diff --git a/content/ja/404.md b/content/ja/404.md index 8e4db85255..bec1ba1cf2 100644 --- a/content/ja/404.md +++ b/content/ja/404.md @@ -3,6 +3,6 @@ title: 404 sidebar: false --- -おっとっと！ 間違った所にアクセスしているようです。 +おっとっと！ You've reached a dead end. 何かがここにページがあるべきだと思ったら、GitHub で [issue](https://github.com/numpy/numpy.org/issues) を作成してください。 diff --git a/content/ja/about.md b/content/ja/about.md index 3de210caec..5b0c138f66 100644 --- a/content/ja/about.md +++ b/content/ja/about.md @@ -22,7 +22,7 @@ Numpy運営委員会はこのプロジェクトの管理組織です。 その - Melissa Weber Mendonça - Eric Wieser -過去のメンバー +Emeritus: - Alex Griffing (2015-2017) - Allan Haldane (2015-2021) @@ -37,15 +37,15 @@ Numpy運営委員会に連絡するには、numpy-team@googlegroups.comまでメ ## チーム -Numpy プロジェクトのコアメンバーは、プロジェクトへの貢献の方法の多様化に積極的に取り組んでいます。
Numpyには現在以下のチームがあります: +Numpy プロジェクトのコアメンバーは、プロジェクトへの貢献の方法の多様化に積極的に取り組んでいます。
Numpyには現在以下のチームがあります: - 開発 - ドキュメント -- トリアージ +- triage - ウェブサイト - 調査 - 翻訳 -- スプリントのメンター +- sprint mentors - 資金と助成金 個々のチームメンバーについては、 [チーム](/teams/) のページを参照してください。 diff --git a/content/ja/arraycomputing.md b/content/ja/arraycomputing.md index 7713e7e0f2..867f806e4c 100644 --- a/content/ja/arraycomputing.md +++ b/content/ja/arraycomputing.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: 配列演算 sidebar: false --- -*配列演算は統計、数学、科学計算の基礎です。可視化、信号処理、画像処理、生命情報学、機械学習、人工知能など、現代のデータサイエンスやデータ分析の様々な分野で配列演算は中核を担っています。* +*Array computing is the foundation of statistical, mathematical, scientific computing in various contemporary data science and analytics applications such as data visualization, digital signal processing, image processing, bioinformatics, machine learning, AI, and several others.* 大規模なデータ処理やデータ変換には、効率的な配列演算が重要です。 データ分析や、機械学習、効率的な数値計算に最適な言語のひとつは **Python** です。 diff --git a/content/ja/case-studies/blackhole-image.md b/content/ja/case-studies/blackhole-image.md index 4e03d6bea2..a5f8ad3bbb 100644 --- a/content/ja/case-studies/blackhole-image.md +++ b/content/ja/case-studies/blackhole-image.md @@ -28,11 +28,11 @@ sidebar: false EHTは膨大なデータ処理の課題を抱えていました。 大気の位相変動は急速で、記録帯域の幅は大きく、望遠鏡はそれぞれ異なっていて地理的にも分散しています。 -* **大量のデータ** +* **Too much information** EHTは一日で350テラバイトを超える観測データを生成し、ヘリウムで満たされたハードドライブに保存しています。 この大量のデータとデータの複雑さを軽減することは非常に難しいことです。 -* **よくわからないものを観測する** +* **Into the unknown** 今までに見たことのないものを見るのが研究の目標なら、どうやって科学者はその画像が正しいと確信することができるのでしょうか? diff --git a/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md b/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md index 2174db2e54..ae2a74a400 100644 --- a/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md +++ b/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md @@ -53,7 +53,7 @@ DeepLabCutでは[転移学習](https://arxiv.org/pdf/1909.11229)という技術 動物行動動画の高速な処理は、動物の行動を測定し、科学実験をより効率的で正確にするために重要です。 動的に変化する背景の中で、マーカーを使用せずに、実験室での実験のために動物の詳細な姿勢を抽出することは、技術的にも、必要なリソース的にも、必要なトレーニングデータの面でも、困難な場合があります。 科学者が、より現実的な状況で研究を行うために、コンピュータビジョンなどの専門知識のスキルを必要とせずに使うことができるツールを開発することは、解決すべき重要な問題です。 -* **組み合わせ問題** +* **Combinatorics** 組合せ問題とは、複数の四肢の動きを個々の動物行動に統合することを指します。 キーポイントと、その個々の動物行動との関連性を組み合わせ、時間的に結びつけることは、複雑なプロセスであり、非常に膨大な数値解析が必要となります。 特に、実験映像の中で複数の動物の動きを追跡する場合は大変です。 diff --git a/content/ja/case-studies/gw-discov.md b/content/ja/case-studies/gw-discov.md index fe1e634e44..89e3978faa 100644 --- a/content/ja/case-studies/gw-discov.md +++ b/content/ja/case-studies/gw-discov.md @@ -20,7 +20,7 @@ sidebar: false ### 主な目的 * LIGOの[ミッション](https://www.ligo.caltech.edu/page/what-is-ligo)は、宇宙で最も激しくエネルギーに満ちたプロセスからの重力波を検出することですが、LIGOが収集するデータは、重力、相対性理論、天体物理学、宇宙論、素粒子物理学、原子核物理学など、物理学の多くの分野に広く影響を与える可能性があります。 -* 複雑な数学を含む相対性理論の数値計算によって観測データを解析し、信号とノイズを識別し、関連性のある信号をフィルタリングし、観測データの有意性を統計的に推定することで、宇宙の始まりのクランチを観測できるようになります。 +* Crunch observed data via numerical relativity computations that involves complex maths in order to discern signal from noise, filter out relevant signal and statistically estimate significance of observed data * バイナリや数値の結果を理解しやすいようにデータを可視化することも必要です。 @@ -31,7 +31,7 @@ sidebar: false 合成により放出される重力波は、スーパーコンピュータを用いて数値相対性を手あたり次第に試すような方法では計算できません。 LIGOが収集するデータ量は、重力波の信号が少ないのと同じくらい不可解です。 -* **データの氾濫** +* **Data Deluge** 観測装置がより高感度で信頼性を持つようになると、データの大洪水によって、干し草の中から針を探すような問題が、多重に発生することがわかります。 LIGOは毎日テラバイトのデータを生成しているのです！ この大量のデータを解釈するには、各検出ごとに多大な労力が必要です。 例えば、LIGOによって収集される信号は、数十万個の重力波シグネチャのテンプレートで構成されており、スーパーコンピュータでしか解析できません。 diff --git a/content/ja/code-of-conduct.md b/content/ja/code-of-conduct.md index 044123f3d1..45999314c5 100644 --- a/content/ja/code-of-conduct.md +++ b/content/ja/code-of-conduct.md @@ -5,7 +5,7 @@ aliases: - /ja/conduct/ --- -### はじめに +### Introduction この行動規範は、NumPy プロジェクトによって管理されるすべての場所で適用されます。 この場所とは、すべてのパブリックおよびプライベートのメーリングリスト、イシュートラッカー、Wiki、ブログ、Twitter、コミュニティで使用されているその他の通信チャンネルなどを含みます。 NumPy プロジェクトでは対面でのイベントは開催していません。 しかし、我々のコミュニティに関連するものであれば、対面のイベントでも同様の行動規範を持つ必要があります。 @@ -15,21 +15,21 @@ aliases: ### ガイドラインの概要 -私たちは下記の内容に真摯に取り組みます。 +We strive to: -1. 開けたコミュニティにしましょう。 私たちは、誰でもコミュニティに参加できるようにします。 私たちは、公にすべきではない内容を議論する場合以外、プロジェクトに関連するメッセージを公の場で告知することを選びます。 これは、NumPyに関するヘルプやプロジェクトサポートにも適用されます。公式なサポートだけでなく、NumPyに関する質問に答える場合もです。 これにより、質問に答えた際の意図しない間違いを、より簡単に検出し、訂正できるようになります。 -2. 共感し、歓迎し、友好的で、そして我慢強くありましょう。 私たちは互いに争いを解決し合い、互いの善意を信じ合います。 私たちは時折り不満を感じるかもしれません。 しかしそのような場合も、不満を個人的な攻撃に変えることは許容されません。 人々が不快や脅威を感じるコミュニティは、生産的ではないからです。 -3. 互いに協力し合おう。 私たちの開発成果は他の人々によって利用され、一方で、たちは他の人々の開発成果に依存しているのです。 私たちがプロジェクトために何かを作るとき、私たちはそれがどのように動作するかを他の人に説明する必要があります。 しかし、この作業により、より良いものを作り上げることができるのです。 私たちが下す全ての決断は、ユーザと開発コミュニティに影響を与えうるし、その決断がもたらす結果を私たちは真摯に受け止めます。 -4. 好奇心を大事にしよう。 全てを知っている人はいないのです！ 早め早めに質問をすることで、後に生じうる多くの問題を回避できます。 そのため私たちは質問を奨励しています。 私たちは、出来るだけ質問に良く対応し、手助けできるよう努力します。 -5. 使う言葉に注意しましょう。 私たちは、コミュニティにおけるコミュニケーションに注意と敬意を払います。 そして、私たちは自分の言葉に責任を持ちます。 他人に優しくしましょう。 他のコミュニティの参加者を侮辱しないでください。 私たちは、以下のようなハラスメントやその他の排斥行為を許しません。 : +1. Be open. 私たちは、誰でもコミュニティに参加できるようにします。 We prefer to use public methods of communication for project-related messages, unless discussing something sensitive. This applies to messages for help or project-related support, too; not only is a public support request much more likely to result in an answer to a question, it also ensures that any inadvertent mistakes in answering are more easily detected and corrected. +2. Be empathetic, welcoming, friendly, and patient. 私たちは互いに争いを解決し合い、互いの善意を信じ合います。 私たちは時折り不満を感じるかもしれません。 しかしそのような場合も、不満を個人的な攻撃に変えることは許容されません。 人々が不快や脅威を感じるコミュニティは、生産的ではないからです。 +3. 互いに協力し合おう。 Our work will be used by other people, and in turn we will depend on the work of others. 私たちがプロジェクトために何かを作るとき、私たちはそれがどのように動作するかを他の人に説明する必要があります。 しかし、この作業により、より良いものを作り上げることができるのです。 私たちが下す全ての決断は、ユーザと開発コミュニティに影響を与えうるし、その決断がもたらす結果を私たちは真摯に受け止めます。 +4. 好奇心を大事にしよう。 全てを知っている人はいないのです！ 早め早めに質問をすることで、後に生じうる多くの問題を回避できます。 そのため私たちは質問を奨励しています。 We will try hard to be responsive and helpful. +5. Be careful in the words that we choose. 私たちは、コミュニティにおけるコミュニケーションに注意と敬意を払います。 そして、私たちは自分の言葉に責任を持ちます。 他人に優しくしましょう。 他のコミュニティの参加者を侮辱しないでください。 私たちは、以下のようなハラスメントやその他の排斥行為を許しません。 : * 他の人に向けられた暴力的な行為や言葉。 * 性差別や人種差別、その他の差別的なジョークや言動。 * 性的または暴力的な内容の投稿。 * 他のユーザーの個人情報を投稿すること。 (または投稿すると脅すこと)。 * 公開目的のない電子メールや、ICRチャットのようなログの残らないフォーラムの履歴など、プライベートなコンテンツを送信者の同意なしに共有すること。 * 個人的な侮辱, 特に人種差別や性差別的な用語を使用して侮辱すること。 - * 不快な思いをさせる性的な言動。 - * 過度に粗暴に振る舞うこと。 ひどいな言葉を使うのを避けてください。 人々は怒りを覚える感度が、それぞれ大きく異なります。 + * Unwelcome sexual attention. + * Excessive profanity. ひどいな言葉を使うのを避けてください。 人々は怒りを覚える感度が、それぞれ大きく異なります。 * 他人に対するハラスメントの繰り返し。 一般的に、誰かがあなたにある言動を止めるように要求した場合、その言動をやめて下さい。 * 上記のいずれかの行動を擁護すること、または奨励すること。 @@ -63,11 +63,11 @@ NumPy行動規範委員会に問題を報告する場合は、こちらにご連 本節では、_最も重要な点のみをまとめます。 _詳細については、[NumPy Code of Conduct - How to follow up on a report](/report-handling-manual) をご覧ください。 -私たちはすべての訴えを調査し、対応するようにします。 NumPy行動規範委員会およびNumPy運営委員会(もし関係する場合) は、報告者の身元を保護します。 また(報告者が同意しない限り) 苦情の内容を機密として扱うこととします。 +私たちはすべての訴えを調査し、対応するようにします。 The NumPy Code of Conduct Committee and the NumPy Steering Committee (if involved) will protect the identity of the reporter, and treat the content of complaints as confidential (unless the reporter agrees otherwise). -もし深刻で明らかな違反の場合、例えば、 個人的な脅し、または暴力的、性差別的または人種差別的な発言などの場合、我々は直ちにNumPyのコミュニケーションの場から発言者を退場させます。詳細についてはマニュアルを参照してください。 +In case of severe and obvious breaches, e.g. personal threat or violent, sexist or racist language, we will immediately disconnect the originator from NumPy communication channels; please see the manual for details. -もし、行動規範に対して明白な違反がみられない場合、受領された行動規範違反報告に対するプロセスは以下の通りです。 +In cases not involving clear severe and obvious breaches of this Code of Conduct the process for acting on any received Code of Conduct violation report will be: 1. 報告書の受領を確認 2. 建設的な議論/フィードバック @@ -76,7 +76,7 @@ NumPy行動規範委員会に問題を報告する場合は、こちらにご連 行動規範委員会は、可能な限り速やかに対応し、最大で72時間以内に対応する様にします。 -### 文末脚注: +### Endnotes 私たちは下記のドキュメントを作成したグループに感謝します。 内容・発想ともに大いに影響されています。 diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index d76679188b..fe8c817a06 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -157,4 +157,3 @@ params: - text: プレス用資料 link: /ja/press-kit - diff --git a/content/ja/contribute.md b/content/ja/contribute.md index 90db608852..66a5a6ef46 100644 --- a/content/ja/contribute.md +++ b/content/ja/contribute.md @@ -30,16 +30,16 @@ NumPyプロジェクトには現時点で250以上のオープンなプルリク NumPy の [ユーザガイド](https://numpy.org/devdocs) は現在、大規模な再設計中です。 新しいNumPyのWebページは、新しいチュートリアルや、NumPyの使い方、NumPy内部の深い説明など必要としており、サイト全体にも再設計と再構築が必要です。 このウェブサイトの再構築の作業は、ドキュメントを書くだけではありません。 コード例や、ノートブック、ビデオなどの作成も歓迎しています。 [NEP 44 — Restructuring the NumPyDocumentation](https://numpy.org/neps/nep-0044-restructuring-numpy-docs.html)に、ウェブサイトの再構築についての詳細が説明されています。 -### イシューのトリアージ +### Issue triaging [NumPyのイシュートラッカー](https://github.com/numpy/numpy/issues) には、 _沢山の_Open状態のイシューがあります。 すでに解決されたもの、優先順位付けされるべきもの、 初心者が取り組むのに適したものがあります。 あなたができることは、いくつもあります: * 古いバグがまだ残っているか確認する -* 重複したイシューを見つけ、お互いに関連づける -* 問題を再現するコードを作成する -* イシューに正しいラベル付けをする (トリアージ権が必要なので、連絡下さい) +* find duplicate issues and link related ones +* add good self-contained reproducers to issues +* label issues correctly (this requires triage rights -- just ask) -ぜひ、やってみて下さい。 +Please just dive in. ### ウェブサイトの開発 @@ -63,4 +63,4 @@ NumPy の [ユーザガイド](https://numpy.org/devdocs) は現在、大規模 ### 資金調達 -NumPyは何年にも渡ってボランティアだけ活動していましたが、その重要性が高まるにつれ、安定性と成長のためには資金面での支援が必要であることがわかってきました。 こちらの[SciPy'19のプレゼン](https://www.youtube.com/watch?v=dBTJD_FDVjU) では、資金的なサポートを受けたことで、どれだけ違いが出たかを説明しています。 他の非営利団体のように、私たちは助成金や、スポンサーシップ、その他の資金支援を常に探しています。 私たちはすでにいくつかの資金調達のアイデアを持っていますが、他にもより多くを資金調達を受けたいと思っています。 資金調達に関する知識は、我々には不足しているスキルです。 是非、あなたのサポートをお待ちしています。 +NumPyは何年にも渡ってボランティアだけ活動していましたが、その重要性が高まるにつれ、安定性と成長のためには資金面での支援が必要であることがわかってきました。 こちらの[SciPy'19のプレゼン](https://www.youtube.com/watch?v=dBTJD_FDVjU) では、資金的なサポートを受けたことで、どれだけ違いが出たかを説明しています。 他の非営利団体のように、私たちは助成金や、スポンサーシップ、その他の資金支援を常に探しています。 We have a number of ideas and of course we welcome more. 資金調達に関する知識は、我々には不足しているスキルです。 是非、あなたのサポートをお待ちしています。 diff --git a/content/ja/gethelp.md b/content/ja/gethelp.md index 0a77e294c0..20f6658b9e 100644 --- a/content/ja/gethelp.md +++ b/content/ja/gethelp.md @@ -17,7 +17,7 @@ NumPyの使用方法に関する質問をするためのフォーラムです。 ### [Reddit](https://www.reddit.com/r/Numpy/) -もう一つの使い方に関する質問の場です。 +Another forum for usage questions. *** diff --git a/content/ja/history.md b/content/ja/history.md index 04a5eb6432..87cee576ff 100644 --- a/content/ja/history.md +++ b/content/ja/history.md @@ -3,15 +3,15 @@ title: NumPyの歴史 sidebar: false --- -NumPy は配列データ構造と配列に関連する高速な数値ルーチンを提供する Python 基礎的なライブラリです。 開始当初は資金も少なく、主に大学院生により開発されていました。その多くはコンピュータサイエンスの教育を受けておらず、指導教官のサポートも受けていませんでした。少数の "野良"学生プログラマーのグループが、すでに確立されていた商用研究ソフトウェアのエコシステムをひっくり返すなんて、想像することすら馬鹿げていました。 商用ソフトは、何百万もの資金と何百人もの優秀なエンジニアに支えられていましたから。それでも、独特の視点を持つ熱狂的でフレンドリーなコミュニティに助けられ、完全にオープンなツールスタックの背後にある哲学的な動機は、長い目では日の目を見てきました。現在では、NumPyは科学者、技術者、および世界中の多くの専門家によって信頼され、使われています。 例えば、重力波の解析に用いられた公開スクリプトはNumPyを利用していますし、「M87ブラックホール画像化プロジェクト」では、直接NumPyを引用しています。 このライブラリの開発開始当初は資金も少なく、主に大学院生が開発していましたが、その多くはコンピュータサイエンスの教育を受けておらず、指導教官のサポートも受けていませんでした。 何百万もの資金調達と何百人もの優秀なエンジニアに支えられている当時の商用研究ソフトウェアのエコシステムを、少数の "野良"学生プログラマーのグループがひっくり返すことができると想像することさえ、当時は馬鹿げていると考えられていました。 それでも、独特の視点を持つ熱狂的でフレンドリーなコミュニティに助けられ、完全にオープンなツールスタックの背後にある哲学的な動機は、長い目では日の目を見てきました。 現在では、Numpy は科学者、技術者、および世界中の多くの専門家によって信頼され、使われています。 例えば、重力波の解析に用いられた公開スクリプトはNumPyを利用していますし、「M87ブラックホール画像化プロジェクト」では、直接NumPyを引用しています。 +NumPy は配列データ構造と配列に関連する高速な数値ルーチンを提供する Python 基礎的なライブラリです。 このライブラリの開発開始当初は資金も少なく、主に大学院生が開発していましたが、その多くはコンピュータサイエンスの教育を受けておらず、指導教官のサポートも受けていませんでした。 何百万もの資金調達と何百人もの優秀なエンジニアに支えられている当時の商用研究ソフトウェアのエコシステムを、少数の "野良"学生プログラマーのグループがひっくり返すことができると想像することさえ、当時は馬鹿げていると考えられていました。 それでも、独特の視点を持つ熱狂的でフレンドリーなコミュニティに助けられ、完全にオープンなツールスタックの背後にある哲学的な動機は、長い目では日の目を見てきました。 Nowadays, NumPy is relied upon by scientists, engineers, and many other professionals around the world. 例えば、重力波の解析に用いられた公開スクリプトはNumPyを利用していますし、「M87ブラックホール画像化プロジェクト」では、直接NumPyを引用しています。 NumPy および関連ライブラリの開発におけるマイルストーンの詳細については、 [arxiv.org](arxiv.org/abs/1907.10121) を参照してください。 NumPyのベースとなったNumericとNumarrayライブラリのコピーを入手したい場合は、以下のリンクを参照してください。 -[ *Numeric*](https://sourceforge.net/projects/numpy/files/Old%20Numeric/) のダウンロード** +[ *Numeric*](https://sourceforge.net/projects/numpy/files/Old%20Numeric/) のダウンロード*** -[*Numarray *](https://sourceforge.net/projects/numpy/files/Old%20Numarray/) のダウンロード** +[*Numarray *](https://sourceforge.net/projects/numpy/files/Old%20Numarray/) のダウンロード*** *これらの古いパッケージはもはや保守されていないことに注意してください。 配列関連の処理をしたい場合は、NumPyを使用するか、NumPyライブラリを利用するために既存のコードをリファクタリングすることを強くお勧めします。

diff --git a/content/ja/install.md b/content/ja/install.md index fad90210ea..785afe96af 100644 --- a/content/ja/install.md +++ b/content/ja/install.md @@ -3,10 +3,10 @@ title: NumPyのインストール sidebar: false --- -NumPyをインストールするための唯一必要なものは、Pythonそのものだけです。 もしまだPythonをイントールしておらず、最もシンプルなインストール方法をお探しなら、[Anaconda Distribution](https://www.anaconda.com/distribution)の使用をおすすめします。これにはPython、NumPy、および科学計算やデータサイエンスでよく使われる様々な多くのパッケージが含まれています。 - NumPyは`conda`、`pip` 、macOSやLinuxのパッケージマネージャー、または [ソースコード](https://numpy.org/devdocs/user/building.html)からインストールすることが出来ます。 詳細な手順については、以下の [Python と Numpyの インストールガイド](#python-numpy-install-guide) を参照してください。 +NumPy can be installed with `conda`, with `pip`, with a package manager on macOS and Linux, or [from source](https://numpy.org/devdocs/user/building.html). NumPyをインストールするための唯一必要なものは、Pythonそのものだけです。 もしまだPythonをイントールしておらず、最もシンプルなインストール方法をお探しなら、[Anaconda Distribution](https://www.anaconda.com/distribution)の使用をおすすめします。 + **CONDA** `conda`を使用する場合、 `defaults` または `conda-forge` のチャンネルから NumPy をインストールできます。 @@ -75,7 +75,7 @@ Windows、macOS、Linuxのすべてのユーザー向けには: 2つ目の違いは、pipはPython Packaging Index(PyPI) からパッケージをインストールするのに対し、condaは独自のチャンネル(一般的には "defaults "や "conda-forge "など) からインストールすることです。 PyPIは最大のパッケージ管理システムですが、人気のある全てのパッケージがcondaでも利用可能です。 -最初の違いは、condaは複数言語に対応可能で、Python自体をインストールできることです。 pip はシステム上の特定の Python にインストールされ、パッケージはそのPython用にのみインストールします。 PyPIは、最大のパッケージ管理システムですが、すべての代表的なパッケージは、condaにも利用可能です。 +The second difference is that pip installs from the Python Packaging Index (PyPI), while conda installs from its own channels (typically "defaults" or "conda-forge"). PyPIは、最大のパッケージ管理システムですが、すべての代表的なパッケージは、condaにも利用可能です。 3つ目の違いは、condaはパッケージ、依存関係、環境を管理するための統合されたソリューションであるのに対し、pipでは環境や複雑な依存関係を扱うために別のツール(たくさん存在しています！ diff --git a/content/ja/learn.md b/content/ja/learn.md index 7ab2dcde53..571e69e7a3 100644 --- a/content/ja/learn.md +++ b/content/ja/learn.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: NumPyの学び方 +title: Learn sidebar: false --- @@ -27,7 +27,7 @@ NumPyについての資料は多数存在しています。 初心者の方に **チュートリアル** * [NumPガイド *Travelis E. Oliphant著*](http://web.mit.edu/dvp/Public/numpybook.pdf) これは2006年の無料版の初版です 最新版(2015年)については、こちら [を参照ください](https://www.barnesandnoble.com/w/guide-to-numpy-travis-e-oliphant-phd/1122853007). -* [PythonにおけるNumPy (発展編)](https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/) +* [From Python to NumPy *by Nicolas P. Rougier*](https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/) * [エレガントなSciPy](https://www.amazon.com/Elegant-SciPy-Art-Scientific-Python/dp/1491922877) *Juan Nunez-Iglesias・Stefan van der Walt・Harriet Dashnow 著* また、「Python+SciPy」を題材にした[推薦本リスト](https://www.goodreads.com/shelf/show/python-scipy) もチェックしてみてください。 ほとんどの本にはNumPyを核とした「SciPyエコシステム」が説明されています。 @@ -44,7 +44,7 @@ NumPyについての資料は多数存在しています。 初心者の方に **書籍** -* https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_advanced_indexing.htm +* [100 NumPy Exercises](http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/index.html) *by Nicolas P. Rougier* * [NumPyとSciPyへのイントロダクション](https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/numpy.pdf) *M. Scott Shell著* * [NumPy救急キット](http://mentat.za.net/numpy/numpy_advanced_slides/) *Stéfan van der Walt著* * [NumPyチュートリアル](https://numpy.org/numpy-tutorials)で、いくつかのチュートリアルと教育的資料を見ることができます。 このページのゴールは、NumPyプロジェクトによる質のいい資料を提供することです。 自習と講義形式の両方を想定しており、Jupyterノートブック形式で提供されます。 もしあなた自身の資料を追加することに興味がある場合、[Github上のnumpy-tutorialsリポジトリ](https://github.com/numpy/numpy-tutorials)をチェックしてみて下さい。 diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index f75c3419b1..12f1228829 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -1,221 +1,233 @@ --- -title: ニュース +title: News sidebar: false -newsHeader: "NumPy 1.25.0 リリース" -date: 2023-06-17 +newsHeader: "numpy.org is now available in Japanese and Portuguese" +date: 2023-08-01 --- -### NumPy 1.25.0 リリース +### numpy.org is now available in Japanese and Portuguese -_2023年1月17日_ -- [Numpy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースの目玉機能は次のとおりです。 +_Aug 1, 2023_ -- numpy.org is now available in 2 additional languages: Japanese and Portuguese. This wouldn’t be possible without our dedicated volunteers: -* MUSLのサポート。MUSLのWheelが準備されました。 -* 富士通のC/C++コンパイラサポート -* einsum でオブジェクト配列がサポートされるようになりました. -* 行列の置き換え(inplace)掛け算のサポート (`@=`). +_Portuguese:_ Melissa Weber Mendonça (melissawm) Ricardo Prins (ricardoprins) Getúlio Silva (getuliosilva) Julio Batista Silva (jbsilva) Alexandre de Siqueira (alexdesiqueira) Alexandre B A Villares (villares) Vini Salazar (vinisalazar) -Numpy 1.25. リリースは引き続きdtypeの取り扱いと dtypeのプロモーションを改善し、実行速度を向上させ、 ドキュメントを明確化するための継続的な作業を続けて行く予定です。 将来の NumPy 2.0.0 に向けた準備作業も行われており、 多数の新規および期限切れの機能廃止が可能となってきています。 +_Japanese:_ Atsushi Sakai (AtsushiSakai) KKunai Tom Kelly (TomKellyGenetics) Yuji Kanagawa (kngwyu) -合計148人がこのリリースに貢献し、530個のプルリクエストが マージされました。 +The work on the translation infrastructure is supported with funding from CZI. -このリリースでサポートされている Python のバージョンは3.3.9 - 3.11 です。 +Looking ahead, we’d love to translate the website into more languages. If you’d like to help, please connect with the NumPy Translations Team on Slack: https://join.slack.com/t/numpy-team/shared_invite/zt-1gokbq56s-bvEpo10Ef7aHbVtVFeZv2w. (Look for the #translations channel.) We are also building a Translations Team who will be working on localizing documentation and educational content across the Scientific Python ecosystem. If this piqued your interest, join us on the Scientific Python Discord: https://discord.gg/khWtqY6RKr. (Look for the #translation channel.) -### インクルーシブな文化の育成: 参加の募集 +### NumPy 1.25.0 released -_2023年5月10日_ -- インクルーシブ・カルチャーの育成: 参加募集 +_Jun 17, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -NumPyプロジェクトの多様性とインクルージョンに関して、我々はどのようなことを実施すればいいでしょうか？ 興味がある方はこちらの [レポート](https://contributor-experience.org/docs/posts/dei-report/) を読んで参加する方法を確認してください。 +* Support for MUSL, there are now MUSL wheels. +* Support for the Fujitsu C/C++ compiler. +* Object arrays are now supported in einsum. +* Support for the inplace matrix multiplication (`@=`). -### NumPy ドキュメンテーションチームのリーダーの変更 +The NumPy 1.25.0 release continues the ongoing work to improve the handling and promotion of dtypes, increase the execution speed, and clarify the documentation. There has also been preparatory work for the future NumPy 2.0.0, resulting in a large number of new and expired deprecations. -_2023年1月6日_ –- Mukulika PahariとRoss Barnowskiは、Melissa MendoncAudioに代わるNumPyドキュメンテーションチームの新しいリーダーとして任命されました。 私たちは、MelissaにNumPyの公式ドキュメントと教育資料に対するすべての貢献に感謝し、MukulikaとRossに新しい役割にステップアップしてもらったことに感謝します。 +A total of 148 people contributed to this release and 530 pull requests were merged. -### NumPy 1.24.0 リリース +The Python versions supported by this release are 3.9-3.11. -_2022年12月18日_ -- [Numpy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースの目玉機能は次のとおりです。 +### Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation -* スタッキング関数のための新しい"dtype"と"casting"キーワードの追加 -* F2PYの新機能追加とバグ修正 -* 多くの新しい非推奨(Deprecation)の追加 -* 多くの期限切れの非推奨(Deprecation)の削除 +_May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation -Numpy 1.25. リリースは引き続きdtypeの取り扱いと dtypeのプロモーションを改善し、実行速度を向上させ、 ドキュメントを明確化するための継続的な作業を続けて行く予定です。 dtype のプロモーションとクリーンアップの変更により、多数の新規と期限切れの非推奨が存在しています。 今回のリリースは、444個のプルリクエストと177人のコントリビューターによるものです。 サポートされている Python のバージョンは 3.8-3.11 です。 +How can we be better when it comes to diversity and inclusion? Read the report and find out how to get involved [here](https://contributor-experience.org/docs/posts/dei-report/). -### Numpy 1.23.0 リリース +### NumPy documentation team leadership transition -_2022年1月22日_ -- [Numpy 1.23.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースのハイライトは次のとおりです。 +_Jan 6, 2023_ –- Mukulika Pahari and Ross Barnowski are appointed as the new NumPy documentation team leads replacing Melissa Mendonça. We thank Melissa for all her contributions to the NumPy official documentation and educational materials, and Mukulika and Ross for stepping up. -* `loadtxt` がCで実装されたことによる、大幅なパフォーマンス向上 -* より簡単なデータ交換のためのPythonレベルでのDLPackの公開 -* 構造化されたdtypesのプロモーションと比較方法の変更 -* f2pyの改善 +### NumPy 1.24.0 released -Numpy 1.23. リリースでは引き続きdtypeの取り扱いと dtypeのプロモーションを改善し、実行速度を向上させ、 ドキュメントを明確化するための継続的な作業を続けて行く予定です。 今回のリリースは、494個のプルリクエストと151人のコントリビューターによるものです。 このリリースでサポートされている Python のバージョンは 3.8 - 3.10 です。 Python 3.11がrc ステージに到達すると Python 3.11 もサポートされます。 +_Dec 18, 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -### NumFOCUS DEI研究への参加募集 +* New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. +* New F2PY features and fixes. +* Many new deprecations, check them out. +* Many expired deprecations, -_2022年4月13日_ -- NumPyは、[NumFOCUS](http://numfocus.org/)と協力して、[ある研究プロジェクト](https://numfocus.org/diversity-inclusion-disc/a-pivotal-time-in-numfocuss-project-aimed-dei-efforts?eType=EmailBlastContent&eId=f41a86c3-60d4-4cf9-86cf-58eb49dc968c)を進めており、これは[Gordon & Betty Moore Foundation](https://www.moore.org/)によって資金提供されています。このプロジェクトでは、オープンソースソフトウェアコミュニティにおいて、特に歴史的に代表されてこなかったグループからの貢献者が参加する際の障壁を理解することを目的としています。 この研究チームは、新しい貢献者、プロジェクトの開発者およびメンテナー、そして過去に貢献した方々に、NumPyに参加し貢献した経験について話を聞きたいと考えています。 +The NumPy 1.24.0 release continues the ongoing work to improve the handling and promotion of dtypes, increase execution speed, and clarify the documentation. There are a large number of new and expired deprecations due to changes in dtype promotion and cleanups. It is the work of 177 contributors spread over 444 pull requests. The supported Python versions are 3.8-3.11. -**あなたの経験を共有することに興味がありますか?** +### Numpy 1.23.0 released -もし興味がある場合は、研究目標、プライバシー、および 守秘義務に関する追加情報が記載されている、この簡単な[参加者の興味](https://numfocus.typeform.com/to/WBWVJSqe)フォームに記入をお願いします。 多様で包括的なオープンソースソフトウェアコミュニティの 成長と持続可能性のために、このプロジェクトへのあなたの参加は非常に大きな価値があります。 参加を受け入れられた人は、研究チームメンバーと30分間のインタビューに参加することになります。 +_Jun 22, 2022_ -- [NumPy 1.23.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -### NumPy 1.19.2 リリース +* Implementation of `loadtxt` in C, greatly improving its performance. +* Exposure of DLPack at the Python level for easy data exchange. +* Changes to the promotion and comparisons of structured dtypes. +* Improvements to f2py. -_2021年12月31日_ -- [Numpy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースの目玉機能は次のとおりです。 +The NumPy 1.23.0 release continues the ongoing work to improve the handling and promotion of dtypes, increase the execution speed, clarify the documentation, and expire old deprecations. It is the work of 151 contributors spread over 494 pull requests. The Python versions supported by this release 3.8-3.10. Python 3.11 will be supported when it reaches the rc stage. -* メインの名前空間の型アノテーションは基本的に完了しました。 上流のコードは常に変化するものなので、さらなる改良が必要でしょうが、大きな作業は終わったと考えています。 これはおそらく、今回のリリースで最も目に見える改良でしょう。 -* 以前から提案されていた [array API 標準](https://data-apis.org/array-api/latest/) のベータ版が提供されています ( [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html) を参照) 。 これは、CuPy や JAX などのライブラリで使用できる 関数の標準的なコレクションを作成するために必要なステップです。 -* NumPy に DLPack バックエンドが追加されました。 DLPack は、配列(テンソル) データ用の共通のデータ変換フォーマットを提供します。 -* `quantile`, `percentile`, および関連する関数に新しいメソッドが追加されました。 これらの新しいメソッドは、論文で一般的に見られる一通りの処理を提供します。 -* ユニバーサル関数は、[NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html) の多くを実装するためにリファクタリングされました。 これにより将来の DType API の処理も可能にします。 -* ダウンストリームのプロジェクトで使用するための新しい設定可能なメモリー・アロケーターが追加されました。 +### NumFOCUS DEI research study: call for participation -NumPy 1.22.0は、153人の貢献者が609のプルリクエストを作成した 非常に大きなリリースです。 このリリースでサポートされている Python のバージョンは 3.8 - 3.10 です。 +_Apr 13, 2022_ -- NumPy is working with [NumFOCUS](http://numfocus.org/) on a [research project](https://numfocus.org/diversity-inclusion-disc/a-pivotal-time-in-numfocuss-project-aimed-dei-efforts?eType=EmailBlastContent&eId=f41a86c3-60d4-4cf9-86cf-58eb49dc968c) funded by the [Gordon & Betty Moore Foundation](https://www.moore.org/) to understand the barriers to participation that contributors, particularly those from historically underrepresented groups, face in the open-source software community. The research team would like to talk to new contributors, project developers and maintainers, and those who have contributed in the past about their experiences joining and contributing to NumPy. -### 科学的なPythonエコシステムにおける包括的な文化の前進 +**Interested in sharing your experiences?** -_ 2021年8月31日_ -- この度、Chan Zuckerberg Initiativeより、科学的なPythonプロジェクトにおいて、歴史的に疎外されてきたグループの人々のオンボーディング、インクルージョン、リテンションを支援し、NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandasのコミュニティダイナミクスを構造的に改善するための [ 助成金を授与されました ](https://chanzuckerberg.com/newsroom/czi-awards-16-million-for-foundational-open-source-software-tools-essential-to-biomedicine/) ことをお知らせします。 +Please complete this brief [“Participant Interest” form](https://numfocus.typeform.com/to/WBWVJSqe) which contains additional information on the research goals, privacy, and confidentiality considerations. Your participation will be valuable to the growth and sustainability of diverse and inclusive open-source software communities. Accepted participants will participate in a 30-minute interview with a research team member. -[ CZIのEssential Open Source Software for Scienceプログラム ](https://chanzuckerberg.com/eoss/)の一環として、この[ Diversity & Inclusion補助金 ](https://cziscience.medium.com/advancing-diversity-and-inclusion-in-scientific-open-source-eaabe6a5488b)は、開けたなオープンソースコミュニティを育成するためにやるべきことを特定したり、文書化したり、実施したりするためのコントリビュータ体験のリーダー専任職の創設を支援することになります。 このプロジェクトは、Melissa Mendonça (NumPy) が中心となって、下記の方々の追加のメンタリングとサポートにより実施されます。Ralf Gommers (NumPy、SciPy)、Hannah AizenmanとThomas Caswell (Matplotlib)、Matt Haberland (SciPy)、そして Joris Van den Bossche (Pandas)。 +### Numpy 1.22.0 release -このプロジェクトは私たちのOSSプロジェクトのコミュニティダイナミクスを構造的に改善する方法を発見し、実施することを目指す野心的なプロジェクトです。 このような複数のプロジェクトの横断的な役割を確立することで、Scientific Pythonコミュニティに新しいコラボレーションモデルを導入し、エコシステム内のコミュニティ構築作業をより効率的に、より大きな成果を生めるようにしたいと考えています。 特にこのプロジェクトにより、歴史的にこれまで代表的ではなかったグループからの新しいコントリビュータを引き付け、貢献を維持するために、何がうまくいき、何がうまくいかないかを、より明確に把握できるようになると期待しています。 最後に、実施したアクションについて詳細な報告書を作成し、プロジェクトの代表者やコミュニティとの交流の面で、プロジェクトにどのような影響を与えたかを説明する予定です。 +_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: -2021年11月から2年間のプロジェクトが始まると予想されており、このプロジェクトの成果を楽しみにしています! このプロジェクトの提案書に関しては、[こちら](https://figshare.com/articles/online_resource/Advancing_an_inclusive_culture_in_the_scientific_Python_ecosystem/16548063) から全文を読むことができます. +* 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. -### 2021年度NumPyアンケート +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. -_2021年7月12日_ -- NumPy ではコミュニティの力を信じています。 昨年の第1回アンケートには、75カ国から1,236名のNumPyユーザーが参加してくれました。 この調査結果により、今後12ヶ月間、私たちがどのようなことに集中すべきかを、非常に良く理解することができました。 +### Advancing an inclusive culture in the scientific Python ecosystem -今年もアンケートの時間が来ました。もう一度アンケートへの回答をお願いいたします。 アンケートへの回答は15分ほどで終了します。 アンケートは英語以外にも、ベンガル語、フランス語、ヒンディー語、日本語、マンダリン、ポルトガル語、ロシア語、スペイン語の8ヶ国語に対応しています。 +_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. -こちらのリンク先から、アンケートを始めることができます: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSL4q. +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. -### NumPy 1.19.0 リリース +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年1月23日_ -- [Numpy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースの目玉機能は次のとおりです。 +### 2021 NumPy survey -- より多くの機能やプラットフォームをカバーするためのSIMD関連の改善が実施されました。 -- dtypeのための新しいインフラとキャストの準備 -- Mac 版の Python 3.8 と Python 3.9 用 universal2 wheel -- ドキュメントの改善 -- アノテーションの改善 -- 乱数生成用の新しい `PCG64DXSM` ビット生成機 +_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. -今回のNumpy リリースは、175人による581件のプルリクエストのマージの結果です。 このリリースでサポートされている Python のバージョンは 3.7-3.9 です。Python 3.10 がリリースされた後、Python 3.10 のサポートが追加されます。 +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. -### 2020年度 NumPy アンケート結果 -_2021年6月22日_ -- NumPyの調査チームは、2020年に ミシガン大学とメリーランド大学の学生や教員と協力して、最初の公式NumPyコミュニティ調査を実施しました。 アンケートの結果はこちらから確認できます。 https://numpy.org/user-survey-2020/ +### 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: -### NumPy 1.18.0 リリース +- 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. -_2021年1月30日_ -- [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースは180 人以上のコントリビューターのおかげで、これまでで最大の NumPyのリリースとなりました。 最も重要な2つの新機能は次のとおりです。 -- NumPyの大部分のコードに型注釈が追加されました。 そして新しいサブモジュールである`numpy.typing`が追加されました。 このサブモジュールは`ArrayLike` や`DtypeLike`という型注釈のエイリアスが定義されており、これによりユーザーやダウンストリームのライブラリはこの型注釈を使うことができます。 -- X86(SSE、AVX)、ARM64(Neon)、およびPowerPC (VSX) 命令をサポートするマルチプラットフォームSIMDコンパイラの最適化が実施されました。 これにより、多くの関数で大きく パフォーマンスが向上しました (例: [sin/cos](https://github.com/numpy/numpy/pull/17587), [einsum](https://github.com/numpy/numpy/pull/18194)). +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. -### NumPyプロジェクトの多様性 -_2020年9月20日に_ 、私たちは[ NumPyプロジェクトにおけるダイバーシティやインクルージョンの状況や、ソーシャルメディア上での議論についての宣言 ](/diversity_sep2020)について書きました。 +### 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/. -### Natureに初の公式NumPy論文が掲載されました! -_2020年9月16日_ -- NumPyに関する [ 最初の公式の論文 ](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2)がNatureに査読付き論文として掲載されました。 これはNumPy 1.0のリリースから14年後のことになりました。 この論文では、配列プログラミングのアプリケーションと基本的なコンセプト、NumPyの上に構築された様々な科学的Pythonエコシステム、そしてCuPy、Dask、JAXのような外部の配列およびテンソルライブラリとの相互運用を容易にするために最近追加された配列プロトコルについて説明しています。 +### 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)). -### Python 3.9のリリースに伴い、いつNumPyのバイナリwheelがリリースされるのですか？ +### Diversity in the NumPy project -_2020年9月14日_ -- Python 3.9 は数週間後にリリースされる予定です。 もしあなたが新しいPythonのバージョンをいち早く利用している場合、NumPy（およびSciPyのような他のパッケージ）がリリース当日にバイナリwheelを用意していないことを知ってがっかりしたかもしれませんね。 ビルド用のインフラを新しいPythonのバージョンに適応させるのは非常に大変な作業で、PyPIやconda-forgeにパッケージが掲載されるまでには通常数週間かかります。 今後のwheelのリリースに備えて、以下を確認してください。 -- `pip` が`manylinux2010` と `manylinux2014` をサポートするためにpipを少なくともバージョン 20.1 に更新する。 -- [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) または `--only-binary=:all:` を`pip`がソースからビルドしようとするのを防ぐために使用します。 +_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). -### NumPy 1.19.2 リリース +### First official NumPy paper published in Nature! -_2020年9月10日_ -- [NumPy 19.2.0](https://numpy.org/devdocs/release/1.19.2-notes.html) がリリースされました。 この 1.19 シリーズの最新リリースでは、いくつかのバグが修正され、[ 来るべき Cython 3.xリリース ](http:/docs.cython.orgenlatestsrcchanges.html)への準備が行われ、アップストリームの修正が進行中の間も distutils の動作を維持するためのsetuptoolsのバージョンの固定が実施されています。 aarch64 wheelは最新のmanylinux2014リリースでビルドされており、異なるLinuxディストリビューションで使用される異なるページサイズの問題が修正されています。 +_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. -### 初めてのNumPyの調査が公開されました!! -_2020年7月2日_ -- このアンケート調査は、NumPyにおける、ソフトウェアとしてとコミュニティの両方における意思決定の指針となり、優先順位を決定する役に立ちました。 この調査結果は英語以外のこれらの8つの言語で利用可能です: バングラ, ヒンディー語, 日本語, マンダリン, ポルトガル語, ロシア語, スペイン語とフランス語. +### Python 3.9 is coming, when will NumPy release binary wheels? -NumPy をより良くするために、こちらの [アンケート](https://umdsurvey. umd. edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl) に協力してもらえると助かります。 +_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 に新しいロゴができました! +### Numpy 1.19.2 release -_2020年6月24日_ -- NumPyのロゴが新しくなりました: +_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. -NumPyのロゴ +### The inaugural NumPy survey is live! -新しいロゴは、古いロゴに比べて、モダンでよりクリーンなデザインになりました。 新しいロゴをデザインしてくれたIsabela Presedo-Floydと、15年以上にわたって使用してきた旧ロゴをデザインしてくれたTravis Vaughtに感謝します。 +_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 1.20.0 リリース -_2020年6月20日_ -- NumPy 1.19.0 がリリースされました。 このバージョンは Python 2系のサポートがない最初のリリースであり、"クリーンアップ用のリリース" です。 サポートされている一番古いPython のバージョンは Python 3.6 になりました。 また、今回の重要な新機能はNumPy 1.17.0で導入された乱数生成用のインフラにCythonからアクセスできるようになったことです。 +### NumPy has a new logo! +_Jun 24, 2020_ -- NumPy now has a new logo: -### ドキュメント受諾期間 +NumPy logo -_2020年5月11日_ -- NumPyは、 Googleのシーズンオブドキュメントプログラムのメンター団体の1つとして選ばれました。 NumPy のドキュメントを改善するために、テクニカルライターと協力するこの機会を楽しみにしています! 詳細については、 [シーズンオブドキュメント公式サイト](https://developers.google.com/season-of-docs/) と [アイデアページ](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas) をご覧ください。 +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 1.18.0 リリース +### NumPy 1.19.0 release -_2019年12月22日_ -- NumPy 1.18.0 がリリースされました。 このリリースは、1.17.0での主要な変更の後の、まとめのようなリリースです。 Python 3.5 をサポートする最後のマイナーリリースになります。 今回のリリースでは、64ビットのBLASおよびLAPACKライブラリとリンクするためのインフラの追加や、`numpy.random`のための新しいC-APIの追加などが行われました。 +_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. -詳細については、 [リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) を参照してください。 +### Season of Docs acceptance -### NumPyはChan Zuckerberg財団から助成金を受けました。 +_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). -_2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存ライブラリの1つであるOpenBLASが、Chan Zuckerberg財団の[Essential Open Source Software for Scienceプログラム](https:/chanzuckerberg.comeoss)を通じて、科学に不可欠なオープンソースツールのソフトウェアのメンテナンス、成長、開発、コミュニティへの参加などを支援する195,000ドルの共同助成金を獲得したことを発表しました。 -この助成金は、Numpy ドキュメントやウェブサイトの再設計などの改善に向けた取り組みを促進するために使用されます。 大規模かつ急速に拡大するユーザーの体験をより良くし、プロジェクトの長期的な持続可能性を確保するためのコミュニティ開発を行っていきます。 OpenBLASチームは、技術的に非常に重要な問題である、スレッド安全性、AVX-512に対処することに注力します。 また、スレッドローカルストレージ(TLS) の問題や、OpenBLASが依存するReLAPACK(再帰的なLAPACK) のアルゴリズムの改善も実施します。 +### NumPy 1.18.0 release -提案されたイニシアチブとその成果の詳細については、 [フルグラントプロポーザル](https://figshare.com/articles/Proposal_NumPy_OpenBLAS_for_Chan_Zuckerberg_Initiative_EOSS_2019_round_1/10302167) を参照してください。 この取り組みは2019年12月1日から始まり、今後12ヶ月間継続実施される予定です。 +_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. -## 過去のリリース - -こちらは、より以前のNumPyリリースのリストで、各リリースノートへのリンクが記載されています。 全てのバグフィックスリリース(バージョン番号`x.y.z` の`z`だけが変更されたもの)は新しい機能追加はされず、マイナーリリース (`y` が増えたもの)は、新しい機能追加されています。 - -- NumPy 1.25.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.2)) -- _2023年7月31日_. -- NumPy 1.25.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.1)) -- _2023年7月8日_. -- NumPy 1.24.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _2023年6月26日_. -- NumPy 1.25.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _2023年6月17日_. -- NumPy 1.24.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _2023年4月22日_. -- NumPy 1.24.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _2023年2月5日_. -- NumPy 1.24.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _2022年12月26日_. -- NumPy 1.18.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _2020年4月19日_. -- NumPy 1.23.5 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _2022年11月19日_. -- NumPy 1.23.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.4)) -- _2022年10月12日_. -- NumPy 1.23.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.3)) -- _2022年9月9日_. -- NumPy 1.23.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.2)) -- _2022年8月14日_. -- NumPy 1.23.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.1)) -- _2022年7月8日_. -- NumPy 1.23.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.0)) -- _2022年6月22日_. -- NumPy 1.22.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.4)) -- _2022年5月20日_. -- NumPy 1.21.6 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.6)) -- _2022年4月12日_. -- NumPy 1.22.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.2)) -- _2022年3月7日_. -- NumPy 1.22.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.2)) -- _2022年2月3日_. -- NumPy 1.22.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.1)) -- _2022年1月14日_. -- NumPy 1.22.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.0)) -- _2021年12月31日_. -- NumPy 1.21.5 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.5)) -- _2021年12月19日_. -- NumPy 1.21.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.0)) -- _2021年6月22日_. -- NumPy 1.20.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3)) -- _2021年5月10日_. -- NumPy 1.20.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.0)) -- _2021年1月30日_. -- NumPy 1.19.5 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.5)) -- _2021年1月5日_. -- NumPy 1.19.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.0)) -- _2020年6月20日_. -- NumPy 1.18.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _2020年5月3日_. -- NumPy 1.17.5 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.5)) -- _2020年1月1日_. -- NumPy 1.18.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0)) -- _2019年12月22日_. -- NumPy 1.17.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.0)) -- _2019年7月26日_. -- NumPy 1.16.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.16.0)) -- _2019年1月14日_. -- NumPy 1.15.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.15.0)) -- _2018年7月23日_. -- NumPy 1.14.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.14.0)) -- _2018年1月7日_. +## Releases + +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 1.25.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.2)) -- _31 Jul 2023_. +- NumPy 1.25.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.1)) -- _8 Jul 2023_. +- NumPy 1.24.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _26 Jun 2023_. +- NumPy 1.25.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. +- NumPy 1.24.3 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 Apr 2023_. +- NumPy 1.24.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 Feb 2023_. +- NumPy 1.24.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _26 Dec 2022_. +- NumPy 1.24.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.0)) -- _18 Dec 2022_. +- NumPy 1.23.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _19 Nov 2022_. +- NumPy 1.23.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.4)) -- _12 Oct 2022_. +- NumPy 1.23.3 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.3)) -- _9 Sep 2022_. +- NumPy 1.23.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.2)) -- _14 Aug 2022_. +- NumPy 1.23.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.1)) -- _8 Jul 2022_. +- NumPy 1.23.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.0)) -- _22 Jun 2022_. +- NumPy 1.22.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.4)) -- _20 May 2022_. +- NumPy 1.21.6 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.6)) -- _12 Apr 2022_. +- NumPy 1.22.3 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.3)) -- _7 Mar 2022_. +- NumPy 1.22.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.2)) -- _3 Feb 2022_. +- NumPy 1.22.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.1)) -- _14 Jan 2022_. +- 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/ja/report-handling-manual.md b/content/ja/report-handling-manual.md index b200124145..7f9d53a214 100644 --- a/content/ja/report-handling-manual.md +++ b/content/ja/report-handling-manual.md @@ -7,24 +7,24 @@ NumPyの行動規範委員会はこのマニュアルに従います。 この [行動規範](/ja/code-of-conduct) を施行することは、私たちのコミュニティの現在のため、未来のために重要です。 この施行は、軽いものではありません。 施行の基準を見直す際、行動規範委員会は以下の考え方とガイドラインに留意するようにします。 -* 機械的ではなく、人間的に行動します。 委員会は、当事者のプライバシーと報告者の必要なだけの機密性を尊重しながら、状況を理解するように働きかけることができます. ただし、1人以上の個人と直接連絡を取る必要がある場合もあります。 委員会の目標は正しい決定を下すのではなく、コミュニティの健康を改善することなのです。 +* Act in a personal manner rather than impersonal. 委員会は、当事者のプライバシーと報告者の必要なだけの機密性を尊重しながら、状況を理解するように働きかけることができます. ただし、1人以上の個人と直接連絡を取る必要がある場合もあります。 委員会の目標は正しい決定を下すのではなく、コミュニティの健康を改善することなのです。 * 行動を判断するのではなく、個人への共感を強調し、「良い」と「悪い」の二値評価を避けます。 明確な攻撃性とハラスメントが存在した場合、私たちはそれらに対処します。 しかし、解決が困難なシナリオの多くは、通常の意見の相違が、複数の当事者による無益または有害な行動に発展した場合です。 完全に文脈を理解し、すべてを再び元に戻す道を見つけることは困難ですが、コミュニティにとって最終的に最も有益な方法です。 * 私たちは、電子メールが判断に困難な媒体であり、独立して利用できることを理解しています。 個人の情報なしに電子メール上で批判を受けることは、特に苦痛である場合もあります。 そこで、他者の見解に対して、開放的で、敬意を持った雰囲気を保つことが重要になります。 それはまた、私たちの行動が透明でなければならないことを意味します。 全てのメンバーが公平かつ同情をもって扱われるようにするため、私たちは全力を尽くします。 * 差別の境界は時に曖昧で、また無意識に行われている場合もあります。 これにより、普通の人との関わりの中で、不公平感や敵意として現れてくるのです。 私達は、このようなことが起こることはわかっているので、気をつけて見ていきたいと思います。 不当な扱いを受けたと思われる方は、ぜひご連絡ください。 -* 良い議論を実践することで、エンゲージメントの向上に取り組みます。例えば議論がどこで止まっているのかを特定したり、 実践的な情報、指針、資源を提供することで、これらの問題を前向きな方向に変えていきます。 +* Help increase engagement in good discussion practice: try to identify where discussion may have broken down, and provide actionable information, pointers, and resources that can lead to positive change on these points. * 新しいメンバーが何を必要としているかに留意します。 特に社会的地位の低いグループからの参加を増やすことを目的に、明確なサポートと配慮を提供していきます。 * 一人一人の文化的背景や母国語は異なります。 ネイティブでない人が起こした悪気のない誤解を確認し、問題を理解してもらい、不快感を与えないために何を変えればよいかを教えてあげてください。 外国語での複雑な議論はとても難しいものであり、国籍や文化を超えて多様性を育てていきたいと考えています。 -## 仲介 +## Mediation -自主的な非公式の調停は、私たちの重要な役割です。 2つのグループ以上の当事者が不適切な行動をエスカレートした場合(人類の紛争では悲しいことに一般的なものですが)、調停プロセスを促進するは非常に重要です。 ちなみに、これは一例に過ぎません。委員会は、どのようなケースでも調停を検討することができますが、このプロセスはあくまでも自発的なものであり、当事者に参加を迫ることはできないことを念頭に置いて下さい。 委員会が調停を提案する場合は、次のようにすべきです。 +Voluntary informal mediation is a tool at our disposal. In contexts such as when two or more parties have all escalated to the point of inappropriate behavior (something sadly common in human conflict), it may be useful to facilitate a mediation process. This is only an example: the Committee can consider mediation in any case, mindful that the process is meant to be strictly voluntary and no party can be pressured to participate. If the Committee suggests mediation, it should: -* 調停者として役立つ候補者を見つけます。 -* 報告者の合意を取得します。 報告者は、調停のアイデアを拒否したり、代替の調停者を提案する権利を持ちます。 -* 報告者の同意を取得します。 -* 調停人を決定します。当事者は、提案された候補者とは別の調停人を提案することができます。すべての条件で共通の合意に達した場合のみ、プロセスを進めることができます。 -* 調停が完了するまでのタイムラインを設定し、理想的には2週間以内に完了させます。 +* Find a candidate who can serve as a mediator. +* Obtain the agreement of the reporter(s). The reporter(s) have complete freedom to decline the mediation idea or to propose an alternate mediator. +* Obtain the agreement of the reported person(s). +* Settle on the mediator: while parties can propose a different mediator than the suggested candidate, only if a common agreement is reached on all terms can the process move forward. +* Establish a timeline for mediation to complete, ideally within two weeks. 調停者は、すべての当事者と関わり、すべての人に満足のいく決議を求めていきます。 終了後、調停人は（プロセスの全当事者によって吟味された）報告書を委員会に提出し、今後のステップに関する推奨事項を提示します。 委員会は、これらの結果(満足のいく決議が達成されたか否か) を評価し、必要と判断される追加的な措置を決定します。 @@ -40,10 +40,10 @@ NumPyの行動規範委員会はこのマニュアルに従います。 この 行動規範委員会のメンバーは、明確かつ深刻な違反に気づいた場合、以下のように行動します。 -* 直ちにすべてのNumPyのオンラインコミュニティから違反者を排除します。 -* 報告が受信され、違反者が排除されたことを報告者に連絡します。 +* Immediately disconnect the originator from all NumPy communication channels. +* Reply to the reporter that their report has been received and that the originator has been disconnected. * どのような場合でも、モデレーターは違反者に連絡するための合理的な努力を行い、違反者の言葉や行動がどのように「明確かつ重大な違反」に該当するのかを具体的に伝えるべきです。 モデレーターは、違反者がこれは不当だと思う場合、あるいはNumPyチャンネルとの再接続を望む場合には、行動規範委員会による以下のような審査を求める権利があることも述べるべきです。 モデレータは、この説明を行動規範委員会に転送する必要があります。 -* 行動規範委員会は、このプロセスが適用されたすべてのケースを正式にレビューし署名することで、よくある盛り上がりすぎた論争を諫めるためこのプロセスが使用されたのでないことを確認します。 +* The Code of Conduct Committee will formally review and sign off on all cases where this mechanism has been applied to make sure it is not being used to control ordinary heated disagreement. ## 報告の処理 @@ -52,9 +52,9 @@ NumPyの行動規範委員会はこのマニュアルに従います。 この レポートに十分な情報が含まれていない場合、委員会は行動する前に、関連するすべてのデータを取得するようにします。 委員会は、事件の状況を全て知るために関係する個人に連絡する際に、運営協議会に代わって行動する権限を与えられています。 -その後、委員会は今回の問題を見直し、効果を最大限に発揮する対策を決定します。 +The Committee will then review the incident and determine, to the best of their ability: -* 問題の種類 +* What happened. * 今回の事情が行動規範違反であるかどうか。 * 責任者が誰であるか * これが進行中の状況であるか、誰の物理的安全に脅威があるかどうか。 @@ -73,13 +73,13 @@ NumPyの行動規範委員会はこのマニュアルに従います。 この ありうる返答は次のとおりです: * これ以上アクションを取らない。 - - 違反が起きていないと判断された - - 検討中に問題が明らかに解決された -* 調停の調整。すべての関係者が合意した場合、委員会は上記のように調停プロセスを促進することができます。 + - if we determine no violations have occurred; + - if the matter has been resolved publicly while the Committee was considering responses. +* Coordinating voluntary mediation: if all involved parties agree, the Committee may facilitate a mediation process as detailed above. * 公の場における説明。 どの行動・言動・言語が不適切で、現在の状況がなぜか引き起こされ、人々を傷つけたのかを説明し、コミュニティに自省を要求します。 * 委員会から関係者(複数可) への非公開処分の実施。 この場合、委員会は、電子メールを介して、グループにccを入れながら、対象者に問題の指摘を連絡します。 -* 公の場での指摘。 この場合、委員会の議長は、違反が発生したのと同じ場所で、実用性の範囲内で叱責を行います。 例えば、メールルールの違反の元のメーリングリストなどです。しかし、人や状況がかわるかもしれないチャットルームなどの場合、他の手段を利用する可能性もあります。 文書化のため、この問題のメッセージを他の場所で公開することを対策グループが選択する場合もあります。 -* 報告者がこの考えに同意することを前提とした、公的または私的な謝罪の要求。 報告者は自分の裁量で、違反者とのさらなる接触を拒否することもできます。 委員会がこの要求をお届けします。 委員会は、必要に応じてこの要求に「条件」を付けることができます。例えば、メーリングリストの会員資格を維持するために、違反者に謝罪を求めることができます。 +* A public reprimand. In this case, the Committee chair will deliver that reprimand in the same venue that the violation occurred, within the limits of practicality. 例えば、メールルールの違反の元のメーリングリストなどです。 しかし、人や状況がかわるかもしれないチャットルームなどの場合、他の手段を利用する可能性もあります。 文書化のため、この問題のメッセージを他の場所で公開することを対策グループが選択する場合もあります。 +* 報告者がこの考えに同意することを前提とした、公的または私的な謝罪の要求。 報告者は自分の裁量で、違反者とのさらなる接触を拒否することもできます。 The chair will deliver this request. The Committee may, if it chooses, attach “strings” to this request: for example, the group may ask a violator to apologize in order to retain one’s membership on a mailing list. * 「相互に合意した休止」の要求。 これは、委員会から個人への、コミュニティへの参加を一時的に控えるような要請です。 対象者が自発的に一時的な休みを取らないことを選択した場合、委員会は「冷却期限」を準備することがあります。 * これは、一部またはすべてのNumPyオンラインコミュニティ (メーリングリスト、gitter.im など) からの永続的または一時的な出入り禁止。 将来的に禁止が見直されるのか、維持されるか決定できるよう、対策グループは出入り禁止の記録を全て保持します。 @@ -92,4 +92,4 @@ NumPyの行動規範委員会はこのマニュアルに従います。 この ## 利益相反 -利益相反が発生した場合、委員会メンバーは直ちに他のメンバーに通知し、必要に応じて対応を辞退しなければなりません。 +In the event of any conflict of interest, a Committee member must immediately notify the other members, and recuse themselves if necessary. diff --git a/content/ja/teams.md b/content/ja/teams.md index c91e538a59..4d6a5f45bb 100644 --- a/content/ja/teams.md +++ b/content/ja/teams.md @@ -17,6 +17,6 @@ sidebar: false {{< include-html "static/gallery/emeritus-maintainers.html" >}} -# ガバナンス +# 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/ja/user-survey-2020.md b/content/ja/user-survey-2020.md index 370138d6e7..170b66cc75 100644 --- a/content/ja/user-survey-2020.md +++ b/content/ja/user-survey-2020.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: 2020年 NumPyコミュニティ調査 sidebar: false --- -2020年に、NumPyの調査チームは、ミシガン大学とメリーランド大学が共同で開催した、調査方法学の修士コースの学生と教員と共同で、初めて公式のNumPyコミュニティ調査を実施しました。 75カ国から1,200人以上のNumPyユーザーが参加してくれました。NumPyコミュニティの全体像を描き、プロジェクトの未来像についての意見を述べてもらいました。 +2020年に、NumPyの調査チームは、ミシガン大学とメリーランド大学が共同で開催した、調査方法学の修士コースの学生と教員と共同で、初めて公式のNumPyコミュニティ調査を実施しました。 75カ国から1,200人以上のNumPyユーザーが参加してくれました。 NumPyコミュニティの全体像を描き、プロジェクトの未来像についての意見を述べてもらいました。 {{< figure src="/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report_cover.png" class="fig-left" alt="Cover page of the 2020 Numpy User survey report, titled 'Numpyコミュニティ調査2020 - 結果'" width="250">}} diff --git a/content/ja/user-surveys.md b/content/ja/user-surveys.md index 7be9979c3a..9290bf9fd8 100644 --- a/content/ja/user-surveys.md +++ b/content/ja/user-surveys.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: NumPyユーザアンケート +title: NUMPY USER SURVEYS sidebar: false --- diff --git a/content/pt/about.md b/content/pt/about.md index 40407d3cdf..f9ff18b46b 100644 --- a/content/pt/about.md +++ b/content/pt/about.md @@ -22,7 +22,7 @@ O papel do Conselho Diretor do NumPy consiste em assegurar o bem-estar a longo p - Melissa Weber Mendonça - Eric Wieser -Membros Eméritos: +Emeritus: - Alex Griffing (2015-2017) - Allan Haldane (2015-2021) @@ -35,7 +35,7 @@ Membros Eméritos: Para entrar em contato com o conselho diretor do NumPy, por favor envie um email para numpy-team@googlegroups.com. -## Times +## Teams A liderança do projeto NumPy trabalha ativamente na diversificação dos caminhos possíveis para contribuições.
Atualmente, o NumPy conta com os seguintes times: @@ -58,7 +58,7 @@ Veja a página sobre os [Times]({{< relref "/teams" >}}) para mais informações - Sebastian Berg - Membro externo: Thomas Caswell -## Patrocinadores +## Sponsors O NumPy recebe financiamento direto das seguintes fontes: {{< sponsors >}} diff --git a/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md b/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md index 1dd02b9f92..84aa10e350 100644 --- a/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md +++ b/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md @@ -72,7 +72,7 @@ As seguintes características da NumPy desempenharam um papel fundamental para a * Vetorização * Operações em arrays com máscaras * Álgebra linear -* Amostragem aleatória +* Random Sampling * Reordenamento de matrizes grandes A DeepLabCut utiliza as capacidades de manipulação de arrays da 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. diff --git a/content/pt/citing-numpy.md b/content/pt/citing-numpy.md index f947689548..5ed24ab95d 100644 --- a/content/pt/citing-numpy.md +++ b/content/pt/citing-numpy.md @@ -5,7 +5,7 @@ sidebar: false Se a 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. 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)). +* Harris, C.R., Millman, K.J., van der Walt, S.J. Harris, C.R., Millman, K.J., van der Walt, S.J. 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:_ diff --git a/content/pt/code-of-conduct.md b/content/pt/code-of-conduct.md index fe68237a92..59949c5527 100644 --- a/content/pt/code-of-conduct.md +++ b/content/pt/code-of-conduct.md @@ -43,7 +43,7 @@ Embora sejamos receptivos às pessoas fluentes em todas as línguas, o desenvolv 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 +### Reporting Guidelines 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. diff --git a/content/pt/config.yaml b/content/pt/config.yaml index 7eefe8efcc..77753c979c 100644 --- a/content/pt/config.yaml +++ b/content/pt/config.yaml @@ -157,4 +157,3 @@ params: - text: Kit de imprensa link: /pt/press-kit - diff --git a/content/pt/contribute.md b/content/pt/contribute.md index 65b82636b8..0be4840ca2 100644 --- a/content/pt/contribute.md +++ b/content/pt/contribute.md @@ -9,7 +9,7 @@ Se você não sabe por onde começar ou como suas habilidades podem ajudar, _fal 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. Se você nunca contribuiu para projetos de código aberto, recomendamos fortemente que você leita [esse guia](https://opensource.guide/how-to-contribute/). +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). You are very welcome to join. 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. @@ -39,7 +39,7 @@ O [*issue tracker* do NumPy](https://github.com/numpy/numpy/issues) tem _um mont * adicionar bons exemplos autocontidos que reproduzam issues * rotular issues corretamente (isso requer direitos de triagem -- basta perguntar) -Sinta-se à vontade! +Please just dive in. ### Desenvolvimento do site diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index 41233995d7..12f1228829 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -1,221 +1,233 @@ --- -title: Notícias +title: News sidebar: false -newsHeader: "Lançado o NumPy 1.25.0" -date: 2023-06-17 +newsHeader: "numpy.org is now available in Japanese and Portuguese" +date: 2023-08-01 --- -### Lançado o NumPy 1.25.0 +### numpy.org is now available in Japanese and Portuguese -_17 de junho, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) está disponível agora. Os destaques desta versão são: +_Aug 1, 2023_ -- numpy.org is now available in 2 additional languages: Japanese and Portuguese. This wouldn’t be possible without our dedicated volunteers: -* Suporte para MUSL, agora existem rodas MUSL. -* Suporte para o compilador Fujitsu C/C++. -* Arrays de objetos agora são suportados em einsum. -* Suporte para a multiplicação da matriz inplace (`@=`). +_Portuguese:_ Melissa Weber Mendonça (melissawm) Ricardo Prins (ricardoprins) Getúlio Silva (getuliosilva) Julio Batista Silva (jbsilva) Alexandre de Siqueira (alexdesiqueira) Alexandre B A Villares (villares) Vini Salazar (vinisalazar) -A versão 1.25.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade e execução, e na documentação. Também tem havido trabalho preparatório para a futura versão 2.0.0, resultando em um grande número de depreciações novas e expiradas. +_Japanese:_ Atsushi Sakai (AtsushiSakai) KKunai Tom Kelly (TomKellyGenetics) Yuji Kanagawa (kngwyu) -Um total de 148 pessoas contribuíram para este lançamento e 530 pull requests foram incorporadas. +The work on the translation infrastructure is supported with funding from CZI. -As versões do Python suportadas por esta versão são 3.9-3.11. +Looking ahead, we’d love to translate the website into more languages. If you’d like to help, please connect with the NumPy Translations Team on Slack: https://join.slack.com/t/numpy-team/shared_invite/zt-1gokbq56s-bvEpo10Ef7aHbVtVFeZv2w. (Look for the #translations channel.) We are also building a Translations Team who will be working on localizing documentation and educational content across the Scientific Python ecosystem. If this piqued your interest, join us on the Scientific Python Discord: https://discord.gg/khWtqY6RKr. (Look for the #translation channel.) -### Promovendo uma cultura inclusiva: Chamada de participação +### NumPy 1.25.0 released -_10 de maio de 2023_ -- Promovendo uma Cultura Inclusiva: Chamada de Participação +_Jun 17, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -Como podemos ser melhores quando se trata de diversidade e de inclusão? Leia o relatório e descubra como colaborar [aqui](https://contributor-experience.org/docs/posts/dei-report/). +* Support for MUSL, there are now MUSL wheels. +* Support for the Fujitsu C/C++ compiler. +* Object arrays are now supported in einsum. +* Support for the inplace matrix multiplication (`@=`). -### Transição de liderança do time de documentação do NumPy +The NumPy 1.25.0 release continues the ongoing work to improve the handling and promotion of dtypes, increase the execution speed, and clarify the documentation. There has also been preparatory work for the future NumPy 2.0.0, resulting in a large number of new and expired deprecations. -_6 de janeiro de 2023_ –- Mukulika Pahari e Ross Barnowski são nomeados como lideres do time de documentação do NumPy, substituindo Melissa Mendonça. Agradecemos a Melissa por todas suas contribuições para a documentação oficial do NumPy e materiais educacionais, e Mukulika e Ross por aceitarem o desafio. +A total of 148 people contributed to this release and 530 pull requests were merged. -### NumPy versão 1.24.0 +The Python versions supported by this release are 3.9-3.11. -_18 de dezembro de 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: +### Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation -* Novas palavras-chave "dtype" e "casting" para funções que atuam com stacking. -* Novas funcionalidades e correções do F2PY. -* Muitas depreciações novas, confira. -* Muitas depreciações expiradas. +_May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation -A versão 1.24.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade e execução, e na documentação. Há um grande número de depreciações novas e expiradas devido a mudanças na promoção de dtypes e limpezas no código. É o trabalho de 177 contribuidores espalhados em 444 pull requests. As versões suportadas do Python são 3.8-3.11. +How can we be better when it comes to diversity and inclusion? Read the report and find out how to get involved [here](https://contributor-experience.org/docs/posts/dei-report/). -### NumPy versão 1.23.0 +### NumPy documentation team leadership transition -_22 de junho de 2022_ -- O [NumPy 1.23.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: +_Jan 6, 2023_ –- Mukulika Pahari and Ross Barnowski are appointed as the new NumPy documentation team leads replacing Melissa Mendonça. We thank Melissa for all her contributions to the NumPy official documentation and educational materials, and Mukulika and Ross for stepping up. -* Implementação de `loadtxt` em C, melhorando muito seu desempenho. -* Exposição do DLPack ao nível de Python para facilitar a troca de dados. -* Mudanças na promoção e comparações de dtypes estruturados. -* Melhorias no f2py. +### NumPy 1.24.0 released -A versão 1.23.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade de execução, na documentação e na expiração de depreciações. É o trabalho de 151 contribuidores espalhados em 494 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão 3.8-3.10. Python 3.11 será suportado quando chegar na etapa rc. +_Dec 18, 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -### Pesquisa NumFOCUS DEI: chamada para participação +* New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. +* New F2PY features and fixes. +* Many new deprecations, check them out. +* Many expired deprecations, -_13 de abril de 2022_ -- O NumPy está trabalhando com a [NumFOCUS](http://numfocus.org/) em um [projeto de pesquisa](https://numfocus.org/diversity-inclusion-disc/a-pivotal-time-in-numfocuss-project-aimed-dei-efforts?eType=EmailBlastContent&eId=f41a86c3-60d4-4cf9-86cf-58eb49dc968c) financiado pela [Gordon & Betty Moore Foundation](https://www.moore.org/) para entender as barreiras à participação que contribuidores, especialmente aqueles de grupos historicamente subrepresentados, enfrentam na comunidade open source. A equipe da pesquisa gostaria de falar com novos colaboradores, desenvolvedores e mantenedores, e aqueles que contribuíram no passado sobre suas experiências contribuindo para o NumPy. +The NumPy 1.24.0 release continues the ongoing work to improve the handling and promotion of dtypes, increase execution speed, and clarify the documentation. There are a large number of new and expired deprecations due to changes in dtype promotion and cleanups. It is the work of 177 contributors spread over 444 pull requests. The supported Python versions are 3.8-3.11. -**Quer compartilhar suas experiências?** +### Numpy 1.23.0 released -Por favor, preencha este breve formulário: ["Participant Interest form"](https://numfocus.typeform.com/to/WBWVJSqe) que contém informações adicionais sobre os objetivos da pesquisa, privacidade e considerações de confidencialidade. Sua participação será valiosa para o crescimento e sustentabilidade de comunidades de software open source diversas e inclusivas. Os participantes aceitos participarão de uma entrevista de 30 minutos com um membro da equipe de pesquisa. +_Jun 22, 2022_ -- [NumPy 1.23.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: -### NumPy versão 1.22.0 +* Implementation of `loadtxt` in C, greatly improving its performance. +* Exposure of DLPack at the Python level for easy data exchange. +* Changes to the promotion and comparisons of structured dtypes. +* Improvements to f2py. -_31 de dezembro de 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: +The NumPy 1.23.0 release continues the ongoing work to improve the handling and promotion of dtypes, increase the execution speed, clarify the documentation, and expire old deprecations. It is the work of 151 contributors spread over 494 pull requests. The Python versions supported by this release 3.8-3.10. Python 3.11 will be supported when it reaches the rc stage. -* Anotações de tipo do namespace principal estão praticamente completas. Ainda há trabalho a se fazer no upstream, mas a maior parte do trabalho está feita. Esta é provavelmente a melhoria mais visível para os usuários nesta versão. -* Uma versão preliminar da proposta do [array API Standard](https://data-apis.org/array-api/latest/) está disponível (veja [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html)). Este é um passo na criação de uma coleção padrão de funções que podem ser compartilhadas entre bibliotecas como CuPy e JAX. -* NumPy agora tem um backend de DLPack. DLPack fornece um formato comum de compartilhamento para dados de arrays (tensores). -* Novos métodos para `quantile`, `percentile`, e funções relacionadas. Os novos métodos fornecem um conjunto completo dos métodos comumente encontrados na literatura. -* As funções universais foram refatoradas para implementar a maior parte da [NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html). Isso também desbloqueia a capacidade de experimentar a futura API DType. -* Um novo alocador de memória configurável para uso pelos projetos downstream. +### NumFOCUS DEI research study: call for participation -NumPy 1.22.0 é uma versão importante com o trabalho de 153 contribuidores espalhados por mais de 609 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.8-3.10. +_Apr 13, 2022_ -- NumPy is working with [NumFOCUS](http://numfocus.org/) on a [research project](https://numfocus.org/diversity-inclusion-disc/a-pivotal-time-in-numfocuss-project-aimed-dei-efforts?eType=EmailBlastContent&eId=f41a86c3-60d4-4cf9-86cf-58eb49dc968c) funded by the [Gordon & Betty Moore Foundation](https://www.moore.org/) to understand the barriers to participation that contributors, particularly those from historically underrepresented groups, face in the open-source software community. The research team would like to talk to new contributors, project developers and maintainers, and those who have contributed in the past about their experiences joining and contributing to NumPy. -### Promovendo uma cultura inclusiva no ecossistema científico de Python +**Interested in sharing your experiences?** -_31 de agosto de 2021_ -- Estamos felizes em anunciar que a Chan Zuckerberg Initiative [vai financiar](https://chanzuckerberg.com/newsroom/czi-awards-16-million-for-foundational-open-source-software-tools-essential-to-biomedicine/) um projeto para apoiar a integração, inclusão, e retenção de pessoas de grupos marginalizados historicamente em projetos científicos em Python, e para estruturalmente melhorar a dinâmica das comunidades para o NumPy, SciPy, Matplotlib, e Pandas. +Please complete this brief [“Participant Interest” form](https://numfocus.typeform.com/to/WBWVJSqe) which contains additional information on the research goals, privacy, and confidentiality considerations. Your participation will be valuable to the growth and sustainability of diverse and inclusive open-source software communities. Accepted participants will participate in a 30-minute interview with a research team member. -Como parte do programa [CZI's Essential Open Source Software for Science](https://chanzuckerberg.com/eoss/), esse [financiamento adicional para diversidade e inclusão](https://cziscience.medium.com/advancing-diversity-and-inclusion-in-scientific-open-source-eaabe6a5488b) vai apoiar a criação de posições de Contributor Experience Lead para identificar, documentar e implementar práticas para fomentar comunidades open source inclusivas. Este projeto será liderado por Melissa Mendonça (NumPy), com apoio adicional de Ralf Gommers (NumPy, SciPy), Hannah Aizenman e Thomas Caswell (Matplotlib), Matt Haberland (SciPy), e Joris Van den Bossche (Pandas). +### Numpy 1.22.0 release -Esse é um projeto ambicioso que visa descobrir e implementar atividades que devem estruturalmente melhorar a dinâmica da comunidade de nossos projetos. Ao criar essas novas funções entre projetos, esperamos introduzir um novo modelo de colaboração às comunidades de Python científico, permitir que o trabalho de construção da comunidade no ecossistema seja feito de forma mais eficiente e com maiores resultados. Também esperamos desenvolver uma imagem mais clara do que funciona e o que não funciona em nossos projetos para engajar e reter novos colaboradores, especialmente de grupos historicamente sub-representados. Finalmente, planejamos produzir relatórios detalhados sobre as ações executadas, explicando como eles afetaram nossos projetos em termos de representação e interação com nossas comunidades. +_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: -O projeto de dois anos deverá começar em novembro de 2021 e estamos animados para ver os resultados deste trabalho! [Você pode ler a proposta completa aqui](https://figshare.com/articles/online_resource/Advancing_an_inclusive_culture_in_the_scientific_Python_ecosystem/16548063). +* 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. -### Pesquisa NumPy 2021 +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. -_12 de julho de 2021_ -- Nós do NumPy acreditamos no poder da nossa comunidade. 1,236 usuários do NumPy de 75 países participaram da nossa primeira pesquisa ano passado. Os resultados da pesquisa nos ajudaram a compreender muito bem o que devemos fazer pelos 12 meses seguintes. +### Advancing an inclusive culture in the scientific Python ecosystem -Chegou a hora de fazer outra pesquisa e estamos contando com você novamente. Vai levar cerca de 15 minutos do seu tempo. Além de Inglês, o questionário de pesquisa está disponível em 8 idiomas adicionais: Bangla, Francês, Hindi, Japonês, Mandarim, Português, Russo e Espanhol. +_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. -Siga o link para começar: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. +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. -### NumPy versão 1.19.0 +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). -_23 de junho de 2021_ -- O [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: +### 2021 NumPy survey -- a continuação do trabalho com SIMD para suportar mais funções e plataformas, -- trabalho inicial na infraestrutura e conversão de novos dtypes, -- wheels universal2 para Python 3.8 e Python 3.9 no Mac, -- melhorias na documentação, -- melhorias nas anotações de tipos, -- novo bitgenerator `PCG64DXSM` para números aleatórios. +_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. -Esta versão do NumPy é o resultado de 581 pull requests aceitos, a partir das contribuições de 175 pessoas. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.7-3.9; o suporte para o Python 3.10 será adicionado após o lançamento do Python 3.10. +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. -### Resultados da pesquisa NumPy 2020 -_22 de junho de 2021_ -- Em 2020, o time de pesquisas NumPy, em parceria com estudantes e professores da Universidade de Michigan e da Universidade de Maryland, realizou a primeira pesquisa oficial sobre a comunidade NumPy. Encontre os resultados da pesquisa aqui: https://numpy.org/user-survey-2020/. +### 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: -### NumPy versão 1.20.0 +- 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. -_30 de janeiro de 2021_ -- O [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) está disponível. Este é o maior lançamento do NumPy até hoje, graças a mais de 180 colaboradores. As duas novidades mais emocionantes são: -- Anotações de tipos para grandes partes do NumPy, e um novo submódulo `numpy.typing` contendo aliases `ArrayLike` e `DtypeLike` que usuários e bibliotecas downstream podem usar quando quiserem adicionar anotações de tipos em seu próprio código. -- Otimizações de compilação SIMD multi-plataforma, com suporte para instruções x86 (SSE, AVX), ARM64 (Neon) e PowerPC (VSX). Isso rendeu melhorias significativas de desempenho para muitas funções (exemplos: [sen/cos](https://github.com/numpy/numpy/pull/17587), [einsum](https://github.com/numpy/numpy/pull/18194)). +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. -### Diversidade no projeto NumPy -_20 de setembro de 2020_ -- Escrevemos uma [declaração sobre o estado da diversidade e inclusão no projeto NumPy e discussões em redes sociais sobre isso.](/diversity_sep2020). +### 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/. -### Primeiro artigo oficial do NumPy publicado na Nature! -_16 de setembro de 2020_ -- Temos o prazer de anunciar a publicação do [primeiro artigo oficial do NumPy](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2) como um artigo de revisão na Nature. Isso ocorre 14 anos após o lançamento do NumPy 1.0. O artigo abrange aplicações e conceitos fundamentais da programação de matrizes, o rico ecossistema científico de Python construído em cima do NumPy, e os protocolos de array recentemente adicionados para facilitar a interoperabilidade com bibliotecas externas para computação com matrizes e tensores, como CuPy, Dask e JAX. +### 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)). -### O Python 3.9 está chegando, quando o NumPy vai liberar wheels binárias? +### Diversity in the NumPy project -_14 de setembro de 2020_ -- Python 3.9 será lançado em algumas semanas. Se você for quiser usar imediatamente a nova versão do Python, você pode ficar desapontado ao descobrir que o NumPy (e outros pacotes binários como SciPy) não terão wheels no dia do lançamento. É um grande esforço adaptar a infraestrutura de compilação a uma nova versão de Python e normalmente leva algumas semanas para que os pacotes apareçam no PyPI e no conda-forge. Em preparação para este evento, por favor, certifique-se de -- atualizar seu `pip` para a versão 20.1 pelo menos para suportar `manylinux2010` e `manylinux2014` -- usar [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) ou `--only-binary=:all:` para impedir `pip` de tentar compilar a partir do código fonte. +_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). -### NumPy versão 1.19.2 +### First official NumPy paper published in Nature! -_10 de setembro de 2020_ -- O [NumPy 1.19.2](https://numpy.org/devdocs/release/1.19.2-notes.html) está disponível. Essa última versão da série 1.19 corrige vários bugs, inclui preparações para o lançamento [do Cython 3](http://docs.cython.org/en/latest/src/changes.html) e fixa o setuptools para que o distutils continue funcionando enquanto modificações upstream estão sendo feitas. As wheels para aarch64 são compiladas com manylinux2014 mais recente que conserta um problema com distribuições linux diferentes. +_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. -### A primeira pesquisa NumPy está aqui! -_2 de julho de 2020_ -- Esta pesquisa tem como objetivo guiar e definir prioridades para tomada de decisões sobre o desenvolvimento do NumPy como software e como comunidade. A pesquisa está disponível em mais 8 idiomas além do inglês: Bangla, Hindi, Japonês, Mandarim, Português, Russo, Espanhol e Francês. +### Python 3.9 is coming, when will NumPy release binary wheels? -Ajude-nos a melhorar o NumPy respondendo à pesquisa [aqui](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl). +_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. -### O NumPy tem um novo logo! +### Numpy 1.19.2 release -_24 de junho de 2020_ -- NumPy agora tem um novo logo: +_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: NumPy logo -O logotipo é uma versão moderna do antigo, com um design mais limpo. Obrigado à Isabela Presedo-Floyd por projetar o novo logotipo, bem como ao Travis Vaught pelo o logotipo antigo que nos serviu bem durante mais de 15 anos. +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 versão 1.19.0 +### NumPy 1.19.0 release -_20 de junho de 2020_ -- O NumPy 1.19.0 está disponível. Esta é a primeira versão sem suporte ao Python 2, portanto foi uma "versão de limpeza". A versão mínima de Python suportada agora é Python 3.6. Uma característica nova importante é que a infraestrutura de geração de números aleatórios que foi introduzida na NumPy 1.17.0 agora está acessível a partir do Cython. +_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. -### Aceitação no programa Season of Docs +### Season of Docs acceptance -_11 de maio de 2020_ -- O NumPy foi aceito como uma das organizações mentoras do programa Google Season of Docs. Estamos animados com a oportunidade de trabalhar com um *technical writer* para melhorar a documentação do NumPy mais uma vez! Para mais detalhes, consulte [o site oficial do programa Season of Docs](https://developers.google.com/season-of-docs/) e nossa [página de ideias](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas). +_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 versão 1.18.0 +### NumPy 1.18.0 release -_22 de dezembro de 2019_ -- O NumPy 1.18.0 está disponível. Após as principais mudanças em 1.17.0, esta é uma versão de consolidação. É a última versão menor que suportará Python 3.5. Destaques dessa versão incluem a adição de uma infraestrutura básica para permitir o link com as bibliotecas BLAS e LAPACK em 64 bits durante a compilação, e uma nova C-API para `numpy.random`. +_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`. -Por favor, veja as [notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) para mais detalhes. +Please see the [release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) for more details. -### O NumPy recebe financiamento da Chan Zuckerberg Initiative +### NumPy receives a grant from the Chan Zuckerberg Initiative -_15 de novembro de 2019_ -- Estamos felizes em anunciar que o NumPy e a OpenBLAS, uma das dependências-chave do NumPy, receberam um auxílio conjunto de $195,000 da Chan Zuckerberg Initiative através do seu programa [Essential Open Source Software for Science](https://chanzuckerberg.com/eoss/) que apoia a manutenção, crescimento, desenvolvimento e envolvimento da comunidade em ferramentas de código aberto fundamentais para a ciência. +_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. -Este auxílio será usado para aumentar os esforços de melhoria da documentação do NumPy, reformulação do site, desenvolvimento comunitário para melhor servir a nossa grande, e rapidamente crescente, base de usuários, assim como para garantir a sustentabilidade do projeto a longo prazo. Enquanto a equipe OpenBLAS se concentrará em tratar de um conjunto de questões técnicas fundamentais, em particular relacionadas a *thread-safety*, AVX-512, e *thread-local storage* (TLS), bem como melhorias algorítmicas na ReLAPACK (Recursive LAPACK) da qual a OpenBLAS depende. +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. -Mais detalhes sobre nossas propostas e resultados esperados podem ser encontrados na [proposta completa de concessão de auxílio](https://figshare.com/articles/Proposal_NumPy_OpenBLAS_for_Chan_Zuckerberg_Initiative_EOSS_2019_round_1/10302167). O trabalho está agendado para começar no dia 1 de dezembro de 2019 e continuar pelos próximos 12 meses. +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 - -Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Bugfix lança (apenas o `z` muda no `x.y.` número da versão) não tem novos recursos; versões menores (o `y` aumenta) sim. - -- NumPy 1.25.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.2)) -- _31 de julho de 2023_. -- NumPy 1.25.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.1)) -- _8 de julho de 2023_. -- NumPy 1.24.4 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _26 de junho de 2023_. -- NumPy 1.25.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 de junho de 2023_. -- NumPy 1.24.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 de abril de 2023_. -- NumPy 1.24.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 de fevereiro de 2023_. -- NumPy 1.24.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _26 de dezembro de 2022_. -- NumPy 1.24.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.0)) -- _18 de dezembro de 2022_. -- NumPy 1.23.5 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _19 de novembro de 2022_. -- NumPy 1.23.4 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.4)) -- _12 de outubro de 2022_. -- NumPy 1.23.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.3)) -- _9 de setembro de 2022_. -- NumPy 1.23.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.2)) -- _14 de agosto de 2022_. -- NumPy 1.23.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.1)) -- _8 de julho de 2022_. -- NumPy 1.23.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.0)) -- _22 de junho de 2022_. -- NumPy 1.22.4 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.4)) -- _20 de maio de 2022_. -- NumPy 1.21.6 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.6)) -- _12 de abril de 2022_. -- NumPy 1.22.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.3)) -- _7 de março de 2022_. -- NumPy 1.22.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.2)) -- _3 de fevereiro de 2022_. -- NumPy 1.22.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.1)) -- _14 de janeiro de 2022_. -- NumPy 1.22.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.0)) -- _31 de dezembro de 2021_. -- NumPy 1.21.5 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.5)) -- _19 de dezembro de 2021_. -- NumPy 1.21.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.0)) -- _22 de junho de 2021_. -- NumPy 1.20.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3)) -- _10 de maio de 2021_. -- NumPy 1.20.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.0)) -- _30 de janeiro de 2021_. -- NumPy 1.19.5 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.5)) -- _5 de janeiro de 2021_. -- NumPy 1.19.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.0)) -- _20 de junho de 2020_. -- NumPy 1.18.4 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _3 de maio de 2020_. -- NumPy 1.17.5 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.5)) -- _1 de janeiro de 2020_. -- NumPy 1.18.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0)) -- _22 de dezembro de 2019_. -- NumPy 1.17.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.0)) -- _26 de julho de 2019_. -- NumPy 1.16.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.16.0)) -- _14 de janeiro de 2019_. -- NumPy 1.15.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.15.0)) -- _23 de julho de 2018_. -- NumPy 1.14.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.14.0)) -- _7 de janeiro de 2018_. +## Releases + +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 1.25.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.2)) -- _31 Jul 2023_. +- NumPy 1.25.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.1)) -- _8 Jul 2023_. +- NumPy 1.24.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _26 Jun 2023_. +- NumPy 1.25.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. +- NumPy 1.24.3 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 Apr 2023_. +- NumPy 1.24.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 Feb 2023_. +- NumPy 1.24.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _26 Dec 2022_. +- NumPy 1.24.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.0)) -- _18 Dec 2022_. +- NumPy 1.23.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _19 Nov 2022_. +- NumPy 1.23.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.4)) -- _12 Oct 2022_. +- NumPy 1.23.3 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.3)) -- _9 Sep 2022_. +- NumPy 1.23.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.2)) -- _14 Aug 2022_. +- NumPy 1.23.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.1)) -- _8 Jul 2022_. +- NumPy 1.23.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.0)) -- _22 Jun 2022_. +- NumPy 1.22.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.4)) -- _20 May 2022_. +- NumPy 1.21.6 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.6)) -- _12 Apr 2022_. +- NumPy 1.22.3 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.3)) -- _7 Mar 2022_. +- NumPy 1.22.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.2)) -- _3 Feb 2022_. +- NumPy 1.22.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.1)) -- _14 Jan 2022_. +- 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/teams.md b/content/pt/teams.md index fcbe93bcfb..56483a3271 100644 --- a/content/pt/teams.md +++ b/content/pt/teams.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: Times NumPy +title: NumPy Teams sidebar: false ---