Update translations for Japanese

.github/workflows/create-translations-pr.yml

@@ -0,0 +1,54 @@
+name: Create Translations PR
+
+on:
+  workflow_dispatch:
+    inputs:
+      language_code:
+        description: 'Crowdin language code for the language of interest'
+        required: true
+
+jobs:
+  auto-translation-pr:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    # Run only on main branch in upstream repo.
+    if: ${{ github.repository == 'steppi/numpy.org' && github.ref == 'refs/heads/main' }}
+    steps:
+      - name: Checkout numpy.org
+        uses: actions/checkout@v4
+        with:
+          repository: 'steppi/numpy.org'
+          path: 'numpy.org'
+          ref: 'main'
+          fetch-depth: 0
+
+      - name: Checkout scientific-python-translations automations
+        uses: actions/checkout@v4
+        with:
+          repository: 'scientific-python-translations/automations'
+          path: 'automations'
+          ref: 'main'
+
+      - name: Create translations branch for language of interest
+        env:
+          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+        run: |
+          git config --global user.email "[email protected]"
+          git config --global user.name "GitHub Actions"
+          ../automations/scripts/create_branch_for_language.sh origin main l10n_main ${{ github.event.inputs.language_code }}
+          branch_name=$(git rev-parse --abbrev-ref HEAD)
+          git push -u origin $branch_name
+          echo "BRANCH_NAME=$branch_name" >> $GITHUB_ENV
+        working-directory: ./numpy.org
+
+      - name: Create Pull Request
+        env:
+          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+        run: |
+          language_name=$(../automations/scripts/get_language_name.sh ${{ github.event.inputs.language_code }})
+          gh pr create --base main --head ${{ env.BRANCH_NAME }} --title "Update translations for $language_name" \
+          --body "This PR to update translations for $language_name was generated by the GitHub workflow, \
+          auto-translations-pr.yml and includes all commits from this repo's Crowdin branch for the language \
+          of interest. A final check of the rendered docs is needed to identify if there are any formatting \
+          errors due to incorrect string segmentation by Crowdin. If there are such formatting errors, they \
+          should be fixed directly on this branch, not through Crowdin."
+        working-directory: ./numpy.org

content/ja/_index.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title:
+title: null
 ---
 
 {{< grid columns="1 2 2 3" >}}
@@ -8,45 +8,42 @@ title:
 type = 'card'
 title = '強力な多次元配列'
 body = '''
-NumPyの高速で多機能なベクトル化計算、インデックス処理、ブロードキャストの考え方は、現在の配列計算におけるデファクト・スタ>ンダードです。
-'''
+NumPyの高速で多機能なベクトル化計算、インデックス処理、ブロードキャストの考え方は、現在の配列計算におけるデファクト・スタンダードとなっています。
 
 [[item]]
 type = 'card'
 title = '数値計算ツール群'
 body = '''
-NumPyは、様々な数学関数、乱数生成器、線形代数ルーチン、フーリエ変換などを提供しています。
+NumPyは、様々な数学関数、乱数生成器、線形代数ルーチン、フーリエ変換機能などを提供しています。
 '''
 
 [[item]]
 type = 'card'
-title = '相互運用性'
+title = 'オープンソース'
 body = '''
-NumPyは、幅広いハードウェアとコンピューティング・プラットフォームをサポートしており、分散処理、GPU、疎行列ライブラリにも対
-応しています。
+NumPyは、寛容な[BSDライセンス](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt)の元で公開されています。NumPyは活発で、互いを尊重し、多様性を認め合う[コミュニティ](/ja/community)によって、 [GitHub](https://github.com/numpy/numpy)上でオープンに開発されています.
 '''
 
 [[item]]
 type = 'card'
-title = '高パフォーマンス'
+title = '相互運用性'
 body = '''
-NumPyの大部分は最適化されたC言語のコードで構成されています。これによりPythonの柔軟性とコンパイルされたコードの高速性の両方
-を享受できます。
+NumPyは、幅広いハードウェアとコンピューティング・プラットフォームをサポートしており、分散処理、GPU、疎行列ライブラリにも対
+応しています。
 '''
 
 [[item]]
 type = 'card'
-title = '使いやすさ'
+title = '高いパフォーマンス'
 body = '''
-NumPyの高水準なシンタックスは、どんなバックグラウンドや経験を持つのプログラマーでも簡単に利用することができ、生産性を高め>ることができます。
+NumPyの大部分は最適化されたC言語のコードで構成されています。これによりPythonの柔軟性とコンパイルされたコードの高速性の両方を享受できます。 コンパイルされたコードのスピードでの Python の柔軟性をお楽しみください。
 '''
 
 [[item]]
 type = 'card'
-title = 'オープンソース'
+title = '使いやすさ'
 body = '''
-NumPyは、寛容な[BSDライセンス](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt)で公開されています。NumPyは活発で、互>いを尊重し、多様性を認め合う[コミュニティ](/ja/community)によって、 [GitHub](https://github.com/numpy/numpy)上でオープンに開発されていま
-す.
+NumPyの抽象化されたシンタックスは、どんなバックグラウンドや経験を持つのプログラマーでも簡単に利用することができ、生産性を高めることができます。
 '''
 
 {{< /grid >}}

content/ja/about.md

@@ -49,13 +49,13 @@ Numpy プロジェクトのコアメンバーは、プロジェクトへの貢
 - 最適化
 - 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。
+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。
 
 ## NumFOCUSサブ委員会
 
 - Charles Harris
 - Ralf Gommers
-- Inessa Pawson
+- Melissa Weber Mendonça
 - Sebastian Berg
 - 外部メンバー: Thomas Caswell
 

content/ja/case-studies/blackhole-image.md

@@ -4,19 +4,13 @@ sidebar: false
 ---
 
 {{< figure >}}
-src = '/images/content_images/cs/blackhole.jpg'
-title = 'Black Hole M87'
-alt = 'black hole image'
-attribution = '(Image Credits: Event Horizon Telescope Collaboration)'
-attrk = 'https://www.jpl.nasa.gov/images/universe/90410/blackhole20190410.jpg'
+src = '/images/content_images/cs/blackhole.jpg' title = 'Black Hole M87' alt = 'black hole image' attribution = '(Image Credits: Event Horizon Telescope Collaboration)' attributionlink = 'https://www.jpl.nasa.gov/images/universe/20190410/blackhole20190410.jpg'
 {{< /figure >}}
 
-{{< blockquote
-    cite="https://www.youtube.com/watch?v=BIvezCVcsYs"
-    by="*カリフォルニア工科大学 計算・数理学部*のKatie Bouman助教授"
->}}
-M87ブラックホールを画像化することは、見ることのできないものを、あえて見ようとするようなものです。
-{{< /blockquote >}}
+{{< blockquote cite="https://www.youtube.com/watch?v=BIvezCVcsYs" by="Katie Bouman, * カリフォルニア工科大学の計算数理科学の助教授 *"
+> M87ブラックホールを画像化することは、見ることのできないものを、あえて見ようとするようなものです。 
+> 
+> {{< /blockquote >}}
 
 ## 地球大の望遠鏡
 
@@ -45,12 +39,7 @@ M87ブラックホールを画像化することは、見ることのできな
     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?
 
 {{< figure >}}
-src = '/images/content_images/cs/dataprocessbh.png'
-title = 'EHTのデータ処理パイプライン'
-alt = 'data pipeline'
-align = 'center'
-attribution = '(Diagram Credits: The Astrophysical Journal, Event Horizon Telescope Collaboration)'
-attributionlink = 'https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab0c57'
+src = '/images/content_images/cs/dataprocessbh.png' title = 'EHTのデータ処理パイプライン' alt = 'data pipeline' align = 'center' attribution = '(Diagram Credits: The Astrophysical Journal, Event Horizon Telescope Collaboration)' attributionlink = 'https://iopscience.iop.org/article/10.3847/2041-8213/ab0c57'
 {{< /figure >}}
 
 ## NumPyが果たした役割
@@ -62,17 +51,13 @@ EHTの共同研究では、最先端の画像再構成技術を使用して、
 彼らの研究は、共同のデータ解析を通じて科学を進歩させる、科学的なPythonエコシステムが果たす役割を如実に表しています。
 
 {{< figure >}}
-src = '/images/content_images/cs/bh_numpy_role.png'
-alt = 'role of numpy'
-title = 'ブラックホール画像化でNumPyが果たした役割'
+src = '/images/content_images/cs/bh_numpy_role.png' alt = 'role of numpy' title = 'ブラックホール画像化でNumPyが果たした役割'
 {{< /figure >}}
 
 例えば、 [`eht-imaging`][ehtim] というPython パッケージは VLBI データで画像の再構築をシミュレートし、実行するためのツールです。 NumPyは、以下のソフトウェア依存関係チャートで示されているように、このパッケージで使用される配列データ処理の中核を担っています。
 
 {{< figure >}}
-src = '/images/content_images/cs/ehtim_numpy.png'
-alt = 'ehtim dependency map highlighting numpy'
-title = 'NumPyの中心としたehtimのソフトウェア依存図'
+src = '/images/content_images/cs/ehtim_numpy.png' alt = 'ehtim dependency map highlighting numpy' title = 'NumPyの中心としたehtimのソフトウェア依存図'
 {{< /figure >}}
 
 NumPyだけでなく、[SciPy](https://www.scipy.org)や[Pandas](https://pandas.io)などのパッケージもブラックホール画像化におけるデータ処理パイプラインに利用されています。 天文学の標準的なファイル形式や時間/座標変換 は[Astropy][astropy]で実装され、ブラックホールの最終画像の生成を含め、解析パイプライン全体でのデータ可視化には [Matplotlib][mpl]が利用されました。
@@ -82,9 +67,7 @@ NumPyだけでなく、[SciPy](https://www.scipy.org)や[Pandas](https://pandas.
 NumPyの中心的な機能である、効率的で適用性の高いn次元配列は、研究者が大規模な数値データを操作することを可能にし、世界で初めてのブラックホールの画像化の基礎を築きました。 アインシュタインの理論に素晴らしい視覚的証拠を与えたのは、科学の画期的な瞬間だといえます。 この科学的に偉大な達成には、技術的の飛躍的な進歩だけでなく、200人以上の科学者と世界で 最高の電波観測所の間での国際協力も寄与しました。  革新的なアルゴリズムとデータ処理技術は、既存の天文学モデルを改良し、宇宙の謎を解き明かす助けになったといえます。
 
 {{< figure >}}
-src = '/images/content_images/cs/numpy_bh_benefits.png'
-alt = 'numpy benefits'
-title = '利用されたNumPyの主要機能'
+src = '/images/content_images/cs/numpy_bh_benefits.png' alt = 'numpy benefits' title = '利用されたNumPyの主要機能'
 {{< /figure >}}
 
 [resolution]: https://eventhorizontelescope.org/press-release-april-10-2019-astronomers-capture-first-image-black-hole

content/ja/case-studies/cricket-analytics.md

@@ -3,20 +3,14 @@ title: "ケーススタディ: クリケット分析、ゲームチェンジャ
 sidebar: false
 ---
 
-{{< figure >}}
-src = '/images/content_images/cs/ipl-stadium.png'
-title = ' IPLT20、インド最大のクリケットフェスティバル'
-alt = 'Indian Premier League Cricket cup and stadium'
-attribution = '(Image credits: IPLT20 (cup and logo) & Akash Yadav (stadium))'
-attributionlink = 'https://unsplash.com/@aksh1802'
+{{< figure src="/images/content_images/cs/ipl-stadium.png" caption="** IPLT20、インド最大のクリケットフェスティバル**" alt="Indian Premier League Cricket cup and stadium" attr="*(Image credits: IPLT20 (cup and logo) & Akash Yadav (stadium))*" attrlink="https://unsplash.com/@aksh1802" >}}
+src = '/images/content_images/cs/ipl-stadium.png' title = ' IPLT20:インド最大のクリケットフェスティバル' alt = 'Indian Premier League Cricket cup and stadium' attribution = '(Image credits: IPLT20 (cup and logo) & Akash Yadav (stadium))' attributionlink = 'https://unsplash.com/@aksh1802'
 {{< /figure >}}
 
-{{< blockquote
-    cite="https://www.scoopwhoop.com/sports/ms-dhoni/"
-    by="M S Dhoni、 *インディアンチームの元キャプテン、インターナショナル・クリケットプレイヤー、チェンナイ・スーパー・キングスのためにIPLでプレイ*"
->}}
-観客のために競技をするのではなく、国のために競技するのです。
-{{< /blockquote >}}
+{{< blockquote cite="https://www.scoopwhoop.com/sports/ms-dhoni/" by="M S Dhoni, *世界的なクリケットプレイヤーであり、前世界王者、インドチームで活躍し、IPLにおけるチェンナイスーパー王者となった*"
+> }} 観客のために競技しているのではなく、国のために競技しているのです。 
+> 
+> {{< /blockquote >}}
 
 ## クリケットについて
 
@@ -34,12 +28,7 @@ attributionlink = 'https://unsplash.com/@aksh1802'
 * チーム構成に戦略的な決定を下すための、各勝敗へのプレイヤーの貢献
 
 {{< figure >}}
-src = '/images/content_images/cs/cricket-pitch.png'
-title = ' フィールドのフォーカルポイントとなるクリケットピッチ'
-alt = 'A cricket pitch with bowler and batsmen'
-align = 'center'
-attribution = '(Image credit: Debarghya Das)'
-attributionlink = 'http://debarghyadas.com/files/IPLpaper.pdf'
+src = '/images/content_images/cs/cricket-pitch.png' title = ' フィールドのフォーカルポイントとなるクリケットピッチ' alt = 'A cricket pitch with bowler and batsmen' align = 'center' attribution = '(Image credit: Debarghya Das)' attributionlink = 'http://debarghyadas.com/files/IPLpaper.pdf'
 {{< /figure >}}
 
 ### データ分析の主要な目標
@@ -49,11 +38,7 @@ attributionlink = 'http://debarghyadas.com/files/IPLpaper.pdf'
 * 履歴分析に加えて、予測モデルは可能性のある結果を求めることができますが、かなりの数のナンバークランチングとデータサイエンスのノウハウ、可視化ツール、および分析に新しい観測データを含める機能などが必要になります。
 
 {{< figure >}}
-src = '/images/content_images/cs/player-pose-estimator.png'
-alt = 'pose estimator'
-title = 'クリケットの姿勢推定'
-attribution = '(Image credit: connect.vin)'
-attributionlink = 'https://connect.vin/2019/05/ai-for-cricket-batsman-pose-analysis/'
+src = '/images/content_images/cs/player-pose-estimator.png' alt = 'pose estimator' title = 'クリケットの姿勢推定' attribution = '(Image credit: connect.vin)' attributionlink = 'https://connect.vin/2019/05/ai-for-cricket-batsman-pose-analysis/'
 {{< /figure >}}
 
 ### 課題
@@ -83,7 +68,5 @@ attributionlink = 'https://connect.vin/2019/05/ai-for-cricket-batsman-pose-analy
 スポーツアナリティクスは、プロの試合についてはまさにゲームチェンジャーです。 特に戦略的な意思決定については、最近まで主に「直感」や過去の伝統的な考え方に基づいて行われていたため、大きな影響があります。 NumPyは、データ分析・機械学習・人工知能のアルゴリズムに関連する高レベル関数を提供する沢山のPythonパッケージ群の、堅固な基盤となっています。 これらのパッケージは、ゲームの結果を変えるような意思決定を支援するリアルタイムのインサイトを得るため、クリケットの試合だけでなく関連する推論やビジネスの推進にも広く使用されています。 クリケットの試合結果につながる隠れたパラメータや、パターン、属性を見つけることは、ステークホルダーが数字や統計に隠されているゲームの洞察方法を見つけるのにも役に立つのです。
 
 {{< figure >}}
-src = '/images/content_images/cs/numpy_ca_benefits.png'
-alt = 'クリケット分析にNumPyを使用するメリットを示す図'
-title = ' 利用されている主なNumPy機能 '
+src = '/images/content_images/cs/numpy_ca_benefits.png' alt = 'クリケット分析にNumPyを使用するメリットを示す図' title = ' 利用されている主なNumPyの機能 '
 {{< /figure >}}