NumPy 的社区

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

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

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