlib, pandas, PyCharm)
+* Recuperação de dados: Decidir quais dados podem ser analisados, compreender se os dados contém um sinal - como uma agulha em um palheiro
+* Análise estatística: estimar o significado estatístico dos dados observados, estimando os parâmetros do sinal (por exemplo, massa de estrelas, velocidade de giro e distância) em comparação com um modelo.
+* Visualização de dados
+ - Séries temporais
+ - Espectrogramas
+* Cálculo de correlações
+* [Software](https://github.com/lscsoft) fundamental desenvolvido na análise de ondas gravitacionais, como [GwPy](https://gwpy.github.io/docs/stable/overview.html) e [PyCBC](https://pycbc.org) usam NumPy e AstroPy internamente para fornecer interfaces baseadas em objetos para utilidades, ferramentas e métodos para o estudo de dados de detectores de ondas gravitacionais.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/gwpy-numpy-dep-graph.png" class="fig-center" alt="gráfico de dependências do gwpy com o NumPy em realce" caption="**Gráfico de dependências mostrando como o pacote GwPy depende do NumPy**" >}}
+
+----
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/PyCBC-numpy-dep-graph.png" class="fig-center" alt="gráfico de dependências do PyCBC com NumPy em realce" caption="**Gráfico de dependências mostrando como o pacote PyCBC depende do NumPy**" >}}
+
+## Resumo
+
+A detecção de ondas gravitacionais permitiu que pesquisadores descobrissem fenômenos totalmente inesperados ao mesmo tempo em que proporcionaram novas idéias sobre muitos dos fenômenos mais profundos conhecidos na astrofísica. O processamento e a visualização de dados é um passo crucial que ajuda cientistas a obter informações coletadas de observações científicas e a entender os resultados. Os cálculos são complexos e não podem ser compreendidos por humanos a não ser que sejam visualizados usando simulações de computador que são alimentadas com dados e análises reais observados. O NumPy, junto com outras bibliotecas Python, como matplotlib, pandas, e scikit-learn [permitem que pesquisadores](https://www.gw-openscience.org/events/GW150914/) respondam perguntas complexas e descubram novos horizontes em nossa compreensão do universo.
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/numpy_gw_benefits.png" class="fig-center" alt="funcionalidades do numpy" caption="**Recursos chave do NumPy utilizados**" >}}
diff --git a/content/pt/citing-numpy.md b/content/pt/citing-numpy.md
new file mode 100644
index 0000000000..f10e1042ca
--- /dev/null
+++ b/content/pt/citing-numpy.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+---
+title: Citando o NumPy
+sidebar: false
+---
+
+Se o NumPy é importante na sua pesquisa, e você gostaria de dar reconhecimento ao projeto na sua publicação acadêmica, sugerimos citar os seguintes documentos:
+
+* Harris, C.R., Millman, K.J., van der Walt, S.J. et al. _Array programming with NumPy_. Nature 585, 357–362 (2020). DOI: [10.1038/s41586-020-2649-2](https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2). ([Link da editora](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2)).
+
+_Em formato BibTeX:_
+
+ ```
+@Article{ harris2020array,
+ title = {Array programming with {NumPy}},
+ author = {Charles R. Harris and K. Jarrod Millman and St{'{e}}fan J.
+ van der Walt and Ralf Gommers and Pauli Virtanen and David
+ Cournapeau and Eric Wieser and Julian Taylor and Sebastian
+ Berg and Nathaniel J. Smith and Robert Kern and Matti Picus
+ and Stephan Hoyer and Marten H. van Kerkwijk and Matthew
+ Brett and Allan Haldane and Jaime Fern{'{a}}ndez del
+ R{'{\i}}o and Mark Wiebe and Pearu Peterson and Pierre
+ G{'{e}}rard-Marchant and Kevin Sheppard and Tyler Reddy and
+ Warren Weckesser and Hameer Abbasi and Christoph Gohlke and
+ Travis E. Oliphant},
+ year = {2020},
+ month = sep,
+ journal = {Nature},
+ volume = {585},
+ number = {7825},
+ pages = {357--362},
+ doi = {10.1038/s41586-020-2649-2},
+ publisher = {Springer Science and Business Media {LLC}},
+ url = {https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2}
+}
+```
diff --git a/content/pt/code-of-conduct.md b/content/pt/code-of-conduct.md
new file mode 100644
index 0000000000..5a29dbde43
--- /dev/null
+++ b/content/pt/code-of-conduct.md
@@ -0,0 +1,83 @@
+---
+title: Código de Conduta NumPy
+sidebar: false
+aliases:
+ - /conduct.html
+---
+
+### Introdução
+
+Este código de conduta aplica-se a todos os espaços gerenciados pelo projeto NumPy, incluindo todas as listas de discussão públicas e privadas, *issue tracker*, wikis, blogs, Twitter e qualquer outro canal de comunicação usado pela nossa comunidade. O projeto NumPy não organiza eventos presenciais. No entanto, os eventos relacionados à nossa comunidade devem ter um código de conduta semelhante ao atual.
+
+Este Código de Conduta deve ser honrado por todas as pessoas que participam da comunidade NumPy formal ou informalmente, ou que reivindicam qualquer afiliação com o projeto, em qualquer atividade relacionada ao projeto, especialmente ao representar o projeto, em qualquer função.
+
+Este código não é exaustivo ou completo. Serve para disseminar a nossa compreensão comum de um ambiente colaborativo e de objetivos compartilhados entre nós. Por favor, tente seguir este código tanto na essência quanto ao pé da letra, para criar um ambiente amigável e produtivo que enriqueça a comunidade em geral.
+
+### Diretrizes específicas
+
+Nós nos esforçamos para:
+
+1. Sermos abertos. Convidamos qualquer pessoa a participar da nossa comunidade. Preferimos usar métodos públicos de comunicação para mensagens relacionadas aos projetos, a menos que estejamos discutindo algo sensível. Isso se aplica a mensagens em busca de ajuda ou suporte relacionado ao projeto também; não só é muito mais provável que um pedido de ajuda público resulte em uma resposta, mas isso também garante que qualquer erro involuntário na resposta seja mais facilmente detectado e corrigido.
+2. Sermos empáticos, acolhedores, amigáveis e pacientes. Trabalhamos juntos para resolver conflitos e acreditamos em boas intenções. Todos nós podemos sentir alguma frustração de vez em quando, mas não permitimos que a frustração se transforme num ataque pessoal. Uma comunidade onde as pessoas se sentem desconfortáveis ou ameaçadas não é uma comunidade produtiva.
+3. Sermos colaborativos. O nosso trabalho será utilizado por outras pessoas e, por sua vez, dependeremos do trabalho dos outros. Quando fazemos algo em benefício do projeto, estamos dispostos a explicar aos outros como esse algo funciona, para que outros possam desenvolver o trabalho e torná-lo ainda melhor. Qualquer decisão que tomemos afetará nossos usuários e os colegas, e levamos essas consequências a sério quando tomamos decisões.
+4. Sermos questionadores. Ninguém sabe tudo! Fazer perguntas antecipadamente evita muitos problemas mais tarde, por isso encorajamos as perguntas, embora possamos encaminhá-las para um fórum adequado. Vamos nos esforçar para sermos sensíveis e úteis.
+5. Termos cuidado com as palavras que escolhemos. Sejamos cuidadosos e respeitosos na nossa comunicação e tomemos para nós a responsabilidade pelo nosso próprio discurso. Seja gentil com os outros. Não insulte ou deprecie outros participantes. Nós não aceitaremos assédio ou outros comportamentos exclusivos, como:
+ * Ameaças ou linguagem violenta direcionadas contra outra pessoa.
+ * Piadas e linguagem sexista, racista ou discriminatória.
+ * Postagem de material sexualmente explícito ou violento.
+ * Postar (ou ameaçar postar) informações pessoais de outras pessoas (“doxing”).
+ * Compartilhar conteúdo privado, como e-mails enviados de maneira privada ou não-pública, ou fóruns não registrados, como histórico de canais IRC, sem o consentimento do remetente.
+ * Insultos pessoais, especialmente aqueles que utilizam termos racistas ou sexistas.
+ * Atenção sexual não consentida.
+ * Profanidade excessiva. Por favor, evite palavrões; as pessoas diferem muito na sua sensibilidade à linguagem.
+ * Assédio reiterado. Em geral, se alguém pedir que você pare, então pare.
+ * Advogar em favor ou encorajar qualquer um dos comportamentos acima.
+
+### Declaração de diversidade
+
+O projeto NumPy convida e incentiva a participação de todas as pessoas. Estamos empenhados em ser uma comunidade da qual todas as pessoas gostem de fazer parte. Embora nem sempre sejamos capazes de acomodar as preferências de cada indivíduo, nós tentamos o nosso melhor para tratar todos gentilmente.
+
+Não importa como você se identifica ou como os outros percebem você: nós lhe damos as boas-vindas. Embora nenhuma lista possa esperar ser totalmente abrangente, honramos explicitamente a diversidade em: idade, cultura, etnia, genótipo, identidade ou expressão de gênero, língua, origem, neurotipo, fenotipo, crenças políticas, profissão, raça, religião, orientação sexual, estado socioeconômico, subcultura e capacidade técnica, na medida em que não entrem em conflito com este código de conduta.
+
+Embora sejamos receptivos às pessoas fluentes em todas as línguas, o desenvolvimento do NumPy é conduzido em inglês.
+
+Padrões de comportamento na comunidade NumPy estão detalhados no Código de Conduta acima. Os participantes da nossa comunidade devem se comportar de acordo com esses padrões em todas as suas interações e ajudar os outros a fazê-lo também (veja a próxima seção).
+
+### Diretrizes de Resposta a Incidentes
+
+Sabemos que é mais comum do que o desejado que a comunicação na Internet comece ou se transforme em abusos óbvios e flagrantes. Reconhecemos também que, por vezes, as pessoas podem ter um dia ruim, ou não conhecer algumas das orientações deste Código de Conduta. Tenha isto em mente ao decidir como responder a uma violação deste Código.
+
+Em caso de violações claramente intencionais, o Comitê do Código de Conduta (veja abaixo) deve ser informado. Para violações possivelmente não intencionais, você pode responder à pessoa e apontar este código de conduta (seja em público ou em privado, o que for mais apropriado). Se preferir não o fazer, sinta-se à vontade para informar diretamente o Comitê do Código de Conduta, ou peça ao Comitê um conselho, sigilosamente.
+
+Você pode relatar problemas ao Comitê do Código de Conduta NumPy em numpy-conduct@googlegroups.com.
+
+Atualmente, o comitê é formato por:
+
+* Stefan van der Walt
+* Melissa Weber Mendonça
+* Anirudh Subramanian
+
+Se o seu relatório envolve algum membro da comissão, ou se você sentir que existe um conflito de interesses em tratá-lo, então os membros abster-se-ão de considerar o seu relatório. Como alternativa, se por qualquer razão você se sentir desconfortável em fazer um relatório à comissão, então você também pode entrar em contato com a equipe sênior da NumFOCUS em [conduct@numfocus.org](https://numfocus.org/code-of-conduct#persons-responsible).
+
+### Resolução de Incidentes & Execução do Código de Conduta
+
+_Esta seção resume os pontos mais importantes, mais detalhes podem ser encontrados em_ [Código de Conduta do NumPy - Como dar seguimento a um relatório](/report-handling-manual).
+
+Vamos investigar e responder a todas as queixas. O Comitê do Código de Conduta do NumPy e o Comitê Diretor do NumPy (se envolvido) protegerão a identidade do relatante, e tratarão o conteúdo das reclamações como confidencial (a menos que o relatante aceite o contrário).
+
+Em caso de violações graves e óbvias, por exemplo, ameaça pessoal ou linguagem violenta, sexista ou racista, vamos imediatamente desconectar a pessoa relatada dos canais de comunicação do NumPy; por favor, consulte o manual para mais detalhes.
+
+Em casos que não envolvam claras violações graves e óbvias deste Código de Conduta, o processo de ação referente a qualquer relato de violação do Código de Conduta recebido será:
+
+1. acusar o recebimento do relato,
+2. discussão/feedback razoável,
+3. mediação (se o feedback não ajudar e somente se ambos o relatante e relatado concordarem com isso),
+4. aplicação de solução via decisão transparente (veja as [Resoluções](/report-handling-manual#resolutions)) do Comitê do Código de Conduta.
+
+O comitê responderá a qualquer relatório o mais rapidamente possível e, no máximo, no prazo de 72 horas.
+
+### Notas
+
+Somos gratos aos grupos responsáveis pelos documentos abaixo, dos quais retiramos conteúdo e inspiração:
+
+- [The SciPy Code of Conduct](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/dev/conduct/code_of_conduct.html)
diff --git a/content/pt/community.md b/content/pt/community.md
new file mode 100644
index 0000000000..bc930270be
--- /dev/null
+++ b/content/pt/community.md
@@ -0,0 +1,65 @@
+---
+title: Comunidade
+sidebar: false
+---
+
+NumPy is a community-driven open source project developed by a diverse group of [contributors](/teams/). A liderança do NumPy assumiu um forte compromisso de criar uma comunidade aberta, inclusiva e positiva. Por favor, leia [o Código de Conduta NumPy](/pt/code-of-conduct) para orientações sobre como interagir com os outros de uma forma que faça a comunidade prosperar.
+
+Oferecemos vários canais de comunicação para aprender, compartilhar seu conhecimento e se conectar com outros dentro da comunidade NumPy.
+
+
+## Participar online
+
+Abaixo, listamos algumas formas de se envolver diretamente com o projeto e a comunidade do NumPy. _Por favor, note que encorajamos os usuários e membros da comunidade a apoiarem-se uns aos outros para perguntas sobre utilização - veja [Obter Ajuda](/gethelp)._
+
+
+### [Lista de discussões NumPy](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion)
+
+Esta lista é o principal fórum para discussões mais longas, como adicionar novos recursos ao NumPy, fazer alterações no roadmap do NumPy e em todos os tipos de tomada de decisão para todo o projeto. Anúncios sobre o NumPy, como novas versões, reuniões de desenvolvedores, sprints ou palestras de conferência também são feitas nesta lista.
+
+Nesta lista, por favor, use *bottom posting*, responda à lista (em vez de a outro remetente), e não responda aos *digests*. A searchable archive of this list is available [here](https://mail.python.org/archives/list/numpy-discussion@python.org/).
+
+***
+
+### [Página de issues do GitHub](https://github.com/numpy/numpy/issues)
+
+- Para relatórios de bugs (por exemplo, "`np.arange(3).shape` retorna `(5,)`, quando deveria retornar `(3,)`");
+- problemas de documentação (ex. "Eu achei esta seção confusa");
+- e pedidos de recursos (por exemplo, "Eu gostaria de ter um novo método de interpolação em `np.percentile`").
+
+_Por favor, note que o GitHub não é o lugar certo para relatar uma vulnerabilidade de segurança. Se você acha que encontrou uma vulnerabilidade de segurança no NumPy, relate-a [aqui](https://tidelift.com/docs/security)._
+
+***
+
+### [Slack](https://numpy-team.slack.com)
+
+Uma sala de bate-papo em tempo real para fazer perguntas sobre _contribuir_ para o NumPy. Este é um fórum privado, especificamente para pessoas hesitantes em levantar suas perguntas ou idéias em uma grande lista de e-mails públicos ou no GitHub. Por favor, clique [aqui](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#contributing-to-numpy) para mais detalhes e como obter um convite.
+
+
+## Grupos de Estudo e Meetups
+
+Se você gostaria de encontrar um encontro ou grupo de estudo local para aprender mais sobre o NumPy e o ecossistema mais amplo de pacotes Python para ciência de dados e computação científica, recomendamos explorar os [meetups PyData](https://www.meetup.com/pro/pydata/) (mais de 150 encontros, mais de 100.000 membros).
+
+O NumPy também organiza sprints presenciais para sua equipe e colaboradores interessados ocasionalmente. Estes eventos são normalmente planejados com vários meses de antecedência e serão anunciados na [lista de discussão](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion) e no [Twitter](https://twitter.com/numpy_team).
+
+
+## Conferências
+
+O projeto NumPy não organiza suas próprias conferências. As conferências que tradicionalmente têm sido mais populares com mantenedores, colaboradores e usuários são as conferências SciPy e PyData:
+
+- [SciPy US](https://conference.scipy.org)
+- [EuroSciPy](https://www.euroscipy.org)
+- [SciPy Latin America](https://www.scipyla.org)
+- [SciPy India](https://scipy.in)
+- [SciPy Japan](https://conference.scipy.org)
+- [conferências PyData](https://pydata.org/event-schedule/) (15-20 eventos por ano espalhados por muitos países)
+
+Muitas dessas conferências incluem dias de tutorial sobre o NumPy e/ou sprints onde você pode aprender como contribuir com o NumPy ou projetos de código aberto relacionados.
+
+
+## Junte-se à comunidade NumPy
+
+Para prosperar, o projeto NumPy precisa de sua experiência e entusiasmo. Não é uma pessoa programadora? Sem problemas! Existem muitas maneiras de contribuir com o NumPy.
+
+Se você está interessado em se tornar um contribuidor do NumPy (oba!) recomendamos que você confira nossa página sobre [Contribuições](/pt/contribute).
+
diff --git a/content/pt/config.yaml b/content/pt/config.yaml
new file mode 100644
index 0000000000..9ca2f96a65
--- /dev/null
+++ b/content/pt/config.yaml
@@ -0,0 +1,165 @@
+---
+languageName: Português
+params:
+ description: Por que NumPy? Arrays n-dimensionais poderosas. Ferramentas para computação numérica. Interoperabilidade. Alto desempenho. Código aberto.
+ navbarlogo:
+ image: logo.svg
+ link: /pt/
+ hero:
+ #Main hero title
+ title: NumPy
+ #Hero subtitle (optional)
+ subtitle: A biblioteca fundamental para computação científica com Python
+ #Button text
+ buttontext: Comece aqui
+ #Where the main hero button links to
+ buttonlink: "/pt/install"
+ #Hero image (from static/images/___)
+ image: logo.svg
+ shell:
+ title: placeholder
+ promptlabel: console interativo
+ button:
+ -
+ label: Habilita o tutorial com console interativo
+ text: Habilitar
+ shellcontent:
+ intro:
+ -
+ title: Experimentar o NumPy
+ text: Ativar o console interativo
+ loading:
+ -
+ title: Enquanto esperamos...
+ text: Iniciando container em mybinder.org...
+ docslink: Não se esqueça de conferir a documentação.
+ casestudies:
+ title: ESTUDOS DE CASO
+ features:
+ -
+ title: A Primeira Imagem de um Buraco Negro
+ text: Como o NumPy, junto com outras bibliotecas como SciPy e Matplotlib que dependem do NumPy, permitiram ao Event Horizon Telescope gerar a primeira imagem de um buraco negro da história.
+ img: /images/content_images/case_studies/blackhole.png
+ alttext: Primeira imagem de um buraco negro. É um círculo laranja em um fundo preto.
+ url: /pt/case-studies/blackhole-image
+ -
+ title: Descoberta de Ondas Gravitacionais
+ text: Em 1916, Albert Einstein previu ondas gravitacionais; 100 anos depois, sua existência foi confirmada pelos cientistas do LIGO usando NumPy.
+ img: /images/content_images/case_studies/gravitional.png
+ alttext: Duas esferas orbitando a si mesmas. Elas deslocam a gravidade em seu entorno.
+ url: /pt/case-studies/gw-discov
+ -
+ title: Análise Esportiva
+ text: A análise de críquete está mudando o jogo ao melhorar o desempenho de jogadores e times através de modelagem estatística e análise preditiva. O NumPy possibilita muitas dessas análises.
+ img: /images/content_images/case_studies/sports.jpg
+ alttext: Bola de críquete em um campo verde
+ url: /pt/case-studies/cricket-analytics
+ -
+ title: Estimação de poses usando deep learning
+ text: DeepLabCut usa o NumPy para acelerar estudos científicos que envolvem comportamento animal para entender melhor o controle motor em várias espécies e escalas de tempo.
+ img: /images/content_images/case_studies/deeplabcut.png
+ alttext: Análise de pose de um guepardo
+ url: /pt/case-studies/deeplabcut-dnn
+ keyfeatures:
+ features:
+ -
+ title: Arrays n-dimensionais poderosas
+ text: Rápidos e versáteis, os conceitos de vetorização, indexação e broadcasting do NumPy são, na prática, o padrão em computação com arrays.
+ -
+ title: Ferramentas de computação numérica
+ text: O NumPy oferece um conjunto completo de funções matemáticas, geradores de números aleatórios, rotinas de álgebra linear, transformadas de Fourier, e mais.
+ -
+ title: Interoperabilidade
+ text: O NumPy suporta um grande número de plataformas de hardware e computação, e pode ser combinada com bibliotecas de computação com arrays esparsas, distribuidas ou em GPUs.
+ -
+ title: Alto desempenho
+ text: O núcleo do NumPy é feito de código otimizado em C. Experimente a flexibilidade do Python com a velocidade de código compilado.
+ -
+ title: Fácil de usar
+ text: A sintaxe de alto nível do NumPy torna-o acessível e produtivo para programadores de qualquer nível de experiência e formação.
+ -
+ title: Código aberto
+ text: Distributed under a liberal [BSD license](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt), NumPy is developed and maintained [publicly on GitHub](https://github.com/numpy/numpy) by a vibrant, responsive, and diverse [community](/community).
+ tabs:
+ title: ECOSSISTEMA
+ section5: false
+navbar:
+ -
+ title: Instalação
+ url: /pt/install
+ -
+ title: Documentação
+ url: https://numpy.org/doc/stable
+ -
+ title: Aprenda
+ url: /pt/learn
+ -
+ title: Comunidade
+ url: /pt/community
+ -
+ title: Sobre
+ url: /pt/about
+ -
+ title: Contribuir
+ url: /pt/contribute
+footer:
+ logo: logo.svg
+ socialmediatitle: ""
+ socialmedia:
+ -
+ link: https://github.com/numpy/numpy
+ icon: github
+ -
+ link: https://twitter.com/numpy_team
+ icon: twitter
+ quicklinks:
+ column1:
+ title: ""
+ links:
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+ text: Instalação
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+ text: Documentação
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+ text: Aprenda
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+ text: Citando o Numpy
+ link: /pt/citing-numpy
+ -
+ text: Roadmap
+ link: https://numpy.org/neps/roadmap.html
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+ links:
+ -
+ text: Sobre
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+ text: Comunidade
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+ -
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+ link: /user-surveys
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+ -
+ text: Code of conduct
+ link: /code-of-conduct
+ column3:
+ links:
+ -
+ text: Ajuda
+ link: /pt/gethelp
+ -
+ text: Termos de uso (EN)
+ link: /pt/terms
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+ link: /pt/privacy
+ -
+ text: Kit de imprensa
+ link: /pt/press-kit
+
diff --git a/content/pt/contribute.md b/content/pt/contribute.md
new file mode 100644
index 0000000000..be44edae3c
--- /dev/null
+++ b/content/pt/contribute.md
@@ -0,0 +1,78 @@
+- - -
+title: Contribua com o NumPy sidebar: false
+- - -
+
+O projeto NumPy precisa de sua experiência e entusiasmo! Suas opções não são limitadas à programação -- além de
+
+- [Escrever código](#writing-code)
+
+você pode:
+
+- [Revisar pull requests](#reviewing-pull-requests)
+- [Desenvolver tutoriais, apresentações e outros materiais educacionais](#developing-educational-materials)
+- [Fazer triagem em issues](#issue-triaging)
+- [Trabalhar no nosso site](#website-development)
+- [Contribuir com design gráfico](#graphic-design)
+- [Traduzir conteúdo do site](#translating-website-content)
+- [Trabalhar coordenando a comunidade](#community-coordination-and-outreach)
+- [Escrever propostas e ajudar com outras atividades para financiamento](#fundraising)
+
+Se você não sabe por onde começar ou como suas habilidades podem ajudar, _fale conosco!_ Você pode perguntar na nossa [lista de emails](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion) ou [GitHub](http://github.com/numpy/numpy) (abrindo uma [issue](https://github.com/numpy/numpy/issues) ou comentando em uma issue relevante).
+
+Estes são os nossos canais de comunicação preferidos (projetos de código aberto são abertos por natureza!). No entanto, se você preferir discutir em privado, entre em contato com os coordenadores da comunidade em ou no [Slack](https://numpy-team.slack.com) (envie um e-mail para para obter um convite antes de entrar).
+
+Nós também temos uma _reunião aberta da comunidade_ a cada duas semanas. Os detalhes são anunciados na nossa [lista de emails](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion). Convidamos você a participar desta chamada se quiser. Se você nunca contribuiu para projetos de código aberto, recomendamos fortemente que você leita [esse guia](https://opensource.guide/how-to-contribute/).
+
+Nossa comunidade deseja tratar todos da mesma forma e valorizar todas as contribuições. Temos um [Código de Conduta](/pt/code-of-conduct) para promover um ambiente aberto e acolhedor.
+
+### Escrevendo código
+
+Para pessoas programadoras, este [guia](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#development-process-summary) explica como contribuir para a base de código.
+
+### Revisar pull requests
+O projeto tem mais de 250 pull requests abertos -- o que significa que muitas potenciais melhorias e muitos contribuidores de código aberto estão aguardando feedback. Se você é uma pessoa programadora que conhece o NumPy, você pode ajudar, mesmo que não tenha familiaridade com o código. Você pode:
+* resumir uma discussão longa
+* fazer triagem de PRs de documentação
+* testar alterações propostas
+
+
+### Desenvolvimento de materiais educacionais
+
+O [Guia do Usuário](https://numpy.org/devdocs) do Numpy está sendo reformado. Precisamos de novos tutoriais, how-to's e de explicações de conceitos, e o site precisa de reestruturação. Oportunidades não se limitam a pessoas com experiência em escrita técnica. Também procuramos exemplos práticos, notebooks e vídeos. A [NEP 44](https://numpy.org/neps/nep-0044-restructuring-numpy-docs.html) explica nossas ideias para reestruturar a documentação do NumPy — talvez você também tenha outras ideias.
+
+
+### Triagem de Issues
+
+O [*issue tracker* do NumPy](https://github.com/numpy/numpy/issues) tem _um monte_ de issues abertas. Algumas não são mais válidas, algumas deveriam ser priorizadas, e algumas poderiam ser boas para pessoas que estão procurando sua primeira contribuição. Você pode:
+
+* verificar se erros mais antigos ainda estão presentes
+* encontrar issues duplicadas e criar links entre issues relacionadas
+* adicionar bons exemplos autocontidos que reproduzam issues
+* rotular issues corretamente (isso requer direitos de triagem -- basta perguntar)
+
+Sinta-se à vontade!
+
+
+### Desenvolvimento do site
+
+Acabamos de renovar o nosso site, mas estamos longe de terminar. Se você adora o desenvolvimento web, estas [issues](https://github.com/numpy/numpy.org/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3Adesign) listam algumas de nossas necessidades não atendidas -- e sinta-se livre para compartilhar suas próprias ideias.
+
+
+### Design gráfico
+
+Nós mal podemos começar a listar as contribuições que uma pessoa com conhecimento em design gráfico pode fazer aqui. Nossa documentação precisa de ilustrações; nosso site crescente precisa de imagens -- há muitas oportunidades.
+
+
+### Traduzir conteúdo do site
+
+Planejamos várias traduções do [numpy.org](https://numpy.org) para tornar o NumPy acessível aos usuários em seu idioma nativo. Tradutores voluntários estão no coração deste esforço. Veja [aqui](https://numpy.org/neps/nep-0028-website-redesign.html#translation-multilingual-i18n) para informações; comente [nesta issue do GitHub](https://github.com/numpy/numpy.org/issues/55) para se envolver.
+
+
+### Coordenação e promoção na comunidade
+
+Através do contato com a comunidade podemos compartilhar nosso trabalho para mais pessoas e descobrir onde precisamos trabalhar mais. Estamos ansiosos para que mais pessoas se envolvam em esforços como nossa conta no [Twitter](https://twitter.com/numpy_team), na organização de [sprints](https://scisprints.github.io/) sobre o NumPy, uma newsletter, e talvez um blog.
+
+### Financiamento
+
+O NumPy foi um projeto totalmente voluntário por muitos anos, mas conforme sua importância cresceu, tornou-se clara a necessidade de apoio financeiro para garantir estabilidade e crescimento. [Esta palestra na SciPy'19](https://www.youtube.com/watch?v=dBTJD_FDVjU) explica quanta diferença esse suporte fez. Como todo o mundo das organizações sem fins lucrativos, nós estamos constantemente procurando bolsas, patrocinadores e outros tipos de apoio. Nós temos uma série de ideias e é claro que nós damos as boas-vindas a mais. Habilidade de buscar financiamento é uma habilidade rara aqui -- apreciaríamos a sua ajuda.
+
diff --git a/content/pt/diversity_sep2020.md b/content/pt/diversity_sep2020.md
new file mode 100644
index 0000000000..ef3030d5f7
--- /dev/null
+++ b/content/pt/diversity_sep2020.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+title: NumPy Diversity and Inclusion Statement
+sidebar: false
+---
+
+
+_In light of the foregoing discussion on social media after publication of the NumPy paper in Nature and the concerns raised about the state of diversity and inclusion on the NumPy team, we would like to issue the following statement:_
+
+
+It is our strong belief that we are at our best, as a team and community, when we are inclusive and equitable. Being an international team from the onset, we recognize the value of collaborating with individuals from diverse backgrounds and expertise. A culture where everyone is welcomed, supported, and valued is at the core of the NumPy project.
+
+## The Past
+
+Contributing to open source has always been a pastime in which most historically marginalized groups, especially women, faced more obstacles to participate due to a number of societal constraints and expectations. Open source has a severe diversity gap that is well documented (see, e.g., the [2017 GitHub Open Source Survey](https://opensourcesurvey.org/2017/) and [this blog post](https://medium.com/tech-diversity-files/if-you-think-women-in-tech-is-just-a-pipeline-problem-you-haven-t-been-paying-attention-cb7a2073b996)).
+
+Since its inception and until 2018, NumPy was maintained by a handful of volunteers often working nights and weekends outside of their day jobs. At any one time, the number of active core developers, the ones doing most of the heavy lifting as well as code review and integration of contributions from the community, was in the range of 4 to 8. The project didn't have a roadmap or mechanism for directing resources, being driven by individual efforts to work on what seemed needed. The authors on the NumPy paper are the individuals who made the most significant and sustained contributions to the project over a period of 15 years (2005 - 2019). The lack of diversity on this author list is a reflection of the formative years of the Python and SciPy ecosystems.
+
+2018 has marked an important milestone in the history of the NumPy project. Receiving funding from The Gordon and Betty Moore Foundation and Alfred P. Sloan Foundation allowed us to provide full-time employment for two software engineers with years of experience contributing to the Python ecosystem. Those efforts brought NumPy to a much healthier technical state.
+
+This funding also created space for NumPy maintainers to focus on project governance, community development, and outreach to underrepresented groups. [The diversity statement](https://figshare.com/articles/online_resource/Diversity_and_Inclusion_Statement_NumPy_for_Chan_Zuckerberg_Initiative_EOSS_2019_round_1/12980852) written in mid 2019 for the CZI EOSS program grant application details some of the challenges as well as the advances in our efforts to bring in more diverse talent to the NumPy team.
+
+## The Present
+
+Offering employment opportunities is an effective way to attract and retain diverse talent in OSS. Therefore, we used two-thirds of our second grant that became available in Dec 2019 to employ Melissa Weber Mendonça and Mars Lee.
+
+As a result of several initiatives aimed at community development and engagement led by Inessa Pawson and Ralf Gommers, the NumPy project has received a number of valuable contributions from women and other underrepresented groups in open source in 2020:
+
+- Melissa Weber Mendonça gained commit rights, is maintaining numpy.f2py and is leading the documentation team,
+- Shaloo Shalini created all case studies on numpy.org,
+- Mars Lee contributed web design and led our accessibility improvements work,
+- Isabela Presedo-Floyd designed our new logo,
+- Stephanie Mendoza, Xiayoi Deng, Deji Suolang, and Mame Fatou Thiam designed and fielded the first NumPy user survey,
+- Yuki Dunn, Dayane Machado, Mahfuza Humayra Mohona, Sumera Priyadarsini, Shaloo Shalini, and Kriti Singh (former Outreachy intern) helped the survey team to reach out to non-English speaking NumPy users and developers by translating the questionnaire into their native languages,
+- Sayed Adel, Raghuveer Devulapalli, and Chunlin Fang are driving the work on SIMD optimizations in the core of NumPy.
+
+While we still have much more work to do, the NumPy team is starting to look much more representative of our user base. And we can assure you that the next NumPy paper will certainly have a more diverse group of authors.
+
+## The Future
+
+We are fully committed to fostering inclusion and diversity on our team and in our community, and to do our part in building a more just and equitable future.
+
+We are open to dialogue and welcome every opportunity to connect with organizations representing and supporting women and minorities in tech and science. We are ready to listen, learn, and support.
+
+Please get in touch with us on [our mailing list](https://scipy.org/scipylib/mailing-lists.html#mailing-lists), [GitHub](https://github.com/numpy/numpy/issues), [Slack](https://numpy.org/contribute/), in private at numpy-team@googlegroups.com, or join our [bi-weekly community meeting](https://hackmd.io/76o-IxCjQX2mOXO_wwkcpg).
+
+
+_Sayed Adel, Sebastian Berg, Raghuveer Devulapalli, Chunlin Fang, Ralf Gommers, Allan Haldane, Stephan Hoyer, Mars Lee, Melissa Weber Mendonça, Jarrod Millman, Inessa Pawson, Matti Picus, Nathaniel Smith, Julian Taylor, Pauli Virtanen, Stéfan van der Walt, Eric Wieser, on behalf of the NumPy team_
+
diff --git a/content/pt/gethelp.md b/content/pt/gethelp.md
new file mode 100644
index 0000000000..bba586e7f2
--- /dev/null
+++ b/content/pt/gethelp.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+title: Obter ajuda
+sidebar: false
+---
+
+**Perguntas de usuários:** A melhor maneira de obter ajuda é postar sua pergunta em um site como [StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy), com milhares de usuários disponíveis para responder. Outras alternativas incluem [IRC](https://webchat.freenode.net/?channels=%23numpy), [Gitter](https://gitter.im/numpy/numpy)e [Reddit](https://www.reddit.com/r/Numpy/). Gostaríamos de poder ficar de olho nestes sites, ou responder perguntas diretamente, mas o volume é imenso!
+
+**Issues sobre desenvolvimento:** Para assuntos relacionados ao desenvolvimento do NumPy (por exemplo, relatórios de bugs), veja a [Comunidade](/community).
+
+
+
+### [StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy)
+
+Um fórum para fazer perguntas sobre a utilização da biblioteca, por exemplo: "Como faço X no NumPy?". Por favor [use a tag `#numpy`](https://stackoverflow.com/help/tagging)
+
+***
+
+### [Reddit](https://www.reddit.com/r/Numpy/)
+
+Outro fórum para perguntas de utilização.
+
+***
+
+### [Gitter](https://gitter.im/numpy/numpy)
+
+Uma sala de bate-papo em tempo real onde usuários e membros da comunidade se ajudam uns aos outros.
+
+***
+
+### [IRC](https://webchat.freenode.net/?channels=%23numpy)
+
+Outra sala de bate-papo em tempo real onde usuários e membros da comunidade se ajudam uns aos outros.
+
+***
diff --git a/content/pt/history.md b/content/pt/history.md
new file mode 100644
index 0000000000..2ddc33eb57
--- /dev/null
+++ b/content/pt/history.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+---
+title: Histórico do NumPy
+sidebar: false
+---
+
+NumPy é uma biblioteca Python fundamental que fornece estruturas de *arrays* de dados e rotinas numéricas rápidas relacionadas a estas arrays. Quando começou, a biblioteca tinha pouco financiamento e foi escrita principalmente por estudantes de pós-graduação—muitos deles sem educação em ciência da computação e, muitas vezes, sem autorização dos seus orientadores. Imaginar que um pequeno grupo de programadores estudantis "desobedientes" poderiam subverter o já bem estabelecido ecossistema de software de pesquisa - apoiado por milhões em financiamento e muitas centenas de engenheiros altamente qualificados - era absurdo. No entanto, as motivações filosóficas por trás de uma ferramenta totalmente aberta, em combinação com a vibrante, amigável comunidade com foco singular, provaram ser auspiciosas a longo prazo. Hoje em dia, cientistas, engenheiros e muitos outros profissionais ao redor do mundo confiam no NumPy. Por exemplo, os scripts usados e publicados na análise de ondas gravitacionais importam o NumPy, e o projeto de imagem para buraco negro M87 cita diretamente o NumPy.
+
+Para um histórico aprofundado dos marcos no desenvolvimento do NumPy e bibliotecas relacionadas, por favor veja [arxiv.org](arxiv.org/abs/1907.10121).
+
+Se você quiser obter uma cópia das bibliotecas Numeric e Numarray, siga os links abaixo:
+
+[Página de download para *Numeric*](https://sourceforge.net/projects/numpy/files/Old%20Numeric/)*
+
+[Página de download para *Numarray*](https://sourceforge.net/projects/numpy/files/Old%20Numarray/)*
+
+*Por favor, note que esses pacotes antigos não são mais mantidos, e os usuários são fortemente aconselhados a usar o NumPy para quaisquer propósitos relacionados a arrays e matrizes ou refatorar qualquer código pré-existente para utilizar a biblioteca do NumPy.
+
+### Documentação Histórica
+
+[Baixe o manual do *`Numeric'*](static/numeric-manual.pdf)
+
diff --git a/content/pt/install.md b/content/pt/install.md
new file mode 100644
index 0000000000..179ca126e7
--- /dev/null
+++ b/content/pt/install.md
@@ -0,0 +1,142 @@
+---
+title: Instalando o NumPy
+sidebar: false
+---
+
+O único pré-requisito para instalar o NumPy é o próprio Python. Se você ainda não tem o Python e quer começar do jeito mais simples, nós recomendamos que você use a [Distribuição Anaconda](https://www.anaconda.com/distribution) - ela inclui Python, NumPy e outros pacotes comumente usados para computação científica e ciência de dados.
+
+O NumPy pode ser instalado com `conda`, com `pip`, com um gerenciador de pacotes no macOS e Linux, ou [pelo código fonte](https://numpy.org/devdocs/user/building.html). Para obter instruções mais detalhadas, consulte nosso [guia de instalação do Python e do NumPy](#python-numpy-install-guide) abaixo.
+
+**CONDA**
+
+Se você usar o `conda`, você pode instalar o NumPy do canal `defaults` ou do `conda-forge`:
+
+```bash
+# Recomenda-se usar um ambiente novo ao invés de instalar no ambiente-base
+conda create -n my-env
+conda activate my-env
+# Se quiser instalar do conda-forge
+conda config --env --add channels conda-forge
+# O comando para instalação
+conda install numpy
+```
+
+**PIP**
+
+Se você usa o `pip`, você pode instalar o NumPy com:
+
+```bash
+pip install numpy
+```
+Também ao usar o pip, é uma boa prática usar um ambiente virtual - veja em [Instalações Reprodutíveis](#reproducible-installs) abaixo por quê, e [esse guia](https://dev.to/bowmanjd/python-tools-for-managing-virtual-environments-3bko#howto) para detalhes sobre o uso de ambientes virtuais.
+
+
+
+# Guia de instalação do Python e do NumPy
+
+Instalar e gerenciar pacotes no Python pode ser complicado. Há várias soluções alternativas para a maioria das tarefas. Este guia tenta dar ao leitor um resumo das melhores (ou mais populares) soluções e dar recomendações claras. Ele se concentra em usuários do Python, NumPy e do PyData (ou computação numérica) em sistemas operacionais e hardware comuns.
+
+## Recomendações
+
+Vamos começar com recomendações baseadas no nível de experiência do usuário e no sistema operacional de interesse. Se você estiver entre "iniciante" e "avançado", por favor, escolha "iniciante" se você quiser manter as coisas simples, e "avançado" se você quiser trabalhar de acordo com as melhores práticas que te ajudarão a ir mais longe no futuro.
+
+### Usuários iniciantes
+
+Em Windows, macOS e Linux:
+
+- Instale o [Anaconda](https://www.anaconda.com/distribution/) (instala todos os pacotes que você precisa e todas as outras ferramentas mencionadas abaixo).
+- Para escrever e executar código, use notebooks no [JupyterLab](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/index.html) para a computação exploratória e interativa, e o [Spyder](https://www.spyder-ide.org/) ou [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/) para escrever scripts e pacotes.
+- Use o [Anaconda Navigator](https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/) para gerenciar seus pacotes e iniciar o JupyterLab, Spyder ou o Visual Studio Code.
+
+
+### Usuários avançados
+
+#### Windows ou macOS
+
+- Instale o [Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html).
+- Mantenha o ambiente conda `base` mínimo, e use um ou mais [ambientes conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#) para instalar o pacote que você precisa para a tarefa ou projeto em que você está trabalhando.
+- A menos que você esteja satisfeito com apenas os pacotes no canal `defaults`, faça do `conda-forge` seu canal padrão [definindo a prioridade do canal](https://conda-forge.org/docs/user/introduction.html#how-can-i-install-packages-from-conda-forge).
+
+
+#### Linux
+
+Se você não tiver problemas em ter pacotes um pouco desatualizados e preferir estabilidade ao invés de ser capaz de usar as últimas versões das bibliotecas:
+- Use seu gerenciador de pacotes do SO o máximo possível (para o Python, NumPy e outras bibliotecas).
+- Instale pacotes não fornecidos pelo seu gerenciador de pacotes com `pip install algumpacote --user`.
+
+Se você usa uma GPU:
+- Instale o [Miniconda](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html).
+- Mantenha o ambiente conda `base` mínimo, e use um ou mais [ambientes conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#) para instalar o pacote que você precisa para a tarefa ou projeto em que você está trabalhando.
+- Use o canal conda`defaults` (`conda-forge` não tem bom suporte para pacotes de GPU).
+
+Caso contrário:
+- Instale o [Miniforge](https://github.com/conda-forge/miniforge).
+- Mantenha o ambiente conda `base` mínimo, e use um ou mais [ambientes conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#) para instalar o pacote que você precisa para a tarefa ou projeto em que você está trabalhando.
+
+
+#### Alternativa se você preferir pip/PyPI
+
+Para usuários que preferem uma solução baseada em pip/PyPI, por preferência pessoal ou leitura sobre as principais diferenças entre o conda e o pip, nós recomendamos:
+- Instale o Python a partir de, por exemplo, [python.org](https://www.python.org/downloads/), [Homebrew](https://brew.sh/), ou seu gerenciador de pacotes Linux.
+- Use [Poetry](https://python-poetry.org/) como a ferramenta mais bem mantida que fornece um resolvedor de dependências e recursos de gerenciamento de ambiente de forma semelhante ao que o conda faz.
+
+
+## Gerenciamento de pacotes Python
+
+Gerenciar pacotes é um problema desafiador e, como resultado, há muitas ferramentas. Para o desenvolvimento web e de propósito geral em Python, há uma [série de ferramentas](https://packaging.python.org/guides/tool-recommendations/) complementares com pip. Para computação de alto desempenho (HPC), vale a pena considerar o [Spack](https://github.com/spack/spack). Para a maioria dos usuários NumPy, porém, o [conda](https://conda.io/en/latest/) e o [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) são as duas ferramentas mais populares.
+
+
+### Pip & conda
+
+As duas principais ferramentas que instalam pacotes do Python são `pip` e `conda`. Algumas de suas funcionalidades são redundantes (por exemplo, ambos podem instalar o `numpy`). No entanto, elas também podem trabalhar juntas. Vamos discutir as principais diferenças entre o pip e o conda aqui - é importante entender isso se você deseja gerenciar pacotes de forma efetiva.
+
+A primeira diferença é que "conda" é multilinguagens e pode instalar o Python, enquanto o pip é instalado em um determinado Python em seu sistema e instala outros pacotes apenas para essa mesma instalação de Python. Isto também significa que o conda pode instalar bibliotecas e ferramentas não-Python das quais você pode precisar (por exemplo, compiladores, CUDA, HDF5), enquanto pip não pode.
+
+A segunda diferença é que o pip instala do Índice de Pacotes Python (Python Packaging Index - PyPI), enquanto o conda instala de seus próprios canais (tipicamente "defaults" ou "conda-forge"). PyPI é a maior coleção de pacotes, no entanto, todos os pacotes populares também estão disponíveis para conda.
+
+A terceira diferença é que o conda é uma solução integrada para gerenciar pacotes, dependências e ambientes, enquanto com o pip você pode precisar de outra ferramenta (há muitas!) para lidar com ambientes ou dependências complexas.
+
+
+### Instalações reprodutíveis
+
+À medida que as bibliotecas são atualizadas, os resultados obtidos ao executar seu código podem mudar, ou o seu código pode parar de funcionar. É importante poder reconstruir o conjunto de pacotes e versões que você está usando. A recomendação é:
+
+1. usar um ambiente diferente para cada projeto em que você trabalha,
+2. gravar nomes de pacotes e versões usando seu instalador de pacotes; cada um tem seu próprio formato de metadados para essa tarefa:
+ - Conda: [ambientes conda e arquivos environment.yml](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#)
+ - Pip: [ambientes virtuais](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html) e [requirements.txt](https://pip.readthedocs.io/en/latest/user_guide/#requirements-files)
+ - Poetry: [ambientes virtuais e pyproject.toml](https://python-poetry.org/docs/basic-usage/)
+
+
+
+## Pacotes NumPy & bibliotecas de álgebra linear aceleradas
+
+O NumPy não depende de quaisquer outros pacotes Python. No entanto, depende de uma biblioteca de álgebra linear acelerada - tipicamente [Intel MKL](https://software.intel.com/en-us/mkl) ou [OpenBLAS](https://www.openblas.net/). Os usuários não precisam se preocupar com a instalação desses pacotes (eles são incluídos automaticamente em todos os métodos de instalação do NumPy). No entanto, usuários experientes podem querer saber os detalhes, porque o BLAS usado pode afetar o desempenho, o comportamento e o tamanho em disco:
+
+- As wheels da NumPy no PyPI, que é o que o pip instala, são compiladas com OpenBLAS. As bibliotecas da OpenBLAS são empacotadas dentro da wheel. Isso faz com que a wheel fique maior, e se um usário também instalar (por exemplo) a SciPy, terá agora duas cópias da OpenBLAS no disco.
+
+- No canal defaults do conda, a NumPy é compilada com a Intel MKL. MKL é um pacote separado que será instalado no ambiente do usuário quando instalar a NumPy.
+
+- No canal do conda-Forge, a NumPy é compilada com um pacote "BLAS" fictício. Quando um usuário instala o NumPy do conda-forge, esse pacote BLAS então é instalado juntamente com a biblioteca real - o padrão é OpenBLAS, mas também pode ser MKL (do canal defaults), ou até mesmo [BLIS](https://github.com/flame/blis) ou *reference BLAS*.
+
+- O pacote MKL é muito maior que o OpenBLAS, ocupa cerca de 700 MB no disco enquanto OpenBLAS ocupa cerca de 30 MB.
+
+- A MKL é normalmente um pouco mais rápida e mais robusta do que a OpenBLAS.
+
+Além do tamanho instalado, desempenho e robustez, há mais duas coisas a se considerar:
+
+- A Intel MKL não é de código aberto. Para uso normal isto não é um problema, mas se um usuário precisa redistribuir uma aplicação compilada com a NumPy, isso pode ser um problema.
+- Tanto MKL quanto OpenBLAS usarão multi-threading para chamadas de função como `np.dot`, com o número de threads sendo determinado tanto por uma opção no momento da compilação quanto por uma variável de ambiente. Muitas vezes, todos os núcleos de CPU serão usados. Isto é, às vezes, inesperado para usuários; o NumPy em si não paraleliza automaticamente nenhuma chamada de função. Normalmente, isso produz melhor desempenho, mas também pode ser prejudicial - por exemplo, ao usar outro nível de paralelização com Dask, scikit-learn ou multiprocessamento.
+
+
+## Solução de problemas
+
+Se sua instalação falhar com a mensagem abaixo, consulte [Solucionando ImportError](https://numpy.org/doc/stable/user/troubleshooting-importerror.html).
+
+```
+IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
+
+Importing the numpy c-extensions failed. This error can happen for
+different reasons, often due to issues with your setup.
+```
+
diff --git a/content/pt/learn.md b/content/pt/learn.md
new file mode 100644
index 0000000000..90d8904e4d
--- /dev/null
+++ b/content/pt/learn.md
@@ -0,0 +1,90 @@
+---
+title: Aprenda
+sidebar: false
+---
+
+Para a **documentação oficial do NumPy** visite [numpy.org/doc/stable](https://numpy.org/doc/stable).
+
+## Iniciantes
+
+Você pode encontrar um conjunto de tutoriais e materiais educativos criados pela comunidade do NumPy em [NumPy Tutorials](https://numpy.org/numpy-tutorials). O objetivo desta página é fornecer recursos de alta qualidade pelo projeto NumPy, tanto para autoaprendizado como para o ensino, no formato de notebooks Jupyter. Se você tiver interesse em adicionar o seu próprio conteúdo, verifique o repositório [numpy-tutorials no GitHub](https://github.com/numpy/numpy-tutorials).
+
+***
+
+Abaixo está uma coleção de recursos externos selecionados. Para contribuir, veja o [fim desta página](#add-to-this-list).
+
+## Iniciantes
+
+Há uma tonelada de informações sobre o NumPy lá fora. Se você está começando, recomendamos fortemente estes:
+
+ **Tutoriais**
+
+* [NumPy Quickstart Tutorial (Tutorial de Início Rápido)](https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html)
+* [NumPy Illustrated: The Visual Guide to NumPy *by Lev Maximov*](https://betterprogramming.pub/3b1d4976de1d?sk=57b908a77aa44075a49293fa1631dd9b)
+* [SciPy Lectures](https://scipy-lectures.org/) Além de incluir conteúdo sobre a NumPy, estas aulas oferecem uma introdução mais ampla ao ecossistema científico do Python.
+* [NumPy: the absolute basics for beginners ("o básico absoluto para inciantes")](https://numpy.org/devdocs/user/absolute_beginners.html)
+* [Machine Learning Plus - Introduction to ndarray](https://www.machinelearningplus.com/python/numpy-tutorial-part1-array-python-examples/)
+* [Edureka - Learn NumPy Arrays with Examples ](https://www.edureka.co/blog/python-numpy-tutorial/)
+* [Dataquest - NumPy Tutorial: Data Analysis with Python](https://www.dataquest.io/blog/numpy-tutorial-python/)
+* [NumPy tutorial *by Nicolas Rougier*](https://github.com/rougier/numpy-tutorial)
+* [Stanford CS231 *by Justin Johnson*](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/)
+* [NumPy User Guide (Guia de Usuário NumPy)](https://numpy.org/devdocs)
+
+ **Livros**
+
+* [Guide to NumPy *de Travis E. Oliphant*](http://web.mit.edu/dvp/Public/numpybook.pdf) Essa é uma versão free de 2006. Para a última versão (2015) veja [aqui](https://www.barnesandnoble.com/w/guide-to-numpy-travis-e-oliphant-phd/1122853007).
+* [From Python to NumPy *por Nicolas P. Rougier*](https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/)
+* [Elegant SciPy](https://www.amazon.com/Elegant-SciPy-Art-Scientific-Python/dp/1491922877) *por Juan Nunez-Iglesias, Stefan van der Walt, e Harriet Dashnow*
+
+Você também pode querer conferir a [lista Goodreads](https://www.goodreads.com/shelf/show/python-scipy) sobre o tema "Python+SciPy. A maioria dos livros lá serão sobre o "ecossistema SciPy", que tem o NumPy em sua essência.
+
+ **Vídeos**
+
+* [Introduction to Numerical Computing with NumPy](http://youtu.be/ZB7BZMhfPgk) *por Alex Chabot-Leclerc*
+
+***
+
+## Avançados
+
+Experimente esses recursos avançados para uma melhor compreensão dos conceitos da NumPy, como indexação avançada, splitting, stacking, álgebra linear e muito mais.
+
+ **Tutoriais**
+
+* [100 NumPy Exercises](http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/index.html) *por Nicolas P. Rougier*
+* [An Introduction to NumPy and Scipy](https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/numpy.pdf) *por M. Scott Shell*
+* [Numpy Medkits](http://mentat.za.net/numpy/numpy_advanced_slides/) *por Stéfan van der Walt*
+* [NumPy in Python (Advanced)](https://www.geeksforgeeks.org/numpy-python-set-2-advanced/)
+* [Advanced Indexing](https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_advanced_indexing.htm)
+* [Machine Learning and Data Analytics with NumPy](https://www.machinelearningplus.com/python/numpy-tutorial-python-part2/)
+
+ **Livros**
+
+* [Python Data Science Handbook](https://www.amazon.com/Python-Data-Science-Handbook-Essential/dp/1491912057) *por Jake Vanderplas*
+* [Python for Data Analysis](https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython/dp/1491957662) *por Wes McKinney*
+* [Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy, and Matplotlib](https://www.amazon.com/Numerical-Python-Scientific-Applications-Matplotlib/dp/1484242459) *por Robert Johansson*
+
+ **Vídeos**
+
+* [Advanced NumPy - broadcasting rules, strides, and advanced indexing](https://www.youtube.com/watch?v=cYugp9IN1-Q) *por Juan Nunuz-Iglesias*
+* [Advanced Indexing Operations in NumPy Arrays](https://www.youtube.com/watch?v=2WTDrSkQBng) *por Amuls Academy*
+
+***
+
+## Palestras sobre NumPy
+
+* [The Future of NumPy Indexing](https://www.youtube.com/watch?v=o0EacbIbf58) *por Jaime Fernández* (2016)
+* [Evolution of Array Computing in Python](https://www.youtube.com/watch?v=HVLPJnvInzM&t=10s) *por Ralf Gommers* (2019)
+* [NumPy: what has changed and what is going to change?](https://www.youtube.com/watch?v=YFLVQFjRmPY) *por Matti Picus* (2019)
+* [Inside NumPy](https://www.youtube.com/watch?v=dBTJD_FDVjU) *por Ralf Gommers, Sebastian Berg, Matti Picus, Tyler Reddy, Stefan van der Walt, Charles Harris* (2019)
+* [Brief Review of Array Computing in Python](https://www.youtube.com/watch?v=f176j2g2eNc) *por Travis Oliphant* (2019)
+
+***
+
+## Citando o NumPy
+
+Se a NumPy é importante na sua pesquisa, e você gostaria de dar reconhecimento ao projeto na sua publicação acadêmica, por favor veja [estas informações sobre citações](/citing-numpy).
+
+## Contribua para esta lista
+
+
+Para adicionar a essa coleção, envie uma recomendação [através de um pull request](https://github.com/numpy/numpy.org/blob/master/content/en/learn.md). Diga por que sua recomendação merece ser mencionada nesta página e também qual o público que mais se beneficiaria.
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new file mode 100644
index 0000000000..43f1262292
--- /dev/null
+++ b/content/pt/news.md
@@ -0,0 +1,145 @@
+---
+title: Notícias
+sidebar: false
+newsHeader: NumPy 1.22.0 released
+date:
+---
+
+### Numpy 1.22.0 release
+
+_Dec 31, 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are:
+
+* Type annotations of the main namespace are essentially complete. Upstream is a moving target, so there will likely be further improvements, but the major work is done. This is probably the most user visible enhancement in this release.
+* A preliminary version of the proposed [array API Standard](https://data-apis.org/array-api/latest/) is provided (see [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html)). This is a step in creating a standard collection of functions that can be used across libraries such as CuPy and JAX.
+* NumPy now has a DLPack backend. DLPack provides a common interchange format for array (tensor) data.
+* New methods for `quantile`, `percentile`, and related functions. The new methods provide a complete set of the methods commonly found in the literature.
+* The universal functions have been refactored to implement most of [NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html). This also unlocks the ability to experiment with the future DType API.
+* A new configurable memory allocator for use by downstream projects.
+
+NumPy 1.22.0 is a big release featuring the work of 153 contributors spread over 609 pull requests. The Python versions supported by this release are 3.8-3.10.
+
+### Advancing an inclusive culture in the scientific Python ecosystem
+
+_August 31, 2021_ -- We are happy to announce the Chan Zuckerberg Initiative has [awarded a grant](https://chanzuckerberg.com/newsroom/czi-awards-16-million-for-foundational-open-source-software-tools-essential-to-biomedicine/) to support the onboarding, inclusion, and retention of people from historically marginalized groups on scientific Python projects, and to structurally improve the community dynamics for NumPy, SciPy, Matplotlib, and Pandas.
+
+As a part of [CZI's Essential Open Source Software for Science program](https://chanzuckerberg.com/eoss/), this [Diversity & Inclusion supplemental grant](https://cziscience.medium.com/advancing-diversity-and-inclusion-in-scientific-open-source-eaabe6a5488b) will support the creation of dedicated Contributor Experience Lead positions to identify, document, and implement practices to foster inclusive open-source communities. This project will be led by Melissa Mendonça (NumPy), with additional mentorship and guidance provided by Ralf Gommers (NumPy, SciPy), Hannah Aizenman and Thomas Caswell (Matplotlib), Matt Haberland (SciPy), and Joris Van den Bossche (Pandas).
+
+This is an ambitious project aiming to discover and implement activities that should structurally improve the community dynamics of our projects. By establishing these new cross-project roles, we hope to introduce a new collaboration model to the Scientific Python communities, allowing community-building work within the ecosystem to be done more efficiently and with greater outcomes. We also expect to develop a clearer picture of what works and what doesn't in our projects to engage and retain new contributors, especially from historically underrepresented groups. Finally, we plan on producing detailed reports on the actions executed, explaining how they have impacted our projects in terms of representation and interaction with our communities.
+
+The two-year project is expected to start by November 2021, and we are excited to see the results from this work! [You can read the full proposal here](https://figshare.com/articles/online_resource/Advancing_an_inclusive_culture_in_the_scientific_Python_ecosystem/16548063).
+
+### 2021 NumPy survey
+
+_July 12, 2021_ -- At NumPy, we believe in the power of our community. 1,236 NumPy users from 75 countries participated in our inaugural survey last year. The survey findings gave us a very good understanding of what we should focus on for the next 12 months.
+
+It’s time for another survey, and we are counting on you once again. It will take about 15 minutes of your time. Besides English, the survey questionnaire is available in 8 additional languages: Bangla, French, Hindi, Japanese, Mandarin, Portuguese, Russian, and Spanish.
+
+Follow the link to get started: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q.
+
+
+### Numpy 1.21.0 release
+
+_Jun 23, 2021_ -- [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are:
+
+- continued SIMD work covering more functions and platforms,
+- initial work on the new dtype infrastructure and casting,
+- universal2 wheels for Python 3.8 and Python 3.9 on Mac,
+- improved documentation,
+- improved annotations,
+- new `PCG64DXSM` bitgenerator for random numbers.
+
+This NumPy release is the result of 581 merged pull requests contributed by 175 people. The Python versions supported for this release are 3.7-3.9, support for Python 3.10 will be added after Python 3.10 is released.
+
+
+### 2020 NumPy survey results
+
+_Jun 22, 2021_ -- In 2020, the NumPy survey team in partnership with students and faculty from the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Find the survey results here: https://numpy.org/user-survey-2020/.
+
+
+### Numpy 1.20.0 release
+
+_Jan 30, 2021_ -- [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) is now available. This is the largest NumPy release to date, thanks to 180+ contributors. The two most exciting new features are:
+- Type annotations for large parts of NumPy, and a new `numpy.typing` submodule containing `ArrayLike` and `DtypeLike` aliases that users and downstream libraries can use when adding type annotations in their own code.
+- Multi-platform SIMD compiler optimizations, with support for x86 (SSE, AVX), ARM64 (Neon), and PowerPC (VSX) instructions. This yielded significant performance improvements for many functions (examples: [sin/cos](https://github.com/numpy/numpy/pull/17587), [einsum](https://github.com/numpy/numpy/pull/18194)).
+
+### Diversity in the NumPy project
+
+_Sep 20, 2020_ -- We wrote a [statement on the state of, and discussion on social media around, diversity and inclusion in the NumPy project](/diversity_sep2020).
+
+
+### First official NumPy paper published in Nature!
+
+_Sep 16, 2020_ -- We are pleased to announce the publication of [the first official paper on NumPy](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2) as a review article in Nature. This comes 14 years after the release of NumPy 1.0. The paper covers applications and fundamental concepts of array programming, the rich scientific Python ecosystem built on top of NumPy, and the recently added array protocols to facilitate interoperability with external array and tensor libraries like CuPy, Dask, and JAX.
+
+
+### Python 3.9 is coming, when will NumPy release binary wheels?
+
+_Sept 14, 2020_ -- Python 3.9 will be released in a few weeks. If you are an early adopter of Python versions, you may be dissapointed to find that NumPy (and other binary packages like SciPy) will not have binary wheels ready on the day of the release. It is a major effort to adapt the build infrastructure to a new Python version and it typically takes a few weeks for the packages to appear on PyPI and conda-forge. In preparation for this event, please make sure to
+- update your `pip` to version 20.1 at least to support `manylinux2010` and `manylinux2014`
+- use [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) or `--only-binary=:all:` to prevent `pip` from trying to build from source.
+
+
+### Numpy 1.19.2 release
+
+_Sep 10, 2020_ -- [NumPy 1.19.2](https://numpy.org/devdocs/release/1.19.2-notes.html) is now available. This latest release in the 1.19 series fixes several bugs, prepares for the [upcoming Cython 3.x release](http://docs.cython.org/en/latest/src/changes.html) and pins setuptools to keep distutils working while upstream modifications are ongoing. The aarch64 wheels are built with the latest manylinux2014 release that fixes the problem of differing page sizes used by different linux distros.
+
+### The inaugural NumPy survey is live!
+
+_Jul 2, 2020_ -- This survey is meant to guide and set priorities for decision-making about the development of NumPy as software and as a community. The survey is available in 8 additional languages besides English: Bangla, Hindi, Japanese, Mandarin, Portuguese, Russian, Spanish and French.
+
+Please help us make NumPy better and take the survey [here](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl).
+
+
+### NumPy has a new logo!
+
+_Jun 24, 2020_ -- NumPy now has a new logo:
+
+
+
+The logo is a modern take on the old one, with a cleaner design. Thanks to Isabela Presedo-Floyd for designing the new logo, as well as to Travis Vaught for the old logo that served us well for 15+ years.
+
+
+### NumPy 1.19.0 release
+
+_Jun 20, 2020_ -- NumPy 1.19.0 is now available. This is the first release without Python 2 support, hence it was a "clean-up release". The minimum supported Python version is now Python 3.6. An important new feature is that the random number generation infrastructure that was introduced in NumPy 1.17.0 is now accessible from Cython.
+
+
+### Season of Docs acceptance
+
+_May 11, 2020_ -- NumPy has been accepted as one of the mentor organizations for the Google Season of Docs program. We are excited about the opportunity to work with a technical writer to improve NumPy's documentation once again! For more details, please see [the official Season of Docs site](https://developers.google.com/season-of-docs/) and our [ideas page](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas).
+
+
+### NumPy 1.18.0 release
+
+_Dec 22, 2019_ -- NumPy 1.18.0 is now available. After the major changes in 1.17.0, this is a consolidation release. It is the last minor release that will support Python 3.5. Highlights of the release includes the addition of basic infrastructure for linking with 64-bit BLAS and LAPACK libraries, and a new C-API for `numpy.random`.
+
+Please see the [release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) for more details.
+
+
+### NumPy receives a grant from the Chan Zuckerberg Initiative
+
+_Nov 15, 2019_ -- We are pleased to announce that NumPy and OpenBLAS, one of NumPy's key dependencies, have received a joint grant for $195,000 from the Chan Zuckerberg Initiative through their [Essential Open Source Software for Science program](https://chanzuckerberg.com/eoss/) that supports software maintenance, growth, development, and community engagement for open source tools critical to science.
+
+This grant will be used to ramp up the efforts in improving NumPy documentation, website redesign, and community development to better serve our large and rapidly growing user base, and ensure the long-term sustainability of the project. While the OpenBLAS team will focus on addressing sets of key technical issues, in particular thread-safety, AVX-512, and thread-local storage (TLS) issues, as well as algorithmic improvements in ReLAPACK (Recursive LAPACK) on which OpenBLAS depends.
+
+More details on our proposed initiatives and deliverables can be found in the [full grant proposal](https://figshare.com/articles/Proposal_NumPy_OpenBLAS_for_Chan_Zuckerberg_Initiative_EOSS_2019_round_1/10302167). The work is scheduled to start on Dec 1st, 2019 and continue for the next 12 months.
+
+
+## Lançamentos
+
+Here is a list of NumPy releases, with links to release notes. Bugfix releases (only the `z` changes in the `x.y.z` version number) have no new features; minor releases (the `y` increases) do.
+
+- NumPy 1.22.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.0)) -- _31 Dec 2021_.
+- NumPy 1.21.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.5)) -- _19 Dec 2021_.
+- NumPy 1.21.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.0)) -- _22 Jun 2021_.
+- NumPy 1.20.3 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3)) -- _10 May 2021_.
+- NumPy 1.20.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.0)) -- _30 Jan 2021_.
+- NumPy 1.19.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.5)) -- _5 Jan 2021_.
+- NumPy 1.19.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.0)) -- _20 Jun 2020_.
+- NumPy 1.18.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _3 May 2020_.
+- NumPy 1.17.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.5)) -- _1 Jan 2020_.
+- NumPy 1.18.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0)) -- _22 Dec 2019_.
+- NumPy 1.17.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.0)) -- _26 Jul 2019_.
+- NumPy 1.16.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.16.0)) -- _14 Jan 2019_.
+- NumPy 1.15.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.15.0)) -- _23 Jul 2018_.
+- NumPy 1.14.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.14.0)) -- _7 Jan 2018_.
diff --git a/content/pt/press-kit.md b/content/pt/press-kit.md
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--- /dev/null
+++ b/content/pt/press-kit.md
@@ -0,0 +1,8 @@
+---
+title: Kit de imprensa
+sidebar: false
+---
+
+Gostaríamos de facilitar a inclusão da identidade do projeto NumPy em seu próximo documento acadêmico, materiais educacionais ou apresentação.
+
+You will find several high-resolution versions of the NumPy logo [here](https://github.com/numpy/numpy/tree/main/branding/logo). Note que usando os recursos numpy.org, você aceita o [Código de Conduta do NumPy](/code-of-conduct).
diff --git a/content/pt/privacy.md b/content/pt/privacy.md
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--- /dev/null
+++ b/content/pt/privacy.md
@@ -0,0 +1,8 @@
+---
+title: Política de privacidade
+sidebar: false
+---
+
+**numpy.org** é operado por [NumFOCUS, Inc.](https://numfocus.org), o patrocinador fiscal do projeto NumPy. Para a Política de Privacidade deste site, consulte https://numfocus.org/privacy-policy.
+
+Se você tiver alguma dúvida sobre a política ou as práticas de coleta de dados do NumFOCUS, uso e divulgação, entre em contato com a equipe do NumFOCUS em privacy@numfocus.org.
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+++ b/content/pt/report-handling-manual.md
@@ -0,0 +1,95 @@
+---
+title: Código de Conduta NumPy - Como dar seguimento a um relatório
+sidebar: false
+---
+
+Este é o manual seguido pelo Comitê do Código de Conduta do NumPy. É usado quando respondemos a um incidente para nos certificarmos de que somos pessoas consistentes e justas.
+
+Garantir que o [Código de Conduta](/code-of-conduct) seja respeitado afeta nossa comunidade hoje e no futuro. É uma ação que levamos muito a sério. Ao analisar medidas de aplicação do Código de Conduta, o Comitê terá em mente os seguintes valores e orientações:
+
+* Agir de forma pessoal e não impessoal. O Comitê pode levar as partes a compreender a situação, respeitando simultaneamente a privacidade e a necessária confidencialidade das pessoas relatantes. No entanto, por vezes, é necessário comunicar diretamente com um ou mais indivíduos: o objetivo do Comitê é melhorar a saúde da nossa comunidade, em vez de produzir apenas uma decisão formal.
+* Enfatizar empatia pelos indivíduos ao invés de julgar o comportamento, evitando rótulos binários de "bom" e "mau". Existem atos de agressão e assédio claros e visíveis, e vamos abordá-los com firmeza. Mas muitos cenários que podem ser desafiadores são aqueles em que as discordâncias normais se transformam em comportamento desnecessário ou prejudicial de várias partes. Compreender o contexto completo e encontrar um caminho que traga um entendimento entre as partes é difícil, mas, em última análise, é o resultado mais produtivo para a nossa comunidade.
+* Compreendemos que o e-mail é um meio difícil e que pode causar uma sensação de isolamento. Receber críticas por e-mail, sem contato pessoal, pode ser particularmente doloroso. Significa também que temos de ser transparentes nas nossas ações, e que faremos tudo o que estiver ao nosso alcance para garantir que todos os nossos membros sejam tratados de forma justa e com simpatia. Isto faz com que seja especialmente importante manter um clima de respeito aberto pelas opiniões dos outros.
+* A discriminação pode ser sutil e pode ser inconsciente. Pode revelar-se em tratamentos injustos e hostis em interações que normalmente seriam ordinárias. Sabemos que isso acontece, e teremos o cuidado de ter isso em mente. Gostaríamos muito de ouvir se você acha que foi tratado injustamente, e usaremos esses procedimentos para garantir que a sua reclamação seja ouvida e abordada.
+* Ajudar a aumentar o envolvimento em uma boa prática de discussão: tentar identificar onde a discussão pode ter falhado, e fornecer informações úteis, indicadores e recursos que podem levar a mudanças positivas nestes pontos.
+* Estar ciente das necessidades de novos membros: fornecer-lhes apoio e consideração explícitos, com o objetivo de aumentar a participação de grupos sub-representados, em particular.
+* As pessoas vêm de meios culturais e linguísticos diferentes. Tentar identificar quaisquer mal-entendidos honestos causados por falantes não-nativos e ajudá-los a entender a questão e o que pode ser modificado para evitar causar ofensa. Uma discussão complexa numa língua estrangeira pode ser muito intimidante, e queremos aumentar a nossa diversidade também entre nacionalidades e culturas.
+
+
+## Mediação
+
+A mediação informal voluntária é um instrumento à nossa disposição. Em contextos em que duas ou mais partes escalaram ao ponto de demonstrarem comportamento inapropriado (algo tristemente comum no conflito humano), poderá ser útil facilitar um processo de mediação. Isto é apenas um exemplo: em todo caso, o Comitê pode considerar a mediação, tendo em conta que o processo se destina a ser estritamente voluntário e que nenhuma das partes pode ser pressionada a participar. Se o Comitê sugerir mediação, deve:
+
+* Encontrar uma pessoa candidata que possa servir de mediadora.
+* Obter o acordo da(s) pessoa(s) relatante(s). A(s) pessoa(s) relatante(s) têm total liberdade para recusar a ideia de mediação ou propor um mediador alternativo.
+* Obter o acordo da(s) pessoa(s) relatada(s).
+* Estabelecer uma pessoa mediadora: enquanto as partes podem propor um mediador diferente da pessoa sugerida, o processo só poderá avançar se for alcançado um acordo comum em todos os termos.
+* Estabelecer um cronograma para a mediação ser concluida, idealmente dentro de duas semanas.
+
+A pessoa mediadora entrará em contato com todas as partes e procurará uma resolução satisfatória para todos. Após a sua conclusão, a pessoa mediadora apresentará ao Comitê um relatório (examinado por todas as partes envolvidas no processo) com recomendações sobre outras medidas. O Comitê avaliará então esses resultados (em caso de resolução satisfatória ou não) e decidirá sobre quaisquer medidas adicionais consideradas necessárias.
+
+
+## Como o Comitê responderá aos relatórios
+
+Quando o Comitê (ou um membro do Comitê) recebe um relatório, será inicialmente determinado se o relatório é sobre uma violação clara e severa (como definido abaixo). Em caso afirmativo, medidas imediatas serão tomadas para além do processo regular de tratamento dos relatórios.
+
+
+## Ações claras e severas de violação
+
+Sabemos que é mais comum do que o desejado que a comunicação na Internet comece ou se transforme em abusos óbvios e flagrantes. Trataremos rapidamente de violações claras e severas como ameaças pessoais, linguagem violenta, sexista ou racista.
+
+Quando um membro do Comitê do Código de Conduta tomar conhecimento de uma violação clara e grave, fará o seguinte:
+
+* Desligará imediatamente a pessoa originadora de todos os canais de comunicação do NumPy.
+* Responderá à pessoa relatante para informá-la que seu relatório foi recebido e que a pessoa originadora foi desligada.
+* Em todos os casos, a pessoa moderadora deve fazer um esforço razoável para entrar em contato com a pessoa originadora, e dizer-lhes especificamente como sua linguagem ou ações se qualificam como uma "violação clara e severa". A pessoa moderadora deve também dizer que, se a pessoa originadora considerar que isso é injusto ou quiser ser reconectada ao NumPy, tem o direito de solicitar uma revisão, de acordo com as disposições do Comitê do Código de Conduta. A pessoa moderadora deve copiar esta explicação para o Comitê do Código de Conduta.
+* O Comitê do Código de Conduta procederá formalmente à análise e decisão em todos os casos em que este mecanismo tenha sido aplicado para garantir que não seja utilizado para controlar desentendimentos acalorados comuns.
+
+
+## Tratamento de relatórios
+
+Quando um relatório é enviado ao Comitê, ele responderá imediatamente à pessoa relatante para confirmar a sua recepção. Esta resposta deve ser enviada no prazo de 72 horas, e o grupo deve esforçar-se por responder muito mais rapidamente.
+
+Se um relatório não contiver informações suficientes, o Comitê obterá todos os dados relevantes antes de agir. O Comitê tem poderes para agir em nome do Conselho Diretor ao contactar quaisquer pessoas envolvidas para obter um relato mais completo dos acontecimentos.
+
+O Comitê analisará então o incidente e determinará, do melhor jeito possível:
+
+* O que aconteceu.
+* Se este evento constitui ou não uma violação do Código de Conduta.
+* Quem são as pessoas responsáveis.
+* Se se trata de uma situação contínua, e existe uma ameaça para a segurança física de alguém.
+
+Estas informações serão recolhidas por escrito e, sempre que possível, as deliberações do grupo serão gravadas e armazenadas (por exemplo, transcrições de conversas, discussões por e-mail, chamadas gravadas de videoconferência, resumos de conversas por voz, etc).
+
+É importante manter um arquivo de todas as atividades deste Comitê para garantir a consistência no comportamento e fornecer memória institucional ao projeto. Para ajudar com isto, o canal de discussão padrão para este Comitê será uma lista de e-mail privada, acessível a atuais e futuros membros do Comitê, bem como aos membros do Conselho Diretor a pedido justificado. Se o Comitê sentir a necessidade de usar comunicações fora da lista (por exemplo, chamadas por telefone para resposta precoce/rápida), deve em todos os casos resumi-las de volta para a lista, para que haja um bom registro do processo.
+
+O Comitê do Código de Conduta deve ter por objetivo chegar a um acordo sobre uma resolução no prazo de duas semanas. Caso uma resolução não possa ser determinada nesse período, o Comitê responderá à(s) pessoa(s) relatante(s) com uma atualização e cronograma previsto para a resolução.
+
+
+## Resoluções
+
+O Comitê tem de chegar a um acordo sobre uma resolução por consenso. Se o grupo não conseguir chegar a um consenso e permanece bloqueado durante mais de uma semana, o grupo encaminhará o assunto para o Conselho Diretor para resolução.
+
+Possíveis respostas podem incluir:
+
+* Não tomar nenhuma outra ação:
+ - se determinarmos que não ocorreram violações;
+ - se a questão tiver sido resolvida publicamente enquanto o Comitê estava considerando uma resposta.
+* Coordenação de mediação voluntária: se todas as partes envolvidas concordarem, o Comitê poderá facilitar um processo de mediação, conforme detalhado acima.
+* Salientar publicamente que alguns comportamentos, ações ou linguagem foram julgados inapropriados ou podem ser considerados danosos para algumas pessoas, explicando por que no contexto atual e solicitando que a comunidade se auto-ajuste.
+* Uma advertência privada do Comitê para a(s) pessoa(s) envolvida(s). Neste caso, a pessoa presidente do Comitê irá entregar essa advertência à(s) pessoa(s) por e-mail, em cópia (CC) ao grupo.
+* Uma advertência pública. Neste caso, a pessoa presidente do Comitê vai apresentar essa advertência no mesmo fórum em que ocorreu a violação, dentro dos limites da viabilidade. Exemplo: a lista original para uma violação de e-mail, mas para uma discussão em sala de bate-papo onde a pessoa/contexto pode sumir, isto pode ser feito por outros meios. O grupo pode optar por publicar esta mensagem em outro local para fins de documentação.
+* Um pedido de desculpas públicas ou privadas, supondo que a(s) pessoa(s) relatante(s) concorde(m) com esta ideia: a(s) pessoa(s) pode(m), a seu critério, recusar contatos adicionais com a pessoa relatada. A Presidência dará seguimento a este pedido. O Comitê, se escolher, pode anexar condições adicionais a este pedido inicial: por exemplo, o grupo pode pedir à pessoa relatada que se desculpe para que tenha o direito de manter a sua adesão a uma lista de e-mails.
+* Um “acordo mútuo de trégua” onde o Comitê solicita à pessoa que se abstenha temporariamente da participação na comunidade. Se a pessoa optar por não fazer uma pausa temporária voluntariamente, o Comitê pode aplicar um “período de afastamento obrigatório”.
+* Um banimento permanente ou temporário de alguns ou todos os espaços do NumPy (listas de e-mails, gitter.im, etc.). O grupo manterá registro de todas essas proibições, para que elas possam ser revistas no futuro ou mantidas.
+
+Uma vez aprovada uma resolução, mas antes de ser efetivamente aplicada, o Comitê entrará em contato com a pessoa relatante original e quaisquer outras partes afetadas e explicará a resolução proposta. O Comitê perguntará se esta resolução é aceitável e terá de tomar nota da sua resposta para registro futuro.
+
+Finalmente, o Comitê apresentará um relatório ao Conselho Diretor do NumPy (bem como ao time *core* do NumPy no caso de uma resolução em curso, como um banimento).
+
+O Comitê nunca discutirá publicamente a questão; todas as declarações públicas serão feitas pela pessoa presidente do Comitê do Código de Conduta ou pelo Conselho Diretor do NumPy.
+
+
+## Conflitos de Interesse
+
+Em caso de conflito de interesses, um membro do Comitê deve notificar imediatamente os outros membros e abdicar de sua participação no processo caso seja necessário.
diff --git a/content/pt/tabcontents.yaml b/content/pt/tabcontents.yaml
new file mode 100644
index 0000000000..aa5868769e
--- /dev/null
+++ b/content/pt/tabcontents.yaml
@@ -0,0 +1,219 @@
+---
+machinelearning:
+ paras:
+ -
+ para1: O NumPy forma a base de bibliotecas de aprendizagem de máquina poderosas como [scikit-learn](https://scikit-learn.org) e [SciPy](https://www.scipy.org). À medida que a disciplina de aprendizagem de máquina cresce, a lista de bibliotecas construidas a partir do NumPy também cresce. As funcionalidades de deep learning do [TensorFlow](https://www.tensorflow.org) tem diversas aplicações — entre elas, reconhecimento de imagem e de fala, aplicações baseadas em texto, análise de séries temporais, e detecção de vídeo. O [PyTorch](https://pytorch.org), outra biblioteca de deep learning, é popular entre pesquisadores em visão computacional e processamento de linguagem natural. O [MXNet](https://github.com/apache/incubator-mxnet) é outro pacote de IA, que fornece templates e protótipos para deep learning.
+ para2: Técnicas estatísticas chamadas métodos de [ensemble](https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205) tais como binning, bagging, stacking, e boosting estão entre os algoritmos de ML implementados por ferramentas tais como [XGBoost](https://github.com/dmlc/xgboost), [LightGBM](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/), e [CatBoost](https://catboost.ai) — um dos motores de inferência mais rápidos. [Yellowbrick](https://www.scikit-yb.org/en/latest/) e [Eli5](https://eli5.readthedocs.io/en/latest/) oferecem visualizações para aprendizagem de máquina.
+arraylibraries:
+ intro:
+ -
+ text: A API do NumPy é o ponto de partida quando bibliotecas são escritas para explorar hardware inovador, criar tipos de arrays especializados, ou adicionar capacidades além do que o NumPy fornece.
+ headers:
+ -
+ text: Biblioteca de Arrays
+ -
+ text: Recursos e áreas de aplicação
+ libraries:
+ -
+ title: Dask
+ text: Arrays distribuídas e paralelismo avançado para análise, permitindo desempenho em escala.
+ img: /images/content_images/arlib/dask.png
+ alttext: Dask
+ url: https://dask.org/
+ -
+ title: CuPy
+ text: Biblioteca de matriz compatível com NumPy para computação acelerada pela GPU com Python.
+ img: /images/content_images/arlib/cupy.png
+ alttext: CuPy
+ url: https://cupy.chainer.org
+ -
+ title: JAX
+ text: "Composable transformations of NumPy programs: differentiate, vectorize, just-in-time compilation to GPU/TPU."
+ img: /images/content_images/arlib/jax_logo_250px.png
+ alttext: JAX
+ url: https://github.com/google/jax
+ -
+ title: Xarray
+ text: Arrays multidimensionais rotuladas e indexadas para análise e visualização avançadas
+ img: /images/content_images/arlib/xarray.png
+ alttext: xarray
+ url: https://xarray.pydata.org/en/stable/index.html
+ -
+ title: Sparse
+ text: Biblioteca de arrays compatíveis com o NumPy que pode ser integrada com Dask e álgebra linear esparsa da SciPy.
+ img: /images/content_images/arlib/sparse.png
+ alttext: sparse
+ url: https://sparse.pydata.org/en/latest/
+ -
+ title: PyTorch
+ text: Framework de deep learning que acelera o caminho entre prototipação de pesquisa e colocação em produção.
+ img: /images/content_images/arlib/pytorch-logo-dark.svg
+ alttext: PyTorch
+ url: https://pytorch.org/
+ -
+ title: TensorFlow
+ text: Uma plataforma completa para aprendizagem de máquina que permite construir e colocar em produção aplicações usando ML facilmente.
+ img: /images/content_images/arlib/tensorflow-logo.svg
+ alttext: TensorFlow
+ url: https://www.tensorflow.org
+ -
+ title: MXNet
+ text: Framework de deep learning voltado para flexibilizar prototipação em pesquisa e produção.
+ img: /images/content_images/arlib/mxnet_logo.png
+ alttext: MXNet
+ url: https://mxnet.apache.org/
+ -
+ title: Arrow
+ text: Uma plataforma de desenvolvimento multi-linguagens para dados e análise para dados armazenados em colunas na memória.
+ img: /images/content_images/arlib/arrow.png
+ alttext: arrow
+ url: https://github.com/apache/arrow
+ -
+ title: xtensor
+ text: Arrays multidimensionais com broadcasting e avaliação preguiçosa (lazy computing) para análise numérica.
+ img: /images/content_images/arlib/xtensor.png
+ alttext: xtensor
+ url: https://github.com/xtensor-stack/xtensor-python
+ -
+ title: XND
+ text: Desenvolva bibliotecas para computação em arrays, recriando os conceitos fundamentais do NumPy.
+ img: /images/content_images/arlib/xnd.png
+ alttext: xnd
+ url: https://xnd.io
+ -
+ title: uarray
+ text: Sistema de backend Python que dissocia a API da implementação; unumpy fornece uma API NumPy.
+ img: /images/content_images/arlib/uarray.png
+ alttext: uarray
+ url: https://uarray.org/en/latest/
+ -
+ title: tensorly
+ text: Aprendizagem com tensores, algebra e backends para usar NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow ou CuPy sem esforço.
+ img: /images/content_images/arlib/tensorly.png
+ alttext: tensorly
+ url: http://tensorly.org/stable/home.html
+scientificdomains:
+ intro:
+ -
+ text: Quase todos os cientistas que trabalham em Python se baseiam na potência do NumPy.
+ -
+ text: "NumPy traz o poder computacional de linguagens como C e Fortran para Python, uma linguagem muito mais fácil de aprender e usar. Com esse poder vem a simplicidade: uma solução no NumPy é frequentemente clara e elegante."
+ librariesrow1:
+ -
+ title: Computação quântica
+ alttext: Um chip de computador.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/quantum_computing.svg
+ -
+ title: Computação estatística
+ alttext: Um gráfico com uma linha em movimento para cima.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/statistical_computing.svg
+ -
+ title: Processamento de sinais
+ alttext: Um gráfico de barras com valores positivos e negativos.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/signal_processing.svg
+ -
+ title: Processamento de imagens
+ alttext: Uma fotografia das montanhas.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/image_processing.svg
+ -
+ title: Gráficos e Redes
+ alttext: Um grafo simples.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/sd6.svg
+ -
+ title: Processos de Astronomia
+ alttext: Um telescópio.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/astronomy_processes.svg
+ -
+ title: Psicologia Cognitiva
+ alttext: Uma cabeça humana com engrenagens.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/cognitive_psychology.svg
+ librariesrow2:
+ -
+ title: Bioinformática
+ alttext: Um pedaço de DNA.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/bioinformatics.svg
+ -
+ title: Inferência Bayesiana
+ alttext: Um gráfico com uma curva em forma de sino.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/bayesian_inference.svg
+ -
+ title: Análise Matemática
+ alttext: Quatro símbolos matemáticos.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/mathematical_analysis.svg
+ -
+ title: Química
+ alttext: Um tubo de ensaio.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/chemistry.svg
+ -
+ title: Geociências
+ alttext: A Terra.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/geoscience.svg
+ -
+ title: Processamento Geográfico
+ alttext: Um mapa.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/GIS.svg
+ -
+ title: Arquitetura e Engenharia
+ alttext: Uma placa de desenvolvimento de microprocessador.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/robotics.svg
+datascience:
+ intro: "NumPy está no centro de um rico ecossistema de bibliotecas de ciência de dados. Um fluxo de trabalho típico de ciência de dados exploratório pode parecer assim:"
+ image1:
+ -
+ img: /images/content_images/ds-landscape.png
+ alttext: Diagrama de bibliotecas Python. As cinco categorias são 'Extrair, Transformar, Carregar', 'Exploração de Dados', 'Modelo de Dados', 'Avaliação de Dados' e 'Apresentação de Dados'.
+ image2:
+ -
+ img: /images/content_images/data-science.png
+ alttext: Diagram of three overlapping circles. The circles are labeled 'Mathematics', 'Computer Science' and 'Domain Expertise'. In the middle of the diagram, which has the three circles overlapping it, is an area labeled 'Data Science'.
+ examples:
+ -
+ text: "Extract, Transform, Load: [Pandas](https://pandas.pydata.org), [Intake](https://intake.readthedocs.io), [PyJanitor](https://pyjanitor.readthedocs.io/)"
+ -
+ text: "Exploratory analysis: [Jupyter](https://jupyter.org), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org), [Matplotlib](https://matplotlib.org), [Altair](https://altair-viz.github.io)"
+ -
+ text: "Model and evaluate: [scikit-learn](https://scikit-learn.org), [statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html), [PyMC3](https://docs.pymc.io), [spaCy](https://spacy.io)"
+ -
+ text: "Report in a dashboard: [Dash](https://plotly.com/dash), [Panel](https://panel.holoviz.org), [Voila](https://github.com/voila-dashboards/voila)"
+ content:
+ -
+ text: For high data volumes, [Dask](https://dask.org) and [Ray](https://ray.io/) are designed to scale. Stable deployments rely on data versioning ([DVC](https://dvc.org)), experiment tracking ([MLFlow](https://mlflow.org)), and workflow automation ([Airflow](https://airflow.apache.org) and [Prefect](https://www.prefect.io)).
+visualization:
+ images:
+ -
+ url: https://www.fusioncharts.com/blog/best-python-data-visualization-libraries
+ img: /images/content_images/v_matplotlib.png
+ alttext: Um streamplot feito em matplotlib
+ -
+ url: https://github.com/yhat/ggpy
+ img: /images/content_images/v_ggpy.png
+ alttext: Um gráfico scatter-plot feito em ggpy
+ -
+ url: https://www.journaldev.com/19692/python-plotly-tutorial
+ img: /images/content_images/v_plotly.png
+ alttext: Um box-plot feito no plotly
+ -
+ url: https://altair-viz.github.io/gallery/streamgraph.html
+ img: /images/content_images/v_altair.png
+ alttext: Um gráfico streamgraph feito em altair
+ -
+ url: https://seaborn.pydata.org
+ img: /images/content_images/v_seaborn.png
+ alttext: A plot duplo com dois tipos de gráficos, um plot-graph e um gráfico de frequência feitos no seaborn
+ -
+ url: https://docs.pyvista.org/examples/index.html
+ img: /images/content_images/v_pyvista.png
+ alttext: Uma renderização de volume 3D feita no PyVista.
+ -
+ url: https://napari.org
+ img: /images/content_images/v_napari.png
+ alttext: Uma imagem multidimensional, feita em napari.
+ -
+ url: https://vispy.org/gallery/index.html
+ img: /images/content_images/v_vispy.png
+ alttext: Diagrama de Voronoi feito com vispy.
+ content:
+ -
+ text: NumPy é um componente essencial no crescente [campo de visualização em Python](https://pyviz.org/overviews/index.html), que inclui [Matplotlib](https://matplotlib.org), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org), [Plotly](https://plot.ly), [Altair](https://altair-viz.github.io), [Bokeh](https://docs.bokeh.org/en/latest/), [Holoviz](https://holoviz.org), [Vispy](http://vispy.org), [Napari](https://github.com/napari/napari), e [PyVista](https://github.com/pyvista/pyvista), para citar alguns.
+ -
+ text: O processamento de grandes arrays acelerado pela NumPy permite que os pesquisadores visualizem conjuntos de dados muito maiores do que o Python nativo poderia permitir.
diff --git a/content/pt/teams.md b/content/pt/teams.md
new file mode 100644
index 0000000000..0c24455d18
--- /dev/null
+++ b/content/pt/teams.md
@@ -0,0 +1,20 @@
+---
+title: NumPy Teams
+sidebar: false
+---
+
+We are an international team on a mission to support scientific and research communities worldwide by building quality, open-source software. [Join us]({{< relref "/contribute" >}})!
+
+{{< include-html "static/gallery/maintainers.html" >}}
+
+{{< include-html "static/gallery/web-team.html" >}}
+
+{{< include-html "static/gallery/triage-team.html" >}}
+
+{{< include-html "static/gallery/survey-team.html" >}}
+
+{{< include-html "static/gallery/emeritus-maintainers.html" >}}
+
+# Governance
+
+For the list of people on the Steering Council, please see [here](https://numpy.org/devdocs/dev/governance/people.html).
diff --git a/content/pt/terms.md b/content/pt/terms.md
new file mode 100644
index 0000000000..a294b49483
--- /dev/null
+++ b/content/pt/terms.md
@@ -0,0 +1,178 @@
+---
+title: Termos de Uso
+sidebar: false
+---
+
+*Última atualização em 4 de janeiro de 2020*
+
+
+## AGREEMENT TO TERMS
+
+These Terms of Use constitute a legally binding agreement made between you, whether personally or on behalf of an entity (“you”) and NumPy ("**Project**", “**we**”, “**us**”, or “**our**”), concerning your access to and use of the numpy.org website as well as any other media form, media channel, mobile website or mobile application related, linked, or otherwise connected thereto (collectively, the “Site”). You agree that by accessing the Site, you have read, understood, and agreed to be bound by all of these Terms of Use. IF YOU DO NOT AGREE WITH ALL OF THESE TERMS OF USE, THEN YOU ARE EXPRESSLY PROHIBITED FROM USING THE SITE AND YOU MUST DISCONTINUE USE IMMEDIATELY.
+
+
+
+Supplemental terms and conditions or documents that may be posted on the Site from time to time are hereby expressly incorporated herein by reference. We reserve the right, in our sole discretion, to make changes or modifications to these Terms of Use at any time and for any reason. We will alert you about any changes by updating the “Last updated” date of these Terms of Use, and you waive any right to receive specific notice of each such change. It is your responsibility to periodically review these Terms of Use to stay informed of updates. You will be subject to, and will be deemed to have been made aware of and to have accepted, the changes in any revised Terms of Use by your continued use of the Site after the date such revised Terms of Use are posted.
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+The information provided on the Site is not intended for distribution to or use by any person or entity in any jurisdiction or country where such distribution or use would be contrary to law or regulation or which would subject us to any registration requirement within such jurisdiction or country. Accordingly, those persons who choose to access the Site from other locations do so on their own initiative and are solely responsible for compliance with local laws, if and to the extent local laws are applicable.
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+## USER REPRESENTATIONS
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+By using the Site, you represent and warrant that: (1) you have the legal capacity and you agree to comply with these Terms of Use; (2) you will not use the Site for any illegal or unauthorized purpose; and (3) your use of the Site will not violate any applicable law or regulation.
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+If you provide any information that is untrue, inaccurate, not current, or incomplete, we have the right to refuse any and all current or future use of the Site (or any portion thereof).
+
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+## PROHIBITED ACTIVITIES
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+You may not access or use the Site for any purpose other than that for which we make the Site available.
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+## SUBMISSIONS
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+## THIRD-PARTY WEBSITES AND CONTENT
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+The Site may contain (or you may be sent via the Site) links to other websites ("Third-Party Websites") as well as articles, photographs, text, graphics, pictures, designs, music, sound, video, information, applications, software, and other content or items belonging to or originating from third parties ("Third-Party Content"). Such Third-Party Websites and Third-Party Content are not investigated, monitored, or checked for accuracy, appropriateness, or completeness by us, and we are not responsible for any Third-Party Websites accessed through the Site or any Third-Party Content posted on, available through, or installed from the Site, including the content, accuracy, offensiveness, opinions, reliability, privacy practices, or other policies of or contained in the Third-Party Websites or the Third-Party Content. Inclusion of, linking to, or permitting the use or installation of any Third-Party Websites or any Third-Party Content does not imply approval or endorsement thereof by us. If you decide to leave the Site and access the Third-Party Websites or to use or install any Third-Party Content, you do so at your own risk, and you should be aware these Terms of Use no longer govern. You should review the applicable terms and policies, including privacy and data gathering practices, of any website to which you navigate from the Site or relating to any applications you use or install from the Site. Any purchases you make through Third-Party Websites will be through other websites and from other companies, and we take no responsibility whatsoever in relation to such purchases which are exclusively between you and the applicable third party. You agree and acknowledge that we do not endorse the products or services offered on Third-Party Websites and you shall hold us harmless from any harm caused by your purchase of such products or services. Additionally, you shall hold us harmless from any losses sustained by you or harm caused to you relating to or resulting in any way from any Third-Party Content or any contact with Third-Party Websites.
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+## SITE MANAGEMENT
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+We reserve the right, but not the obligation, to: (1) monitor the Site for violations of these Terms of Use; (2) take appropriate legal action against anyone who, in our sole discretion, violates the law or these Terms of Use, including without limitation, reporting such user to law enforcement authorities; (3) in our sole discretion and without limitation, refuse, restrict access to, limit the availability of, or disable (to the extent technologically feasible) any of your Contributions or any portion thereof; (4) in our sole discretion and without limitation, notice, or liability, to remove from the Site or otherwise disable all files and content that are excessive in size or are in any way burdensome to our systems; and (5) otherwise manage the Site in a manner designed to protect our rights and property and to facilitate the proper functioning of the Site.
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+## PRIVACY POLICY
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+We care about data privacy and security. Please review our [Privacy Policy](/privacy). By using the Site, you agree to be bound by our Privacy Policy, which is incorporated into these Terms of Use. Please be advised the Site is hosted in the United States. If you access the Site from the European Union, Asia, or any other region of the world with laws or other requirements governing personal data collection, use, or disclosure that differ from applicable laws in the United States, then through your continued use of the Site, you are transferring your data to the United States, and you expressly consent to have your data transferred to and processed in the United States. Further, we do not knowingly accept, request, or solicit information from children or knowingly market to children. Therefore, in accordance with the U.S. Children’s Online Privacy Protection Act, if we receive actual knowledge that anyone under the age of 13 has provided personal information to us without the requisite and verifiable parental consent, we will delete that information from the Site as quickly as is reasonably practical.
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+## TERM AND TERMINATION
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+These Terms of Use shall remain in full force and effect while you use the Site. WITHOUT LIMITING ANY OTHER PROVISION OF THESE TERMS OF USE, WE RESERVE THE RIGHT TO, IN OUR SOLE DISCRETION AND WITHOUT NOTICE OR LIABILITY, DENY ACCESS TO AND USE OF THE SITE (INCLUDING BLOCKING CERTAIN IP ADDRESSES), TO ANY PERSON FOR ANY REASON OR FOR NO REASON, INCLUDING WITHOUT LIMITATION FOR BREACH OF ANY REPRESENTATION, WARRANTY, OR COVENANT CONTAINED IN THESE TERMS OF USE OR OF ANY APPLICABLE LAW OR REGULATION. WE MAY TERMINATE YOUR USE OR PARTICIPATION IN THE SITE OR DELETE ANY CONTENT OR INFORMATION THAT YOU POSTED AT ANY TIME, WITHOUT WARNING, IN OUR SOLE DISCRETION.
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+## MODIFICATIONS AND INTERRUPTIONS
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+We reserve the right to change, modify, or remove the contents of the Site at any time or for any reason at our sole discretion without notice. However, we have no obligation to update any information on our Site. We also reserve the right to modify or discontinue all or part of the Site without notice at any time. We will not be liable to you or any third party for any modification, suspension, or discontinuance of the Site.
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+We cannot guarantee the Site will be available at all times. We may experience hardware, software, or other problems or need to perform maintenance related to the Site, resulting in interruptions, delays, or errors. We reserve the right to change, revise, update, suspend, discontinue, or otherwise modify the Site at any time or for any reason without notice to you. You agree that we have no liability whatsoever for any loss, damage, or inconvenience caused by your inability to access or use the Site during any downtime or discontinuance of the Site. Nothing in these Terms of Use will be construed to obligate us to maintain and support the Site or to supply any corrections, updates, or releases in connection therewith.
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+
+## GOVERNING LAW
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+These Terms of Use and your use of the Site are governed by and construed in accordance with the laws of the State of Texas applicable to agreements made and to be entirely performed within the State of Texas, without regard to its conflict of law principles.
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+## DISPUTE RESOLUTION
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+### Informal Negotiations
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+To expedite resolution and control the cost of any dispute, controversy, or claim related to these Terms of Use (each a "Dispute" and collectively, the “Disputes”) brought by either you or us (individually, a “Party” and collectively, the “Parties”), the Parties agree to first attempt to negotiate any Dispute (except those Disputes expressly provided below) informally for at least thirty (30) days before initiating arbitration. Such informal negotiations commence upon written notice from one Party to the other Party.
+
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+### Binding Arbitration
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+If the Parties are unable to resolve a Dispute through informal negotiations, the Dispute (except those Disputes expressly excluded below) will be finally and exclusively resolved by binding arbitration. YOU UNDERSTAND THAT WITHOUT THIS PROVISION, YOU WOULD HAVE THE RIGHT TO SUE IN COURT AND HAVE A JURY TRIAL. The arbitration shall be commenced and conducted under the Commercial Arbitration Rules of the American Arbitration Association ("AAA") and, where appropriate, the AAA’s Supplementary Procedures for Consumer Related Disputes ("AAA Consumer Rules"), both of which are available at the AAA website www.adr.org. Your arbitration fees and your share of arbitrator compensation shall be governed by the AAA Consumer Rules and, where appropriate, limited by the AAA Consumer Rules. If such costs are determined to by the arbitrator to be excessive, we will pay all arbitration fees and expenses. The arbitration may be conducted in person, through the submission of documents, by phone, or online. The arbitrator will make a decision in writing, but need not provide a statement of reasons unless requested by either Party. The arbitrator must follow applicable law, and any award may be challenged if the arbitrator fails to do so. Except where otherwise required by the applicable AAA rules or applicable law, the arbitration will take place in Travis County, Texas. Except as otherwise provided herein, the Parties may litigate in court to compel arbitration, stay proceedings pending arbitration, or to confirm, modify, vacate, or enter judgment on the award entered by the arbitrator.
+
+If for any reason, a Dispute proceeds in court rather than arbitration, the Dispute shall be commenced or prosecuted in the state and federal courts located in Travis County, Texas, and the Parties hereby consent to, and waive all defenses of lack of personal jurisdiction, and forum non conveniens with respect to venue and jurisdiction in such state and federal courts. Application of the United Nations Convention on Contracts for the International Sale of Goods and the the Uniform Computer Information Transaction Act (UCITA) are excluded from these Terms of Use.
+
+In no event shall any Dispute brought by either Party related in any way to the Site be commenced more than one (1) years after the cause of action arose. If this provision is found to be illegal or unenforceable, then neither Party will elect to arbitrate any Dispute falling within that portion of this provision found to be illegal or unenforceable and such Dispute shall be decided by a court of competent jurisdiction within the courts listed for jurisdiction above, and the Parties agree to submit to the personal jurisdiction of that court.
+
+
+### Restrictions
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+The Parties agree that any arbitration shall be limited to the Dispute between the Parties individually. To the full extent permitted by law, (a) no arbitration shall be joined with any other proceeding; (b) there is no right or authority for any Dispute to be arbitrated on a class-action basis or to utilize class action procedures; and (c) there is no right or authority for any Dispute to be brought in a purported representative capacity on behalf of the general public or any other persons.
+
+
+### Exceptions to Informal Negotiations and Arbitration
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+The Parties agree that the following Disputes are not subject to the above provisions concerning informal negotiations and binding arbitration: (a) any Disputes seeking to enforce or protect, or concerning the validity of, any of the intellectual property rights of a Party; (b) any Dispute related to, or arising from, allegations of theft, piracy, invasion of privacy, or unauthorized use; and (c) any claim for injunctive relief. If this provision is found to be illegal or unenforceable, then neither Party will elect to arbitrate any Dispute falling within that portion of this provision found to be illegal or unenforceable and such Dispute shall be decided by a court of competent jurisdiction within the courts listed for jurisdiction above, and the Parties agree to submit to the personal jurisdiction of that court.
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+## CORRECTIONS
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+There may be information on the Site that contains typographical errors, inaccuracies, or omissions. We reserve the right to correct any errors, inaccuracies, or omissions and to change or update the information on the Site at any time, without prior notice.
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+## DISCLAIMER
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+THE SITE IS PROVIDED ON AN AS-IS AND AS-AVAILABLE BASIS. YOU AGREE THAT YOUR USE OF THE SITE AND OUR SERVICES WILL BE AT YOUR SOLE RISK. TO THE FULLEST EXTENT PERMITTED BY LAW, WE DISCLAIM ALL WARRANTIES, EXPRESS OR IMPLIED, IN CONNECTION WITH THE SITE AND YOUR USE THEREOF, INCLUDING, WITHOUT LIMITATION, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE, AND NON-INFRINGEMENT. WE MAKE NO WARRANTIES OR REPRESENTATIONS ABOUT THE ACCURACY OR COMPLETENESS OF THE SITE’S CONTENT OR THE CONTENT OF ANY WEBSITES LINKED TO THE SITE AND WE WILL ASSUME NO LIABILITY OR RESPONSIBILITY FOR ANY (1) ERRORS, MISTAKES, OR INACCURACIES OF CONTENT AND MATERIALS, (2) PERSONAL INJURY OR PROPERTY DAMAGE, OF ANY NATURE WHATSOEVER, RESULTING FROM YOUR ACCESS TO AND USE OF THE SITE, (3) ANY UNAUTHORIZED ACCESS TO OR USE OF OUR SECURE SERVERS AND/OR ANY AND ALL PERSONAL INFORMATION AND/OR FINANCIAL INFORMATION STORED THEREIN, (4) ANY INTERRUPTION OR CESSATION OF TRANSMISSION TO OR FROM THE SITE, (5) ANY BUGS, VIRUSES, TROJAN HORSES, OR THE LIKE WHICH MAY BE TRANSMITTED TO OR THROUGH THE SITE BY ANY THIRD PARTY, AND/OR (6) ANY ERRORS OR OMISSIONS IN ANY CONTENT AND MATERIALS OR FOR ANY LOSS OR DAMAGE OF ANY KIND INCURRED AS A RESULT OF THE USE OF ANY CONTENT POSTED, TRANSMITTED, OR OTHERWISE MADE AVAILABLE VIA THE SITE. WE DO NOT WARRANT, ENDORSE, GUARANTEE, OR ASSUME RESPONSIBILITY FOR ANY PRODUCT OR SERVICE ADVERTISED OR OFFERED BY A THIRD PARTY THROUGH THE SITE, ANY HYPERLINKED WEBSITE, OR ANY WEBSITE OR MOBILE APPLICATION FEATURED IN ANY BANNER OR OTHER ADVERTISING, AND WE WILL NOT BE A PARTY TO OR IN ANY WAY BE RESPONSIBLE FOR MONITORING ANY TRANSACTION BETWEEN YOU AND ANY THIRD-PARTY PROVIDERS OF PRODUCTS OR SERVICES. AS WITH THE PURCHASE OF A PRODUCT OR SERVICE THROUGH ANY MEDIUM OR IN ANY ENVIRONMENT, YOU SHOULD USE YOUR BEST JUDGMENT AND EXERCISE CAUTION WHERE APPROPRIATE.
+
+
+## LIMITATIONS OF LIABILITY
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+IN NO EVENT WILL WE OR OUR DIRECTORS, EMPLOYEES, OR AGENTS BE LIABLE TO YOU OR ANY THIRD PARTY FOR ANY DIRECT, INDIRECT, CONSEQUENTIAL, EXEMPLARY, INCIDENTAL, SPECIAL, OR PUNITIVE DAMAGES, INCLUDING LOST PROFIT, LOST REVENUE, LOSS OF DATA, OR OTHER DAMAGES ARISING FROM YOUR USE OF THE SITE, EVEN IF WE HAVE BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGES. NOTWITHSTANDING ANYTHING TO THE CONTRARY CONTAINED HEREIN, OUR LIABILITY TO YOU FOR ANY CAUSE WHATSOEVER AND REGARDLESS OF THE FORM OF THE ACTION, WILL AT ALL TIMES BE LIMITED TO THE AMOUNT PAID, IF ANY, BY YOU TO US DURING THE SIX (6) MONTH PERIOD PRIOR TO ANY CAUSE OF ACTION ARISING. CERTAIN STATE LAWS DO NOT ALLOW LIMITATIONS ON IMPLIED WARRANTIES OR THE EXCLUSION OR LIMITATION OF CERTAIN DAMAGES. IF THESE LAWS APPLY TO YOU, SOME OR ALL OF THE ABOVE DISCLAIMERS OR LIMITATIONS MAY NOT APPLY TO YOU, AND YOU MAY HAVE ADDITIONAL RIGHTS.
+
+
+## INDEMNIFICATION
+
+You agree to defend, indemnify, and hold us harmless, including our subsidiaries, affiliates, and all of our respective officers, agents, partners, and employees, from and against any loss, damage, liability, claim, or demand, including reasonable attorneys’ fees and expenses, made by any third party due to or arising out of: (1) use of the Site; (2) breach of these Terms of Use; (3) any breach of your representations and warranties set forth in these Terms of Use; (4) your violation of the rights of a third party, including but not limited to intellectual property rights; or (5) any overt harmful act toward any other user of the Site with whom you connected via the Site. Notwithstanding the foregoing, we reserve the right, at your expense, to assume the exclusive defense and control of any matter for which you are required to indemnify us, and you agree to cooperate, at your expense, with our defense of such claims. We will use reasonable efforts to notify you of any such claim, action, or proceeding which is subject to this indemnification upon becoming aware of it.
+
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+## USER DATA
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+We will maintain certain data that you transmit to the Site for the purpose of managing the performance of the Site, as well as data relating to your use of the Site. Although we perform regular routine backups of data, you are solely responsible for all data that you transmit or that relates to any activity you have undertaken using the Site. You agree that we shall have no liability to you for any loss or corruption of any such data, and you hereby waive any right of action against us arising from any such loss or corruption of such data.
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+## ELECTRONIC COMMUNICATIONS, TRANSACTIONS, AND SIGNATURES
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+Visiting the Site, sending us emails, and completing online forms constitute electronic communications. You consent to receive electronic communications, and you agree that all agreements, notices, disclosures, and other communications we provide to you electronically, via email and on the Site, satisfy any legal requirement that such communication be in writing. YOU HEREBY AGREE TO THE USE OF ELECTRONIC SIGNATURES, CONTRACTS, ORDERS, AND OTHER RECORDS, AND TO ELECTRONIC DELIVERY OF NOTICES, POLICIES, AND RECORDS OF TRANSACTIONS INITIATED OR COMPLETED BY US OR VIA THE SITE. You hereby waive any rights or requirements under any statutes, regulations, rules, ordinances, or other laws in any jurisdiction which require an original signature or delivery or retention of non-electronic records, or to payments or the granting of credits by any means other than electronic means.
+
+
+## CALIFORNIA USERS AND RESIDENTS
+
+If any complaint with us is not satisfactorily resolved, you can contact the Complaint Assistance Unit of the Division of Consumer Services of the California Department of Consumer Affairs in writing at 1625 North Market Blvd., Suite N 112, Sacramento, California 95834 or by telephone at (800) 952-5210 or (916) 445-1254.
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+
+## MISCELLANEOUS
+
+These Terms of Use and any policies or operating rules posted by us on the Site or in respect to the Site constitute the entire agreement and understanding between you and us. Our failure to exercise or enforce any right or provision of these Terms of Use shall not operate as a waiver of such right or provision. These Terms of Use operate to the fullest extent permissible by law. We may assign any or all of our rights and obligations to others at any time. We shall not be responsible or liable for any loss, damage, delay, or failure to act caused by any cause beyond our reasonable control. If any provision or part of a provision of these Terms of Use is determined to be unlawful, void, or unenforceable, that provision or part of the provision is deemed severable from these Terms of Use and does not affect the validity and enforceability of any remaining provisions. There is no joint venture, partnership, employment or agency relationship created between you and us as a result of these Terms of Use or use of the Site. You agree that these Terms of Use will not be construed against us by virtue of having drafted them. You hereby waive any and all defenses you may have based on the electronic form of these Terms of Use and the lack of signing by the parties hereto to execute these Terms of Use.
+
+## CONTACT US
+
+In order to resolve a complaint regarding the Site or to receive further information regarding use of the Site, please contact us at:
+
+NumFOCUS, Inc. P.O. Box 90596 Austin, TX, USA 78709 info@numfocus.org +1 (512) 222-5449
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+
+
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--- /dev/null
+++ b/content/pt/user-survey-2020.md
@@ -0,0 +1,16 @@
+---
+title: PESQUISA SOBRE A COMUNIDADE NUMPY 2020
+sidebar: false
+---
+
+Em 2020, o time de pesquisas do NumPy realizou a primeira pesquisa oficial sobre a comunidade NumPy, em parceria com alunos e docentes de um Mestrado em metodologia de pesquisa realizado conjuntamente pela Universidade de Michigan e pela Universidade da Maryland. Mais de 1200 usuários de 75 países participaram para nos ajudar a mapear uma paisagem da comunidade NumPy e expressaram seus pensamentos sobre o futuro do projeto.
+
+{{< figure src="/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report_cover.png" class="fig-left" alt="Página de capa do relatório da pesquisa de usuários do NumPy 2020, chamado 'NumPy Community Survey 2020 - results'" width="250">}}
+
+**[Faça o download do relatório](/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report.pdf)** para ver os detalhes sobre os resultados encontrados.
+
+
+Para os destaques, confira **[este infográfico](https://github.com/numpy/numpy-surveys/blob/master/images/2020NumPysurveyresults_community_infographic.pdf)**.
+
+Quer saber mais? Visite **https://numpy.org/user-survey-2020-details/**.
+
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--- /dev/null
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@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+title: NUMPY USER SURVEYS
+sidebar: false
+---
+
+**2020** The NumPy survey team in partnership with students and faculty from the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Find the survey results [here](https://numpy.org/user-survey-2020/).
+
+**2021** The collected data is currently being analyzed.
+
+If you have any questions or suggestions for the past or future surveys, please open an issue [here](https://github.com/numpy/numpy-surveys/issues).
+
+A **computação com arrays** é baseada em estruturas de dados chamadas **arrays**. *Arrays* são usadas para organizar grandes quantidades de dados de forma que um conjunto de valores relacionados possa ser facilmente ordenado, obtido, matematicamente manipulado e transformado fácil e rapidamente.
+
+A computação com arrays é *única* pois envolve operar nos valores de um array de dados *de uma vez*. Isso significa que qualquer operação de array se aplica a todo um conjunto de valores de uma só vez. Esta abordagem vetorizada fornece velocidade e simplicidade por permitir que os programadores organizem o código e operem em agregados de dados, sem ter que usar laços com operações escalares individuais.
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--- /dev/null
+++ b/content/pt/case-studies/blackhole-image.md
@@ -0,0 +1,70 @@
+---
+title: "Estudo de Caso: A Primeira Imagem de um Buraco Negro"
+sidebar: false
+---
+
+{{< figure src="/images/content_images/cs/blackhole.jpg" caption="**Buraco Negro M87**" alt="imagem de um buraco negro" attr="*(Créditos: Event Horizon Telescope Collaboration)*" attrlink="https://www.jpl.nasa.gov/images/universe/20190410/blackhole20190410.jpg" >}}
+
+
+
+The logo is a modern take on the old one, with a cleaner design. Thanks to Isabela Presedo-Floyd for designing the new logo, as well as to Travis Vaught for the old logo that served us well for 15+ years.
+
+
+### NumPy 1.19.0 release
+
+_Jun 20, 2020_ -- NumPy 1.19.0 is now available. This is the first release without Python 2 support, hence it was a "clean-up release". The minimum supported Python version is now Python 3.6. An important new feature is that the random number generation infrastructure that was introduced in NumPy 1.17.0 is now accessible from Cython.
+
+
+### Season of Docs acceptance
+
+_May 11, 2020_ -- NumPy has been accepted as one of the mentor organizations for the Google Season of Docs program. We are excited about the opportunity to work with a technical writer to improve NumPy's documentation once again! For more details, please see [the official Season of Docs site](https://developers.google.com/season-of-docs/) and our [ideas page](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas).
+
+
+### NumPy 1.18.0 release
+
+_Dec 22, 2019_ -- NumPy 1.18.0 is now available. After the major changes in 1.17.0, this is a consolidation release. It is the last minor release that will support Python 3.5. Highlights of the release includes the addition of basic infrastructure for linking with 64-bit BLAS and LAPACK libraries, and a new C-API for `numpy.random`.
+
+Please see the [release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) for more details.
+
+
+### NumPy receives a grant from the Chan Zuckerberg Initiative
+
+_Nov 15, 2019_ -- We are pleased to announce that NumPy and OpenBLAS, one of NumPy's key dependencies, have received a joint grant for $195,000 from the Chan Zuckerberg Initiative through their [Essential Open Source Software for Science program](https://chanzuckerberg.com/eoss/) that supports software maintenance, growth, development, and community engagement for open source tools critical to science.
+
+This grant will be used to ramp up the efforts in improving NumPy documentation, website redesign, and community development to better serve our large and rapidly growing user base, and ensure the long-term sustainability of the project. While the OpenBLAS team will focus on addressing sets of key technical issues, in particular thread-safety, AVX-512, and thread-local storage (TLS) issues, as well as algorithmic improvements in ReLAPACK (Recursive LAPACK) on which OpenBLAS depends.
+
+More details on our proposed initiatives and deliverables can be found in the [full grant proposal](https://figshare.com/articles/Proposal_NumPy_OpenBLAS_for_Chan_Zuckerberg_Initiative_EOSS_2019_round_1/10302167). The work is scheduled to start on Dec 1st, 2019 and continue for the next 12 months.
+
+
+## Lançamentos
+
+Here is a list of NumPy releases, with links to release notes. Bugfix releases (only the `z` changes in the `x.y.z` version number) have no new features; minor releases (the `y` increases) do.
+
+- NumPy 1.22.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.0)) -- _31 Dec 2021_.
+- NumPy 1.21.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.5)) -- _19 Dec 2021_.
+- NumPy 1.21.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.0)) -- _22 Jun 2021_.
+- NumPy 1.20.3 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3)) -- _10 May 2021_.
+- NumPy 1.20.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.0)) -- _30 Jan 2021_.
+- NumPy 1.19.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.5)) -- _5 Jan 2021_.
+- NumPy 1.19.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.0)) -- _20 Jun 2020_.
+- NumPy 1.18.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _3 May 2020_.
+- NumPy 1.17.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.5)) -- _1 Jan 2020_.
+- NumPy 1.18.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0)) -- _22 Dec 2019_.
+- NumPy 1.17.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.0)) -- _26 Jul 2019_.
+- NumPy 1.16.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.16.0)) -- _14 Jan 2019_.
+- NumPy 1.15.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.15.0)) -- _23 Jul 2018_.
+- NumPy 1.14.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.14.0)) -- _7 Jan 2018_.
diff --git a/content/pt/press-kit.md b/content/pt/press-kit.md
new file mode 100644
index 0000000000..1418154f57
--- /dev/null
+++ b/content/pt/press-kit.md
@@ -0,0 +1,8 @@
+---
+title: Kit de imprensa
+sidebar: false
+---
+
+Gostaríamos de facilitar a inclusão da identidade do projeto NumPy em seu próximo documento acadêmico, materiais educacionais ou apresentação.
+
+You will find several high-resolution versions of the NumPy logo [here](https://github.com/numpy/numpy/tree/main/branding/logo). Note que usando os recursos numpy.org, você aceita o [Código de Conduta do NumPy](/code-of-conduct).
diff --git a/content/pt/privacy.md b/content/pt/privacy.md
new file mode 100644
index 0000000000..c95f1d5ec1
--- /dev/null
+++ b/content/pt/privacy.md
@@ -0,0 +1,8 @@
+---
+title: Política de privacidade
+sidebar: false
+---
+
+**numpy.org** é operado por [NumFOCUS, Inc.](https://numfocus.org), o patrocinador fiscal do projeto NumPy. Para a Política de Privacidade deste site, consulte https://numfocus.org/privacy-policy.
+
+Se você tiver alguma dúvida sobre a política ou as práticas de coleta de dados do NumFOCUS, uso e divulgação, entre em contato com a equipe do NumFOCUS em privacy@numfocus.org.
diff --git a/content/pt/report-handling-manual.md b/content/pt/report-handling-manual.md
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--- /dev/null
+++ b/content/pt/report-handling-manual.md
@@ -0,0 +1,95 @@
+---
+title: Código de Conduta NumPy - Como dar seguimento a um relatório
+sidebar: false
+---
+
+Este é o manual seguido pelo Comitê do Código de Conduta do NumPy. É usado quando respondemos a um incidente para nos certificarmos de que somos pessoas consistentes e justas.
+
+Garantir que o [Código de Conduta](/code-of-conduct) seja respeitado afeta nossa comunidade hoje e no futuro. É uma ação que levamos muito a sério. Ao analisar medidas de aplicação do Código de Conduta, o Comitê terá em mente os seguintes valores e orientações:
+
+* Agir de forma pessoal e não impessoal. O Comitê pode levar as partes a compreender a situação, respeitando simultaneamente a privacidade e a necessária confidencialidade das pessoas relatantes. No entanto, por vezes, é necessário comunicar diretamente com um ou mais indivíduos: o objetivo do Comitê é melhorar a saúde da nossa comunidade, em vez de produzir apenas uma decisão formal.
+* Enfatizar empatia pelos indivíduos ao invés de julgar o comportamento, evitando rótulos binários de "bom" e "mau". Existem atos de agressão e assédio claros e visíveis, e vamos abordá-los com firmeza. Mas muitos cenários que podem ser desafiadores são aqueles em que as discordâncias normais se transformam em comportamento desnecessário ou prejudicial de várias partes. Compreender o contexto completo e encontrar um caminho que traga um entendimento entre as partes é difícil, mas, em última análise, é o resultado mais produtivo para a nossa comunidade.
+* Compreendemos que o e-mail é um meio difícil e que pode causar uma sensação de isolamento. Receber críticas por e-mail, sem contato pessoal, pode ser particularmente doloroso. Significa também que temos de ser transparentes nas nossas ações, e que faremos tudo o que estiver ao nosso alcance para garantir que todos os nossos membros sejam tratados de forma justa e com simpatia. Isto faz com que seja especialmente importante manter um clima de respeito aberto pelas opiniões dos outros.
+* A discriminação pode ser sutil e pode ser inconsciente. Pode revelar-se em tratamentos injustos e hostis em interações que normalmente seriam ordinárias. Sabemos que isso acontece, e teremos o cuidado de ter isso em mente. Gostaríamos muito de ouvir se você acha que foi tratado injustamente, e usaremos esses procedimentos para garantir que a sua reclamação seja ouvida e abordada.
+* Ajudar a aumentar o envolvimento em uma boa prática de discussão: tentar identificar onde a discussão pode ter falhado, e fornecer informações úteis, indicadores e recursos que podem levar a mudanças positivas nestes pontos.
+* Estar ciente das necessidades de novos membros: fornecer-lhes apoio e consideração explícitos, com o objetivo de aumentar a participação de grupos sub-representados, em particular.
+* As pessoas vêm de meios culturais e linguísticos diferentes. Tentar identificar quaisquer mal-entendidos honestos causados por falantes não-nativos e ajudá-los a entender a questão e o que pode ser modificado para evitar causar ofensa. Uma discussão complexa numa língua estrangeira pode ser muito intimidante, e queremos aumentar a nossa diversidade também entre nacionalidades e culturas.
+
+
+## Mediação
+
+A mediação informal voluntária é um instrumento à nossa disposição. Em contextos em que duas ou mais partes escalaram ao ponto de demonstrarem comportamento inapropriado (algo tristemente comum no conflito humano), poderá ser útil facilitar um processo de mediação. Isto é apenas um exemplo: em todo caso, o Comitê pode considerar a mediação, tendo em conta que o processo se destina a ser estritamente voluntário e que nenhuma das partes pode ser pressionada a participar. Se o Comitê sugerir mediação, deve:
+
+* Encontrar uma pessoa candidata que possa servir de mediadora.
+* Obter o acordo da(s) pessoa(s) relatante(s). A(s) pessoa(s) relatante(s) têm total liberdade para recusar a ideia de mediação ou propor um mediador alternativo.
+* Obter o acordo da(s) pessoa(s) relatada(s).
+* Estabelecer uma pessoa mediadora: enquanto as partes podem propor um mediador diferente da pessoa sugerida, o processo só poderá avançar se for alcançado um acordo comum em todos os termos.
+* Estabelecer um cronograma para a mediação ser concluida, idealmente dentro de duas semanas.
+
+A pessoa mediadora entrará em contato com todas as partes e procurará uma resolução satisfatória para todos. Após a sua conclusão, a pessoa mediadora apresentará ao Comitê um relatório (examinado por todas as partes envolvidas no processo) com recomendações sobre outras medidas. O Comitê avaliará então esses resultados (em caso de resolução satisfatória ou não) e decidirá sobre quaisquer medidas adicionais consideradas necessárias.
+
+
+## Como o Comitê responderá aos relatórios
+
+Quando o Comitê (ou um membro do Comitê) recebe um relatório, será inicialmente determinado se o relatório é sobre uma violação clara e severa (como definido abaixo). Em caso afirmativo, medidas imediatas serão tomadas para além do processo regular de tratamento dos relatórios.
+
+
+## Ações claras e severas de violação
+
+Sabemos que é mais comum do que o desejado que a comunicação na Internet comece ou se transforme em abusos óbvios e flagrantes. Trataremos rapidamente de violações claras e severas como ameaças pessoais, linguagem violenta, sexista ou racista.
+
+Quando um membro do Comitê do Código de Conduta tomar conhecimento de uma violação clara e grave, fará o seguinte:
+
+* Desligará imediatamente a pessoa originadora de todos os canais de comunicação do NumPy.
+* Responderá à pessoa relatante para informá-la que seu relatório foi recebido e que a pessoa originadora foi desligada.
+* Em todos os casos, a pessoa moderadora deve fazer um esforço razoável para entrar em contato com a pessoa originadora, e dizer-lhes especificamente como sua linguagem ou ações se qualificam como uma "violação clara e severa". A pessoa moderadora deve também dizer que, se a pessoa originadora considerar que isso é injusto ou quiser ser reconectada ao NumPy, tem o direito de solicitar uma revisão, de acordo com as disposições do Comitê do Código de Conduta. A pessoa moderadora deve copiar esta explicação para o Comitê do Código de Conduta.
+* O Comitê do Código de Conduta procederá formalmente à análise e decisão em todos os casos em que este mecanismo tenha sido aplicado para garantir que não seja utilizado para controlar desentendimentos acalorados comuns.
+
+
+## Tratamento de relatórios
+
+Quando um relatório é enviado ao Comitê, ele responderá imediatamente à pessoa relatante para confirmar a sua recepção. Esta resposta deve ser enviada no prazo de 72 horas, e o grupo deve esforçar-se por responder muito mais rapidamente.
+
+Se um relatório não contiver informações suficientes, o Comitê obterá todos os dados relevantes antes de agir. O Comitê tem poderes para agir em nome do Conselho Diretor ao contactar quaisquer pessoas envolvidas para obter um relato mais completo dos acontecimentos.
+
+O Comitê analisará então o incidente e determinará, do melhor jeito possível:
+
+* O que aconteceu.
+* Se este evento constitui ou não uma violação do Código de Conduta.
+* Quem são as pessoas responsáveis.
+* Se se trata de uma situação contínua, e existe uma ameaça para a segurança física de alguém.
+
+Estas informações serão recolhidas por escrito e, sempre que possível, as deliberações do grupo serão gravadas e armazenadas (por exemplo, transcrições de conversas, discussões por e-mail, chamadas gravadas de videoconferência, resumos de conversas por voz, etc).
+
+É importante manter um arquivo de todas as atividades deste Comitê para garantir a consistência no comportamento e fornecer memória institucional ao projeto. Para ajudar com isto, o canal de discussão padrão para este Comitê será uma lista de e-mail privada, acessível a atuais e futuros membros do Comitê, bem como aos membros do Conselho Diretor a pedido justificado. Se o Comitê sentir a necessidade de usar comunicações fora da lista (por exemplo, chamadas por telefone para resposta precoce/rápida), deve em todos os casos resumi-las de volta para a lista, para que haja um bom registro do processo.
+
+O Comitê do Código de Conduta deve ter por objetivo chegar a um acordo sobre uma resolução no prazo de duas semanas. Caso uma resolução não possa ser determinada nesse período, o Comitê responderá à(s) pessoa(s) relatante(s) com uma atualização e cronograma previsto para a resolução.
+
+
+## Resoluções
+
+O Comitê tem de chegar a um acordo sobre uma resolução por consenso. Se o grupo não conseguir chegar a um consenso e permanece bloqueado durante mais de uma semana, o grupo encaminhará o assunto para o Conselho Diretor para resolução.
+
+Possíveis respostas podem incluir:
+
+* Não tomar nenhuma outra ação:
+ - se determinarmos que não ocorreram violações;
+ - se a questão tiver sido resolvida publicamente enquanto o Comitê estava considerando uma resposta.
+* Coordenação de mediação voluntária: se todas as partes envolvidas concordarem, o Comitê poderá facilitar um processo de mediação, conforme detalhado acima.
+* Salientar publicamente que alguns comportamentos, ações ou linguagem foram julgados inapropriados ou podem ser considerados danosos para algumas pessoas, explicando por que no contexto atual e solicitando que a comunidade se auto-ajuste.
+* Uma advertência privada do Comitê para a(s) pessoa(s) envolvida(s). Neste caso, a pessoa presidente do Comitê irá entregar essa advertência à(s) pessoa(s) por e-mail, em cópia (CC) ao grupo.
+* Uma advertência pública. Neste caso, a pessoa presidente do Comitê vai apresentar essa advertência no mesmo fórum em que ocorreu a violação, dentro dos limites da viabilidade. Exemplo: a lista original para uma violação de e-mail, mas para uma discussão em sala de bate-papo onde a pessoa/contexto pode sumir, isto pode ser feito por outros meios. O grupo pode optar por publicar esta mensagem em outro local para fins de documentação.
+* Um pedido de desculpas públicas ou privadas, supondo que a(s) pessoa(s) relatante(s) concorde(m) com esta ideia: a(s) pessoa(s) pode(m), a seu critério, recusar contatos adicionais com a pessoa relatada. A Presidência dará seguimento a este pedido. O Comitê, se escolher, pode anexar condições adicionais a este pedido inicial: por exemplo, o grupo pode pedir à pessoa relatada que se desculpe para que tenha o direito de manter a sua adesão a uma lista de e-mails.
+* Um “acordo mútuo de trégua” onde o Comitê solicita à pessoa que se abstenha temporariamente da participação na comunidade. Se a pessoa optar por não fazer uma pausa temporária voluntariamente, o Comitê pode aplicar um “período de afastamento obrigatório”.
+* Um banimento permanente ou temporário de alguns ou todos os espaços do NumPy (listas de e-mails, gitter.im, etc.). O grupo manterá registro de todas essas proibições, para que elas possam ser revistas no futuro ou mantidas.
+
+Uma vez aprovada uma resolução, mas antes de ser efetivamente aplicada, o Comitê entrará em contato com a pessoa relatante original e quaisquer outras partes afetadas e explicará a resolução proposta. O Comitê perguntará se esta resolução é aceitável e terá de tomar nota da sua resposta para registro futuro.
+
+Finalmente, o Comitê apresentará um relatório ao Conselho Diretor do NumPy (bem como ao time *core* do NumPy no caso de uma resolução em curso, como um banimento).
+
+O Comitê nunca discutirá publicamente a questão; todas as declarações públicas serão feitas pela pessoa presidente do Comitê do Código de Conduta ou pelo Conselho Diretor do NumPy.
+
+
+## Conflitos de Interesse
+
+Em caso de conflito de interesses, um membro do Comitê deve notificar imediatamente os outros membros e abdicar de sua participação no processo caso seja necessário.
diff --git a/content/pt/tabcontents.yaml b/content/pt/tabcontents.yaml
new file mode 100644
index 0000000000..aa5868769e
--- /dev/null
+++ b/content/pt/tabcontents.yaml
@@ -0,0 +1,219 @@
+---
+machinelearning:
+ paras:
+ -
+ para1: O NumPy forma a base de bibliotecas de aprendizagem de máquina poderosas como [scikit-learn](https://scikit-learn.org) e [SciPy](https://www.scipy.org). À medida que a disciplina de aprendizagem de máquina cresce, a lista de bibliotecas construidas a partir do NumPy também cresce. As funcionalidades de deep learning do [TensorFlow](https://www.tensorflow.org) tem diversas aplicações — entre elas, reconhecimento de imagem e de fala, aplicações baseadas em texto, análise de séries temporais, e detecção de vídeo. O [PyTorch](https://pytorch.org), outra biblioteca de deep learning, é popular entre pesquisadores em visão computacional e processamento de linguagem natural. O [MXNet](https://github.com/apache/incubator-mxnet) é outro pacote de IA, que fornece templates e protótipos para deep learning.
+ para2: Técnicas estatísticas chamadas métodos de [ensemble](https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205) tais como binning, bagging, stacking, e boosting estão entre os algoritmos de ML implementados por ferramentas tais como [XGBoost](https://github.com/dmlc/xgboost), [LightGBM](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/), e [CatBoost](https://catboost.ai) — um dos motores de inferência mais rápidos. [Yellowbrick](https://www.scikit-yb.org/en/latest/) e [Eli5](https://eli5.readthedocs.io/en/latest/) oferecem visualizações para aprendizagem de máquina.
+arraylibraries:
+ intro:
+ -
+ text: A API do NumPy é o ponto de partida quando bibliotecas são escritas para explorar hardware inovador, criar tipos de arrays especializados, ou adicionar capacidades além do que o NumPy fornece.
+ headers:
+ -
+ text: Biblioteca de Arrays
+ -
+ text: Recursos e áreas de aplicação
+ libraries:
+ -
+ title: Dask
+ text: Arrays distribuídas e paralelismo avançado para análise, permitindo desempenho em escala.
+ img: /images/content_images/arlib/dask.png
+ alttext: Dask
+ url: https://dask.org/
+ -
+ title: CuPy
+ text: Biblioteca de matriz compatível com NumPy para computação acelerada pela GPU com Python.
+ img: /images/content_images/arlib/cupy.png
+ alttext: CuPy
+ url: https://cupy.chainer.org
+ -
+ title: JAX
+ text: "Composable transformations of NumPy programs: differentiate, vectorize, just-in-time compilation to GPU/TPU."
+ img: /images/content_images/arlib/jax_logo_250px.png
+ alttext: JAX
+ url: https://github.com/google/jax
+ -
+ title: Xarray
+ text: Arrays multidimensionais rotuladas e indexadas para análise e visualização avançadas
+ img: /images/content_images/arlib/xarray.png
+ alttext: xarray
+ url: https://xarray.pydata.org/en/stable/index.html
+ -
+ title: Sparse
+ text: Biblioteca de arrays compatíveis com o NumPy que pode ser integrada com Dask e álgebra linear esparsa da SciPy.
+ img: /images/content_images/arlib/sparse.png
+ alttext: sparse
+ url: https://sparse.pydata.org/en/latest/
+ -
+ title: PyTorch
+ text: Framework de deep learning que acelera o caminho entre prototipação de pesquisa e colocação em produção.
+ img: /images/content_images/arlib/pytorch-logo-dark.svg
+ alttext: PyTorch
+ url: https://pytorch.org/
+ -
+ title: TensorFlow
+ text: Uma plataforma completa para aprendizagem de máquina que permite construir e colocar em produção aplicações usando ML facilmente.
+ img: /images/content_images/arlib/tensorflow-logo.svg
+ alttext: TensorFlow
+ url: https://www.tensorflow.org
+ -
+ title: MXNet
+ text: Framework de deep learning voltado para flexibilizar prototipação em pesquisa e produção.
+ img: /images/content_images/arlib/mxnet_logo.png
+ alttext: MXNet
+ url: https://mxnet.apache.org/
+ -
+ title: Arrow
+ text: Uma plataforma de desenvolvimento multi-linguagens para dados e análise para dados armazenados em colunas na memória.
+ img: /images/content_images/arlib/arrow.png
+ alttext: arrow
+ url: https://github.com/apache/arrow
+ -
+ title: xtensor
+ text: Arrays multidimensionais com broadcasting e avaliação preguiçosa (lazy computing) para análise numérica.
+ img: /images/content_images/arlib/xtensor.png
+ alttext: xtensor
+ url: https://github.com/xtensor-stack/xtensor-python
+ -
+ title: XND
+ text: Desenvolva bibliotecas para computação em arrays, recriando os conceitos fundamentais do NumPy.
+ img: /images/content_images/arlib/xnd.png
+ alttext: xnd
+ url: https://xnd.io
+ -
+ title: uarray
+ text: Sistema de backend Python que dissocia a API da implementação; unumpy fornece uma API NumPy.
+ img: /images/content_images/arlib/uarray.png
+ alttext: uarray
+ url: https://uarray.org/en/latest/
+ -
+ title: tensorly
+ text: Aprendizagem com tensores, algebra e backends para usar NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow ou CuPy sem esforço.
+ img: /images/content_images/arlib/tensorly.png
+ alttext: tensorly
+ url: http://tensorly.org/stable/home.html
+scientificdomains:
+ intro:
+ -
+ text: Quase todos os cientistas que trabalham em Python se baseiam na potência do NumPy.
+ -
+ text: "NumPy traz o poder computacional de linguagens como C e Fortran para Python, uma linguagem muito mais fácil de aprender e usar. Com esse poder vem a simplicidade: uma solução no NumPy é frequentemente clara e elegante."
+ librariesrow1:
+ -
+ title: Computação quântica
+ alttext: Um chip de computador.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/quantum_computing.svg
+ -
+ title: Computação estatística
+ alttext: Um gráfico com uma linha em movimento para cima.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/statistical_computing.svg
+ -
+ title: Processamento de sinais
+ alttext: Um gráfico de barras com valores positivos e negativos.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/signal_processing.svg
+ -
+ title: Processamento de imagens
+ alttext: Uma fotografia das montanhas.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/image_processing.svg
+ -
+ title: Gráficos e Redes
+ alttext: Um grafo simples.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/sd6.svg
+ -
+ title: Processos de Astronomia
+ alttext: Um telescópio.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/astronomy_processes.svg
+ -
+ title: Psicologia Cognitiva
+ alttext: Uma cabeça humana com engrenagens.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/cognitive_psychology.svg
+ librariesrow2:
+ -
+ title: Bioinformática
+ alttext: Um pedaço de DNA.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/bioinformatics.svg
+ -
+ title: Inferência Bayesiana
+ alttext: Um gráfico com uma curva em forma de sino.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/bayesian_inference.svg
+ -
+ title: Análise Matemática
+ alttext: Quatro símbolos matemáticos.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/mathematical_analysis.svg
+ -
+ title: Química
+ alttext: Um tubo de ensaio.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/chemistry.svg
+ -
+ title: Geociências
+ alttext: A Terra.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/geoscience.svg
+ -
+ title: Processamento Geográfico
+ alttext: Um mapa.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/GIS.svg
+ -
+ title: Arquitetura e Engenharia
+ alttext: Uma placa de desenvolvimento de microprocessador.
+ img: /images/content_images/sc_dom_img/robotics.svg
+datascience:
+ intro: "NumPy está no centro de um rico ecossistema de bibliotecas de ciência de dados. Um fluxo de trabalho típico de ciência de dados exploratório pode parecer assim:"
+ image1:
+ -
+ img: /images/content_images/ds-landscape.png
+ alttext: Diagrama de bibliotecas Python. As cinco categorias são 'Extrair, Transformar, Carregar', 'Exploração de Dados', 'Modelo de Dados', 'Avaliação de Dados' e 'Apresentação de Dados'.
+ image2:
+ -
+ img: /images/content_images/data-science.png
+ alttext: Diagram of three overlapping circles. The circles are labeled 'Mathematics', 'Computer Science' and 'Domain Expertise'. In the middle of the diagram, which has the three circles overlapping it, is an area labeled 'Data Science'.
+ examples:
+ -
+ text: "Extract, Transform, Load: [Pandas](https://pandas.pydata.org), [Intake](https://intake.readthedocs.io), [PyJanitor](https://pyjanitor.readthedocs.io/)"
+ -
+ text: "Exploratory analysis: [Jupyter](https://jupyter.org), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org), [Matplotlib](https://matplotlib.org), [Altair](https://altair-viz.github.io)"
+ -
+ text: "Model and evaluate: [scikit-learn](https://scikit-learn.org), [statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html), [PyMC3](https://docs.pymc.io), [spaCy](https://spacy.io)"
+ -
+ text: "Report in a dashboard: [Dash](https://plotly.com/dash), [Panel](https://panel.holoviz.org), [Voila](https://github.com/voila-dashboards/voila)"
+ content:
+ -
+ text: For high data volumes, [Dask](https://dask.org) and [Ray](https://ray.io/) are designed to scale. Stable deployments rely on data versioning ([DVC](https://dvc.org)), experiment tracking ([MLFlow](https://mlflow.org)), and workflow automation ([Airflow](https://airflow.apache.org) and [Prefect](https://www.prefect.io)).
+visualization:
+ images:
+ -
+ url: https://www.fusioncharts.com/blog/best-python-data-visualization-libraries
+ img: /images/content_images/v_matplotlib.png
+ alttext: Um streamplot feito em matplotlib
+ -
+ url: https://github.com/yhat/ggpy
+ img: /images/content_images/v_ggpy.png
+ alttext: Um gráfico scatter-plot feito em ggpy
+ -
+ url: https://www.journaldev.com/19692/python-plotly-tutorial
+ img: /images/content_images/v_plotly.png
+ alttext: Um box-plot feito no plotly
+ -
+ url: https://altair-viz.github.io/gallery/streamgraph.html
+ img: /images/content_images/v_altair.png
+ alttext: Um gráfico streamgraph feito em altair
+ -
+ url: https://seaborn.pydata.org
+ img: /images/content_images/v_seaborn.png
+ alttext: A plot duplo com dois tipos de gráficos, um plot-graph e um gráfico de frequência feitos no seaborn
+ -
+ url: https://docs.pyvista.org/examples/index.html
+ img: /images/content_images/v_pyvista.png
+ alttext: Uma renderização de volume 3D feita no PyVista.
+ -
+ url: https://napari.org
+ img: /images/content_images/v_napari.png
+ alttext: Uma imagem multidimensional, feita em napari.
+ -
+ url: https://vispy.org/gallery/index.html
+ img: /images/content_images/v_vispy.png
+ alttext: Diagrama de Voronoi feito com vispy.
+ content:
+ -
+ text: NumPy é um componente essencial no crescente [campo de visualização em Python](https://pyviz.org/overviews/index.html), que inclui [Matplotlib](https://matplotlib.org), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org), [Plotly](https://plot.ly), [Altair](https://altair-viz.github.io), [Bokeh](https://docs.bokeh.org/en/latest/), [Holoviz](https://holoviz.org), [Vispy](http://vispy.org), [Napari](https://github.com/napari/napari), e [PyVista](https://github.com/pyvista/pyvista), para citar alguns.
+ -
+ text: O processamento de grandes arrays acelerado pela NumPy permite que os pesquisadores visualizem conjuntos de dados muito maiores do que o Python nativo poderia permitir.
diff --git a/content/pt/teams.md b/content/pt/teams.md
new file mode 100644
index 0000000000..0c24455d18
--- /dev/null
+++ b/content/pt/teams.md
@@ -0,0 +1,20 @@
+---
+title: NumPy Teams
+sidebar: false
+---
+
+We are an international team on a mission to support scientific and research communities worldwide by building quality, open-source software. [Join us]({{< relref "/contribute" >}})!
+
+{{< include-html "static/gallery/maintainers.html" >}}
+
+{{< include-html "static/gallery/web-team.html" >}}
+
+{{< include-html "static/gallery/triage-team.html" >}}
+
+{{< include-html "static/gallery/survey-team.html" >}}
+
+{{< include-html "static/gallery/emeritus-maintainers.html" >}}
+
+# Governance
+
+For the list of people on the Steering Council, please see [here](https://numpy.org/devdocs/dev/governance/people.html).
diff --git a/content/pt/terms.md b/content/pt/terms.md
new file mode 100644
index 0000000000..a294b49483
--- /dev/null
+++ b/content/pt/terms.md
@@ -0,0 +1,178 @@
+---
+title: Termos de Uso
+sidebar: false
+---
+
+*Última atualização em 4 de janeiro de 2020*
+
+
+## AGREEMENT TO TERMS
+
+These Terms of Use constitute a legally binding agreement made between you, whether personally or on behalf of an entity (“you”) and NumPy ("**Project**", “**we**”, “**us**”, or “**our**”), concerning your access to and use of the numpy.org website as well as any other media form, media channel, mobile website or mobile application related, linked, or otherwise connected thereto (collectively, the “Site”). You agree that by accessing the Site, you have read, understood, and agreed to be bound by all of these Terms of Use. IF YOU DO NOT AGREE WITH ALL OF THESE TERMS OF USE, THEN YOU ARE EXPRESSLY PROHIBITED FROM USING THE SITE AND YOU MUST DISCONTINUE USE IMMEDIATELY.
+
+
+
+Supplemental terms and conditions or documents that may be posted on the Site from time to time are hereby expressly incorporated herein by reference. We reserve the right, in our sole discretion, to make changes or modifications to these Terms of Use at any time and for any reason. We will alert you about any changes by updating the “Last updated” date of these Terms of Use, and you waive any right to receive specific notice of each such change. It is your responsibility to periodically review these Terms of Use to stay informed of updates. You will be subject to, and will be deemed to have been made aware of and to have accepted, the changes in any revised Terms of Use by your continued use of the Site after the date such revised Terms of Use are posted.
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+The information provided on the Site is not intended for distribution to or use by any person or entity in any jurisdiction or country where such distribution or use would be contrary to law or regulation or which would subject us to any registration requirement within such jurisdiction or country. Accordingly, those persons who choose to access the Site from other locations do so on their own initiative and are solely responsible for compliance with local laws, if and to the extent local laws are applicable.
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+## USER REPRESENTATIONS
+
+By using the Site, you represent and warrant that: (1) you have the legal capacity and you agree to comply with these Terms of Use; (2) you will not use the Site for any illegal or unauthorized purpose; and (3) your use of the Site will not violate any applicable law or regulation.
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+If you provide any information that is untrue, inaccurate, not current, or incomplete, we have the right to refuse any and all current or future use of the Site (or any portion thereof).
+
+
+## PROHIBITED ACTIVITIES
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+You may not access or use the Site for any purpose other than that for which we make the Site available.
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+## SUBMISSIONS
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+The Site may contain (or you may be sent via the Site) links to other websites ("Third-Party Websites") as well as articles, photographs, text, graphics, pictures, designs, music, sound, video, information, applications, software, and other content or items belonging to or originating from third parties ("Third-Party Content"). Such Third-Party Websites and Third-Party Content are not investigated, monitored, or checked for accuracy, appropriateness, or completeness by us, and we are not responsible for any Third-Party Websites accessed through the Site or any Third-Party Content posted on, available through, or installed from the Site, including the content, accuracy, offensiveness, opinions, reliability, privacy practices, or other policies of or contained in the Third-Party Websites or the Third-Party Content. Inclusion of, linking to, or permitting the use or installation of any Third-Party Websites or any Third-Party Content does not imply approval or endorsement thereof by us. If you decide to leave the Site and access the Third-Party Websites or to use or install any Third-Party Content, you do so at your own risk, and you should be aware these Terms of Use no longer govern. You should review the applicable terms and policies, including privacy and data gathering practices, of any website to which you navigate from the Site or relating to any applications you use or install from the Site. Any purchases you make through Third-Party Websites will be through other websites and from other companies, and we take no responsibility whatsoever in relation to such purchases which are exclusively between you and the applicable third party. You agree and acknowledge that we do not endorse the products or services offered on Third-Party Websites and you shall hold us harmless from any harm caused by your purchase of such products or services. Additionally, you shall hold us harmless from any losses sustained by you or harm caused to you relating to or resulting in any way from any Third-Party Content or any contact with Third-Party Websites.
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+## SITE MANAGEMENT
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+We reserve the right, but not the obligation, to: (1) monitor the Site for violations of these Terms of Use; (2) take appropriate legal action against anyone who, in our sole discretion, violates the law or these Terms of Use, including without limitation, reporting such user to law enforcement authorities; (3) in our sole discretion and without limitation, refuse, restrict access to, limit the availability of, or disable (to the extent technologically feasible) any of your Contributions or any portion thereof; (4) in our sole discretion and without limitation, notice, or liability, to remove from the Site or otherwise disable all files and content that are excessive in size or are in any way burdensome to our systems; and (5) otherwise manage the Site in a manner designed to protect our rights and property and to facilitate the proper functioning of the Site.
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+## PRIVACY POLICY
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+We care about data privacy and security. Please review our [Privacy Policy](/privacy). By using the Site, you agree to be bound by our Privacy Policy, which is incorporated into these Terms of Use. Please be advised the Site is hosted in the United States. If you access the Site from the European Union, Asia, or any other region of the world with laws or other requirements governing personal data collection, use, or disclosure that differ from applicable laws in the United States, then through your continued use of the Site, you are transferring your data to the United States, and you expressly consent to have your data transferred to and processed in the United States. Further, we do not knowingly accept, request, or solicit information from children or knowingly market to children. Therefore, in accordance with the U.S. Children’s Online Privacy Protection Act, if we receive actual knowledge that anyone under the age of 13 has provided personal information to us without the requisite and verifiable parental consent, we will delete that information from the Site as quickly as is reasonably practical.
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+## TERM AND TERMINATION
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+These Terms of Use shall remain in full force and effect while you use the Site. WITHOUT LIMITING ANY OTHER PROVISION OF THESE TERMS OF USE, WE RESERVE THE RIGHT TO, IN OUR SOLE DISCRETION AND WITHOUT NOTICE OR LIABILITY, DENY ACCESS TO AND USE OF THE SITE (INCLUDING BLOCKING CERTAIN IP ADDRESSES), TO ANY PERSON FOR ANY REASON OR FOR NO REASON, INCLUDING WITHOUT LIMITATION FOR BREACH OF ANY REPRESENTATION, WARRANTY, OR COVENANT CONTAINED IN THESE TERMS OF USE OR OF ANY APPLICABLE LAW OR REGULATION. WE MAY TERMINATE YOUR USE OR PARTICIPATION IN THE SITE OR DELETE ANY CONTENT OR INFORMATION THAT YOU POSTED AT ANY TIME, WITHOUT WARNING, IN OUR SOLE DISCRETION.
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+## MODIFICATIONS AND INTERRUPTIONS
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+We reserve the right to change, modify, or remove the contents of the Site at any time or for any reason at our sole discretion without notice. However, we have no obligation to update any information on our Site. We also reserve the right to modify or discontinue all or part of the Site without notice at any time. We will not be liable to you or any third party for any modification, suspension, or discontinuance of the Site.
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+We cannot guarantee the Site will be available at all times. We may experience hardware, software, or other problems or need to perform maintenance related to the Site, resulting in interruptions, delays, or errors. We reserve the right to change, revise, update, suspend, discontinue, or otherwise modify the Site at any time or for any reason without notice to you. You agree that we have no liability whatsoever for any loss, damage, or inconvenience caused by your inability to access or use the Site during any downtime or discontinuance of the Site. Nothing in these Terms of Use will be construed to obligate us to maintain and support the Site or to supply any corrections, updates, or releases in connection therewith.
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+## GOVERNING LAW
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+These Terms of Use and your use of the Site are governed by and construed in accordance with the laws of the State of Texas applicable to agreements made and to be entirely performed within the State of Texas, without regard to its conflict of law principles.
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+## DISPUTE RESOLUTION
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+### Informal Negotiations
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+To expedite resolution and control the cost of any dispute, controversy, or claim related to these Terms of Use (each a "Dispute" and collectively, the “Disputes”) brought by either you or us (individually, a “Party” and collectively, the “Parties”), the Parties agree to first attempt to negotiate any Dispute (except those Disputes expressly provided below) informally for at least thirty (30) days before initiating arbitration. Such informal negotiations commence upon written notice from one Party to the other Party.
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+### Binding Arbitration
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+If the Parties are unable to resolve a Dispute through informal negotiations, the Dispute (except those Disputes expressly excluded below) will be finally and exclusively resolved by binding arbitration. YOU UNDERSTAND THAT WITHOUT THIS PROVISION, YOU WOULD HAVE THE RIGHT TO SUE IN COURT AND HAVE A JURY TRIAL. The arbitration shall be commenced and conducted under the Commercial Arbitration Rules of the American Arbitration Association ("AAA") and, where appropriate, the AAA’s Supplementary Procedures for Consumer Related Disputes ("AAA Consumer Rules"), both of which are available at the AAA website www.adr.org. Your arbitration fees and your share of arbitrator compensation shall be governed by the AAA Consumer Rules and, where appropriate, limited by the AAA Consumer Rules. If such costs are determined to by the arbitrator to be excessive, we will pay all arbitration fees and expenses. The arbitration may be conducted in person, through the submission of documents, by phone, or online. The arbitrator will make a decision in writing, but need not provide a statement of reasons unless requested by either Party. The arbitrator must follow applicable law, and any award may be challenged if the arbitrator fails to do so. Except where otherwise required by the applicable AAA rules or applicable law, the arbitration will take place in Travis County, Texas. Except as otherwise provided herein, the Parties may litigate in court to compel arbitration, stay proceedings pending arbitration, or to confirm, modify, vacate, or enter judgment on the award entered by the arbitrator.
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+If for any reason, a Dispute proceeds in court rather than arbitration, the Dispute shall be commenced or prosecuted in the state and federal courts located in Travis County, Texas, and the Parties hereby consent to, and waive all defenses of lack of personal jurisdiction, and forum non conveniens with respect to venue and jurisdiction in such state and federal courts. Application of the United Nations Convention on Contracts for the International Sale of Goods and the the Uniform Computer Information Transaction Act (UCITA) are excluded from these Terms of Use.
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+In no event shall any Dispute brought by either Party related in any way to the Site be commenced more than one (1) years after the cause of action arose. If this provision is found to be illegal or unenforceable, then neither Party will elect to arbitrate any Dispute falling within that portion of this provision found to be illegal or unenforceable and such Dispute shall be decided by a court of competent jurisdiction within the courts listed for jurisdiction above, and the Parties agree to submit to the personal jurisdiction of that court.
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+### Restrictions
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+The Parties agree that any arbitration shall be limited to the Dispute between the Parties individually. To the full extent permitted by law, (a) no arbitration shall be joined with any other proceeding; (b) there is no right or authority for any Dispute to be arbitrated on a class-action basis or to utilize class action procedures; and (c) there is no right or authority for any Dispute to be brought in a purported representative capacity on behalf of the general public or any other persons.
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+### Exceptions to Informal Negotiations and Arbitration
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+The Parties agree that the following Disputes are not subject to the above provisions concerning informal negotiations and binding arbitration: (a) any Disputes seeking to enforce or protect, or concerning the validity of, any of the intellectual property rights of a Party; (b) any Dispute related to, or arising from, allegations of theft, piracy, invasion of privacy, or unauthorized use; and (c) any claim for injunctive relief. If this provision is found to be illegal or unenforceable, then neither Party will elect to arbitrate any Dispute falling within that portion of this provision found to be illegal or unenforceable and such Dispute shall be decided by a court of competent jurisdiction within the courts listed for jurisdiction above, and the Parties agree to submit to the personal jurisdiction of that court.
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+## CORRECTIONS
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+There may be information on the Site that contains typographical errors, inaccuracies, or omissions. We reserve the right to correct any errors, inaccuracies, or omissions and to change or update the information on the Site at any time, without prior notice.
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+## DISCLAIMER
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+THE SITE IS PROVIDED ON AN AS-IS AND AS-AVAILABLE BASIS. YOU AGREE THAT YOUR USE OF THE SITE AND OUR SERVICES WILL BE AT YOUR SOLE RISK. TO THE FULLEST EXTENT PERMITTED BY LAW, WE DISCLAIM ALL WARRANTIES, EXPRESS OR IMPLIED, IN CONNECTION WITH THE SITE AND YOUR USE THEREOF, INCLUDING, WITHOUT LIMITATION, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE, AND NON-INFRINGEMENT. WE MAKE NO WARRANTIES OR REPRESENTATIONS ABOUT THE ACCURACY OR COMPLETENESS OF THE SITE’S CONTENT OR THE CONTENT OF ANY WEBSITES LINKED TO THE SITE AND WE WILL ASSUME NO LIABILITY OR RESPONSIBILITY FOR ANY (1) ERRORS, MISTAKES, OR INACCURACIES OF CONTENT AND MATERIALS, (2) PERSONAL INJURY OR PROPERTY DAMAGE, OF ANY NATURE WHATSOEVER, RESULTING FROM YOUR ACCESS TO AND USE OF THE SITE, (3) ANY UNAUTHORIZED ACCESS TO OR USE OF OUR SECURE SERVERS AND/OR ANY AND ALL PERSONAL INFORMATION AND/OR FINANCIAL INFORMATION STORED THEREIN, (4) ANY INTERRUPTION OR CESSATION OF TRANSMISSION TO OR FROM THE SITE, (5) ANY BUGS, VIRUSES, TROJAN HORSES, OR THE LIKE WHICH MAY BE TRANSMITTED TO OR THROUGH THE SITE BY ANY THIRD PARTY, AND/OR (6) ANY ERRORS OR OMISSIONS IN ANY CONTENT AND MATERIALS OR FOR ANY LOSS OR DAMAGE OF ANY KIND INCURRED AS A RESULT OF THE USE OF ANY CONTENT POSTED, TRANSMITTED, OR OTHERWISE MADE AVAILABLE VIA THE SITE. WE DO NOT WARRANT, ENDORSE, GUARANTEE, OR ASSUME RESPONSIBILITY FOR ANY PRODUCT OR SERVICE ADVERTISED OR OFFERED BY A THIRD PARTY THROUGH THE SITE, ANY HYPERLINKED WEBSITE, OR ANY WEBSITE OR MOBILE APPLICATION FEATURED IN ANY BANNER OR OTHER ADVERTISING, AND WE WILL NOT BE A PARTY TO OR IN ANY WAY BE RESPONSIBLE FOR MONITORING ANY TRANSACTION BETWEEN YOU AND ANY THIRD-PARTY PROVIDERS OF PRODUCTS OR SERVICES. AS WITH THE PURCHASE OF A PRODUCT OR SERVICE THROUGH ANY MEDIUM OR IN ANY ENVIRONMENT, YOU SHOULD USE YOUR BEST JUDGMENT AND EXERCISE CAUTION WHERE APPROPRIATE.
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+## LIMITATIONS OF LIABILITY
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+IN NO EVENT WILL WE OR OUR DIRECTORS, EMPLOYEES, OR AGENTS BE LIABLE TO YOU OR ANY THIRD PARTY FOR ANY DIRECT, INDIRECT, CONSEQUENTIAL, EXEMPLARY, INCIDENTAL, SPECIAL, OR PUNITIVE DAMAGES, INCLUDING LOST PROFIT, LOST REVENUE, LOSS OF DATA, OR OTHER DAMAGES ARISING FROM YOUR USE OF THE SITE, EVEN IF WE HAVE BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGES. NOTWITHSTANDING ANYTHING TO THE CONTRARY CONTAINED HEREIN, OUR LIABILITY TO YOU FOR ANY CAUSE WHATSOEVER AND REGARDLESS OF THE FORM OF THE ACTION, WILL AT ALL TIMES BE LIMITED TO THE AMOUNT PAID, IF ANY, BY YOU TO US DURING THE SIX (6) MONTH PERIOD PRIOR TO ANY CAUSE OF ACTION ARISING. CERTAIN STATE LAWS DO NOT ALLOW LIMITATIONS ON IMPLIED WARRANTIES OR THE EXCLUSION OR LIMITATION OF CERTAIN DAMAGES. IF THESE LAWS APPLY TO YOU, SOME OR ALL OF THE ABOVE DISCLAIMERS OR LIMITATIONS MAY NOT APPLY TO YOU, AND YOU MAY HAVE ADDITIONAL RIGHTS.
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+## INDEMNIFICATION
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+You agree to defend, indemnify, and hold us harmless, including our subsidiaries, affiliates, and all of our respective officers, agents, partners, and employees, from and against any loss, damage, liability, claim, or demand, including reasonable attorneys’ fees and expenses, made by any third party due to or arising out of: (1) use of the Site; (2) breach of these Terms of Use; (3) any breach of your representations and warranties set forth in these Terms of Use; (4) your violation of the rights of a third party, including but not limited to intellectual property rights; or (5) any overt harmful act toward any other user of the Site with whom you connected via the Site. Notwithstanding the foregoing, we reserve the right, at your expense, to assume the exclusive defense and control of any matter for which you are required to indemnify us, and you agree to cooperate, at your expense, with our defense of such claims. We will use reasonable efforts to notify you of any such claim, action, or proceeding which is subject to this indemnification upon becoming aware of it.
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+## USER DATA
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+We will maintain certain data that you transmit to the Site for the purpose of managing the performance of the Site, as well as data relating to your use of the Site. Although we perform regular routine backups of data, you are solely responsible for all data that you transmit or that relates to any activity you have undertaken using the Site. You agree that we shall have no liability to you for any loss or corruption of any such data, and you hereby waive any right of action against us arising from any such loss or corruption of such data.
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+## ELECTRONIC COMMUNICATIONS, TRANSACTIONS, AND SIGNATURES
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+Visiting the Site, sending us emails, and completing online forms constitute electronic communications. You consent to receive electronic communications, and you agree that all agreements, notices, disclosures, and other communications we provide to you electronically, via email and on the Site, satisfy any legal requirement that such communication be in writing. YOU HEREBY AGREE TO THE USE OF ELECTRONIC SIGNATURES, CONTRACTS, ORDERS, AND OTHER RECORDS, AND TO ELECTRONIC DELIVERY OF NOTICES, POLICIES, AND RECORDS OF TRANSACTIONS INITIATED OR COMPLETED BY US OR VIA THE SITE. You hereby waive any rights or requirements under any statutes, regulations, rules, ordinances, or other laws in any jurisdiction which require an original signature or delivery or retention of non-electronic records, or to payments or the granting of credits by any means other than electronic means.
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+## CALIFORNIA USERS AND RESIDENTS
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+If any complaint with us is not satisfactorily resolved, you can contact the Complaint Assistance Unit of the Division of Consumer Services of the California Department of Consumer Affairs in writing at 1625 North Market Blvd., Suite N 112, Sacramento, California 95834 or by telephone at (800) 952-5210 or (916) 445-1254.
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+## MISCELLANEOUS
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+These Terms of Use and any policies or operating rules posted by us on the Site or in respect to the Site constitute the entire agreement and understanding between you and us. Our failure to exercise or enforce any right or provision of these Terms of Use shall not operate as a waiver of such right or provision. These Terms of Use operate to the fullest extent permissible by law. We may assign any or all of our rights and obligations to others at any time. We shall not be responsible or liable for any loss, damage, delay, or failure to act caused by any cause beyond our reasonable control. If any provision or part of a provision of these Terms of Use is determined to be unlawful, void, or unenforceable, that provision or part of the provision is deemed severable from these Terms of Use and does not affect the validity and enforceability of any remaining provisions. There is no joint venture, partnership, employment or agency relationship created between you and us as a result of these Terms of Use or use of the Site. You agree that these Terms of Use will not be construed against us by virtue of having drafted them. You hereby waive any and all defenses you may have based on the electronic form of these Terms of Use and the lack of signing by the parties hereto to execute these Terms of Use.
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+## CONTACT US
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+In order to resolve a complaint regarding the Site or to receive further information regarding use of the Site, please contact us at:
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+NumFOCUS, Inc. P.O. Box 90596 Austin, TX, USA 78709 info@numfocus.org +1 (512) 222-5449
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+title: PESQUISA SOBRE A COMUNIDADE NUMPY 2020
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+Em 2020, o time de pesquisas do NumPy realizou a primeira pesquisa oficial sobre a comunidade NumPy, em parceria com alunos e docentes de um Mestrado em metodologia de pesquisa realizado conjuntamente pela Universidade de Michigan e pela Universidade da Maryland. Mais de 1200 usuários de 75 países participaram para nos ajudar a mapear uma paisagem da comunidade NumPy e expressaram seus pensamentos sobre o futuro do projeto.
+
+{{< figure src="/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report_cover.png" class="fig-left" alt="Página de capa do relatório da pesquisa de usuários do NumPy 2020, chamado 'NumPy Community Survey 2020 - results'" width="250">}}
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+**[Faça o download do relatório](/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report.pdf)** para ver os detalhes sobre os resultados encontrados.
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+Para os destaques, confira **[este infográfico](https://github.com/numpy/numpy-surveys/blob/master/images/2020NumPysurveyresults_community_infographic.pdf)**.
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+Quer saber mais? Visite **https://numpy.org/user-survey-2020-details/**.
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+title: NUMPY USER SURVEYS
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+**2020** The NumPy survey team in partnership with students and faculty from the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Find the survey results [here](https://numpy.org/user-survey-2020/).
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+**2021** The collected data is currently being analyzed.
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+If you have any questions or suggestions for the past or future surveys, please open an issue [here](https://github.com/numpy/numpy-surveys/issues).