From 66702fcb0949231e622d9215c085ad14499bdcd3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:25:49 +0200 Subject: [PATCH 01/81] New translations config.yaml (Japanese) --- content/ja/config.yaml | 189 +++++++++++++++++++++++------------------ 1 file changed, 105 insertions(+), 84 deletions(-) diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index f031c22750..e5cf19c5ab 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -1,139 +1,160 @@ -# FOR TRANSLATORS: this is a YAML file, with lines being of the form: -# -# key: value -# -# Please translate the `value`s, not the `key`s! -# Comments (starting with `#`) and `url:` or `link:` lines also do not -# need to be translated. `title:` and `text:` lines do need translation. -# languageName: 日本語 (Japanese) params: description: NumPyが広く利用される理由 強力な多次元配列、数値計算ツール群、相互運用性、高いパフォーマンス、オープンソース navbarlogo: image: logo.svg link: /ja/ - hero: + #Main hero title title: NumPy + #Hero subtitle (optional) subtitle: Pythonによる科学技術計算の基礎パッケージ - buttontext: 使い始める + #Button text + buttontext: "使い始める" + #Where the main hero button links to buttonlink: "/ja/install" + #Hero image (from static/images/___) image: logo.svg - - news: - title: NumPy v1.20.0 - content: 型アノテーションサポート - 複数のプラットフォームにおけるSIMDを利用したパフォーマンス改善 - url: /ja/news - shell: - title: placeholder # do not translate - + title: placeholder intro: - - title: Try NumPy - text: Use the interactive shell to try NumPy in the browser - + - + title: Try NumPy + text: Use the interactive shell to try NumPy in the browser docslink: Don't forget to check out the docs. - casestudies: title: ケーススタディ features: - - title: 世界初のブラックホール画像 - text: NumPyはどのように、SciPyやMatplotlibなどのNumPyに依存するライブラリとともに、イベントホライズンテレスコープによる世界初のブラックホール画像の作成を可能にしたのでしょうか。 - img: /images/content_images/case_studies/blackhole.png - alttext: 世界初のブラックホール画像。黒い背景にオレンジ色の円で描かれています。 - url: /ja/case-studies/blackhole-image - - title: 重力波の検知 - text: 1916年、アルバート・アインシュタインは重力波を予言しました。100年後、LIGOの研究者たちはNumPyを使ってその存在を確認しました。 - img: /images/content_images/case_studies/gravitional.png - alttext: 2つのオーブがお互いに周回し、周りの重力を変位させています。 - url: /ja/case-studies/gw-discov - - title: スポーツ分析 - text: クリケット分析は、統計的モデリングと予測分析によって選手やチームのパフォーマンスを向上させることで、クリケットの試合を変えようとしています。多くの分析が、NumPyにより可能になりました。 - img: /images/content_images/case_studies/sports.jpg - alttext: 緑のフィールド上にあるクリケットボール。 - url: /ja/case-studies/cricket-analytics - - title: 深層学習による姿勢推定 - text: DeepLabCutはNumPyを利用し、種族・時間スケールによらない運動制御の理解へ向け、動物の行動観察を含む科学技術研究を加速しています。 - img: /images/content_images/case_studies/deeplabcut.png - alttext: チータの姿勢推定 - url: /ja/case-studies/deeplabcut-dnn - + - + title: 世界初のブラックホール画像 + text: NumPyはどのように、SciPyやMatplotlibなどのNumPyに依存するライブラリとともに、イベントホライズンテレスコープによる世界初のブラックホール画像の作成を可能にしたのでしょうか。 + img: /images/content_images/case_studies/blackhole.png + alttext: 世界初のブラックホール画像。黒い背景にオレンジ色の円で描かれています。 + url: /ja/case-studies/blackhole-image + - + title: 重力波の検知 + text: 1916年、アルバート・アインシュタインは重力波を予言しました。100年後、LIGOの研究者たちはNumPyを使ってその存在を確認しました。 + img: /images/content_images/case_studies/gravitional.png + alttext: 2つのオーブがお互いに周回し、周りの重力を変位させています。 + url: /ja/case-studies/gw-discov + - + title: スポーツ分析 + text: クリケット分析は、統計的モデリングと予測分析によって選手やチームのパフォーマンスを向上させることで、クリケットの試合を変えようとしています。多くの分析が、NumPyにより可能になりました。 + img: /images/content_images/case_studies/sports.jpg + alttext: 緑のフィールド上にあるクリケットボール。 + url: /ja/case-studies/cricket-analytics + - + title: 深層学習による姿勢推定 + text: DeepLabCutはNumPyを利用し、種族・時間スケールによらない運動制御の理解へ向け、動物の行動観察を含む科学技術研究を加速しています。 + img: /images/content_images/case_studies/deeplabcut.png + alttext: チータの姿勢推定 + url: /ja/case-studies/deeplabcut-dnn keyfeatures: features: - - title: 強力な多次元配列 - text: NumPyの高速で多機能なベクトル化計算、インデックス処理、ブロードキャスティングのコンセプトは、今日の配列計算のデファクト・スタンダードです。 - - title: 数値計算ツール群 - text: 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。 - - title: 相互運用性 - text: 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。 - - title: 高パフォーマンス - text: NumPyの中核は最適化されたC言語のコードです。Pythonの柔軟性を、コンパイルされたコードの高速さとともに享受できます。 - - title: 使いやすさ - text: 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値のプログラマーでも利用でき、生産性を高めることができます。 - - title: オープンソース - text: 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. - + - + title: 強力な多次元配列 + text: NumPyの高速で多機能なベクトル化計算、インデックス処理、ブロードキャスティングのコンセプトは、今日の配列計算のデファクト・スタンダードです。 + - + title: 数値計算ツール群 + text: 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。 + - + title: 相互運用性 + text: 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。 + - + title: 高パフォーマンス + text: NumPyの中核は最適化されたC言語のコードです。Pythonの柔軟性を、コンパイルされたコードの高速さとともに享受できます。 + - + title: 使いやすさ + text: 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値のプログラマーでも利用でき、生産性を高めることができます。 + - + title: オープンソース + text: 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. tabs: title: エコシステム section5: false - navbar: - - title: インストール + - + title: インストール url: /ja/install - - title: ドキュメント + - + title: ドキュメント url: https://numpy.org/doc/stable - - title: 学び方 + - + title: 学び方 url: /ja/learn - - title: コミュニティ + - + title: コミュニティ url: /ja/community - - title: 私達について + - + title: 私達について url: /ja/about - - title: NumPyに貢献する + - + title: NumPyに貢献する url: /ja/contribute - + - + title: Contribute + url: /contribute footer: logo: logo.svg socialmediatitle: "" socialmedia: - - link: https://github.com/numpy/numpy - icon: github - - link: https://www.youtube.com/channel/UCguIL9NZ7ybWK5WQ53qbHng - icon: youtube - - link: https://twitter.com/numpy_team - icon: twitter + - + link: https://github.com/numpy/numpy + icon: github + - + link: https://www.youtube.com/channel/UCguIL9NZ7ybWK5WQ53qbHng + icon: youtube + - + link: https://twitter.com/numpy_team + icon: twitter quicklinks: column1: title: "" links: - - text: インストール + - + text: インストール link: /ja/install - - text: ドキュメント + - + text: ドキュメント link: https://numpy.org/doc/stable - - text: 学び方 + - + text: 学び方 link: /ja/learn - - text: 引用する + - + text: 引用する link: /ja/citing-numpy - - text: ロードマップ + - + text: ロードマップ link: https://numpy.org/neps/roadmap.html column2: links: - - text: 私達について + - + text: 私達について link: /ja/about - - text: コミュニティ + - + text: コミュニティ link: /ja/community - - text: User surveys + - + text: User surveys link: /ja/user-surveys - - text: NumPyに貢献する + - + text: NumPyに貢献する link: /ja/contribute - - text: 行動規範 + - + text: 行動規範 link: /ja/code-of-conduct column3: links: - - text: サポートを得る方法 + - + text: サポートを得る方法 link: /ja/gethelp - - text: 利用規約 + - + text: 利用規約 link: /ja/terms - - text: プライバシーポリシー + - + text: プライバシーポリシー link: /ja/privacy - - text: プレス用資料 + - + text: プレス用資料 link: /ja/press-kit + From d3c1fdd75fb91cd161b5b5b43d4de5afdadec499 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:25:54 +0200 Subject: [PATCH 02/81] New translations tabcontents.yaml (Japanese) --- content/ja/tabcontents.yaml | 369 +++++++++++++++++++----------------- 1 file changed, 199 insertions(+), 170 deletions(-) diff --git a/content/ja/tabcontents.yaml b/content/ja/tabcontents.yaml index 9f4deb6121..5c96301713 100644 --- a/content/ja/tabcontents.yaml +++ b/content/ja/tabcontents.yaml @@ -1,189 +1,218 @@ machinelearning: paras: - - para1: NumPy forms the basis of powerful machine learning libraries like [scikit-learn](https://scikit-learn.org) and [SciPy](https://www.scipy.org). As machine learning grows, so does the list of libraries built on NumPy. [TensorFlow’s](https://www.tensorflow.org) deep learning capabilities have broad applications — among them speech and image recognition, text-based applications, time-series analysis, and video detection. [PyTorch](https://pytorch.org), another deep learning library, is popular among researchers in computer vision and natural language processing. [MXNet](https://github.com/apache/incubator-mxnet) is another AI package, providing blueprints and templates for deep learning. - para2: Statistical techniques called [ensemble](https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205) methods such as binning, bagging, stacking, and boosting are among the ML algorithms implemented by tools such as [XGBoost](https://github.com/dmlc/xgboost), [LightGBM](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/), and [CatBoost](https://catboost.ai) — one of the fastest inference engines. [Yellowbrick](https://www.scikit-yb.org/en/latest/) and [Eli5](https://eli5.readthedocs.io/en/latest/) offer machine learning visualizations. - + - + para1: NumPy forms the basis of powerful machine learning libraries like [scikit-learn](https://scikit-learn.org) and [SciPy](https://www.scipy.org). As machine learning grows, so does the list of libraries built on NumPy. [TensorFlow’s](https://www.tensorflow.org) deep learning capabilities have broad applications — among them speech and image recognition, text-based applications, time-series analysis, and video detection. [PyTorch](https://pytorch.org), another deep learning library, is popular among researchers in computer vision and natural language processing. [MXNet](https://github.com/apache/incubator-mxnet) is another AI package, providing blueprints and templates for deep learning. + para2: Statistical techniques called [ensemble](https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205) methods such as binning, bagging, stacking, and boosting are among the ML algorithms implemented by tools such as [XGBoost](https://github.com/dmlc/xgboost), [LightGBM](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/), and [CatBoost](https://catboost.ai) — one of the fastest inference engines. [Yellowbrick](https://www.scikit-yb.org/en/latest/) and [Eli5](https://eli5.readthedocs.io/en/latest/) offer machine learning visualizations. arraylibraries: intro: - - text: NumPy's API is the starting point when libraries are written to exploit innovative hardware, create specialized array types, or add capabilities beyond what NumPy provides. - + - + text: NumPy's API is the starting point when libraries are written to exploit innovative hardware, create specialized array types, or add capabilities beyond what NumPy provides. headers: - - text: Array Library - - text: Capabilities & Application areas - + - + text: Array Library + - + text: Capabilities & Application areas libraries: - - title: Dask - text: Distributed arrays and advanced parallelism for analytics, enabling performance at scale. - img: /images/content_images/arlib/dask.png - alttext: Dask - url: https://dask.org/ - - title: CuPy - text: NumPy-compatible array library for GPU-accelerated computing with Python. - img: /images/content_images/arlib/cupy.png - alttext: CuPy - url: https://cupy.chainer.org - - title: JAX - text: "Composable transformations of NumPy programs differentiate: vectorize, just-in-time compilation to GPU/TPU." - img: /images/content_images/arlib/jax_logo_250px.png - alttext: JAX - url: https://github.com/google/jax - - title: Xarray - text: Labeled, indexed multi-dimensional arrays for advanced analytics and visualization - img: /images/content_images/arlib/xarray.png - alttext: xarray - url: https://xarray.pydata.org/en/stable/index.html - - title: Sparse - text: NumPy-compatible sparse array library that integrates with Dask and SciPy's sparse linear algebra. - img: /images/content_images/arlib/sparse.png - alttext: sparse - url: https://sparse.pydata.org/en/latest/ - - title: PyTorch - text: Deep learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment. - img: /images/content_images/arlib/pytorch-logo-dark.svg - alttext: PyTorch - url: https://pytorch.org/ - - title: TensorFlow - text: An end-to-end platform for machine learning to easily build and deploy ML powered applications. - img: /images/content_images/arlib/tensorflow-logo.svg - alttext: TensorFlow - url: https://www.tensorflow.org - - title: MXNet - text: Deep learning framework suited for flexible research prototyping and production. - img: /images/content_images/arlib/mxnet_logo.png - alttext: MXNet - url: https://mxnet.apache.org/ - - title: Arrow - text: A cross-language development platform for columnar in-memory data and analytics. - img: /images/content_images/arlib/arrow.png - alttext: arrow - url: https://github.com/apache/arrow - - title: xtensor - text: Multi-dimensional arrays with broadcasting and lazy computing for numerical analysis. - img: /images/content_images/arlib/xtensor.png - alttext: xtensor - url: https://github.com/xtensor-stack/xtensor-python - - title: XND - text: Develop libraries for array computing, recreating NumPy's foundational concepts. - img: /images/content_images/arlib/xnd.png - alttext: xnd - url: https://xnd.io - - title: uarray - text: Python backend system that decouples API from implementation; unumpy provides a NumPy API. - img: /images/content_images/arlib/uarray.png - alttext: uarray - url: https://uarray.org/en/latest/ - - title: tensorly - text: Tensor learning, algebra and backends to seamlessly use NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow or CuPy. - img: /images/content_images/arlib/tensorly.png - alttext: tensorly - url: http://tensorly.org/stable/home.html - + - + title: Dask + text: Distributed arrays and advanced parallelism for analytics, enabling performance at scale. + img: /images/content_images/arlib/dask.png + alttext: Dask + url: https://dask.org/ + - + title: CuPy + text: NumPy-compatible array library for GPU-accelerated computing with Python. + img: /images/content_images/arlib/cupy.png + alttext: CuPy + url: https://cupy.chainer.org + - + title: JAX + text: "Composable transformations of NumPy programs differentiate: vectorize, just-in-time compilation to GPU/TPU." + img: /images/content_images/arlib/jax_logo_250px.png + alttext: JAX + url: https://github.com/google/jax + - + title: Xarray + text: Labeled, indexed multi-dimensional arrays for advanced analytics and visualization + img: /images/content_images/arlib/xarray.png + alttext: xarray + url: https://xarray.pydata.org/en/stable/index.html + - + title: Sparse + text: NumPy-compatible sparse array library that integrates with Dask and SciPy's sparse linear algebra. + img: /images/content_images/arlib/sparse.png + alttext: sparse + url: https://sparse.pydata.org/en/latest/ + - + title: PyTorch + text: Deep learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment. + img: /images/content_images/arlib/pytorch-logo-dark.svg + alttext: PyTorch + url: https://pytorch.org/ + - + title: TensorFlow + text: An end-to-end platform for machine learning to easily build and deploy ML powered applications. + img: /images/content_images/arlib/tensorflow-logo.svg + alttext: TensorFlow + url: https://www.tensorflow.org + - + title: MXNet + text: Deep learning framework suited for flexible research prototyping and production. + img: /images/content_images/arlib/mxnet_logo.png + alttext: MXNet + url: https://mxnet.apache.org/ + - + title: Arrow + text: A cross-language development platform for columnar in-memory data and analytics. + img: /images/content_images/arlib/arrow.png + alttext: arrow + url: https://github.com/apache/arrow + - + title: xtensor + text: Multi-dimensional arrays with broadcasting and lazy computing for numerical analysis. + img: /images/content_images/arlib/xtensor.png + alttext: xtensor + url: https://github.com/xtensor-stack/xtensor-python + - + title: XND + text: Develop libraries for array computing, recreating NumPy's foundational concepts. + img: /images/content_images/arlib/xnd.png + alttext: xnd + url: https://xnd.io + - + title: uarray + text: Python backend system that decouples API from implementation; unumpy provides a NumPy API. + img: /images/content_images/arlib/uarray.png + alttext: uarray + url: https://uarray.org/en/latest/ + - + title: tensorly + text: Tensor learning, algebra and backends to seamlessly use NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow or CuPy. + img: /images/content_images/arlib/tensorly.png + alttext: tensorly + url: http://tensorly.org/stable/home.html scientificdomains: intro: - - text: Nearly every scientist working in Python draws on the power of NumPy. - - text: "NumPy brings the computational power of languages like C and Fortran to Python, a language much easier to learn and use. With this power comes simplicity: a solution in NumPy is often clear and elegant." - + - + text: Nearly every scientist working in Python draws on the power of NumPy. + - + text: "NumPy brings the computational power of languages like C and Fortran to Python, a language much easier to learn and use. With this power comes simplicity: a solution in NumPy is often clear and elegant." librariesrow1: - - title: Quantum Computing - alttext: A computer chip. - img: /images/content_images/sc_dom_img/quantum_computing.svg - - title: Statistical Computing - alttext: A line graph with the line moving up. - img: /images/content_images/sc_dom_img/statistical_computing.svg - - title: Signal Processing - alttext: A bar chart with positive and negative values. - img: /images/content_images/sc_dom_img/signal_processing.svg - - title: Image Processing - alttext: An photograph of the mountains. - img: /images/content_images/sc_dom_img/image_processing.svg - - title: Graphs and Networks - alttext: A simple graph. - img: /images/content_images/sc_dom_img/sd6.svg - - title: Astronomy Processes - alttext: A telescope. - img: /images/content_images/sc_dom_img/astronomy_processes.svg - - title: Cognitive Psychology - alttext: A human head with gears. - img: /images/content_images/sc_dom_img/cognitive_psychology.svg - + - + title: Quantum Computing + alttext: A computer chip. + img: /images/content_images/sc_dom_img/quantum_computing.svg + - + title: Statistical Computing + alttext: A line graph with the line moving up. + img: /images/content_images/sc_dom_img/statistical_computing.svg + - + title: Signal Processing + alttext: A bar chart with positive and negative values. + img: /images/content_images/sc_dom_img/signal_processing.svg + - + title: Image Processing + alttext: An photograph of the mountains. + img: /images/content_images/sc_dom_img/image_processing.svg + - + title: Graphs and Networks + alttext: A simple graph. + img: /images/content_images/sc_dom_img/sd6.svg + - + title: Astronomy Processes + alttext: A telescope. + img: /images/content_images/sc_dom_img/astronomy_processes.svg + - + title: Cognitive Psychology + alttext: A human head with gears. + img: /images/content_images/sc_dom_img/cognitive_psychology.svg librariesrow2: - - title: Bioinformatics - alttext: A strand of DNA. - img: /images/content_images/sc_dom_img/bioinformatics.svg - - title: Bayesian Inference - alttext: A graph with a bell-shaped curve. - img: /images/content_images/sc_dom_img/bayesian_inference.svg - - title: Mathematical Analysis - alttext: Four mathematical symbols. - img: /images/content_images/sc_dom_img/mathematical_analysis.svg - - title: Chemistry - alttext: A test tube. - img: /images/content_images/sc_dom_img/chemistry.svg - - title: Geoscience - alttext: The Earth. - img: /images/content_images/sc_dom_img/geoscience.svg - - title: Geographic Processing - alttext: A map. - img: /images/content_images/sc_dom_img/GIS.svg - - title: Architecture & Engineering - alttext: A microprocessor development board. - img: /images/content_images/sc_dom_img/robotics.svg - + - + title: Bioinformatics + alttext: A strand of DNA. + img: /images/content_images/sc_dom_img/bioinformatics.svg + - + title: Bayesian Inference + alttext: A graph with a bell-shaped curve. + img: /images/content_images/sc_dom_img/bayesian_inference.svg + - + title: Mathematical Analysis + alttext: Four mathematical symbols. + img: /images/content_images/sc_dom_img/mathematical_analysis.svg + - + title: Chemistry + alttext: A test tube. + img: /images/content_images/sc_dom_img/chemistry.svg + - + title: Geoscience + alttext: The Earth. + img: /images/content_images/sc_dom_img/geoscience.svg + - + title: Geographic Processing + alttext: A map. + img: /images/content_images/sc_dom_img/GIS.svg + - + title: Architecture & Engineering + alttext: A microprocessor development board. + img: /images/content_images/sc_dom_img/robotics.svg datascience: - intro: "NumPy lies at the core of a rich ecosystem of data science libraries. A typical exploratory data science workflow might look like:" - image1: - - img: /images/content_images/ds-landscape.png - alttext: Diagram of Python Libraries. The five catagories are 'Extract, Transform, Load', 'Data Exploration', 'Data Modeling', 'Data Evaluation' and 'Data Presentation'. - + - + img: /images/content_images/ds-landscape.png + alttext: Diagram of Python Libraries. The five catagories are 'Extract, Transform, Load', 'Data Exploration', 'Data Modeling', 'Data Evaluation' and 'Data Presentation'. image2: - - img: /images/content_images/data-science.png - alttext: Diagram of three overlapping circle. The circles labeled 'Mathematics', 'Computer Science' and 'Domain Expertise'. In the middle of the diagram, which has the three circles overlapping it, is an area labeled 'Data Science'. - + - + img: /images/content_images/data-science.png + alttext: Diagram of three overlapping circle. The circles labeled 'Mathematics', 'Computer Science' and 'Domain Expertise'. In the middle of the diagram, which has the three circles overlapping it, is an area labeled 'Data Science'. examples: - - text: "Extract, Transform, Load: [Pandas](https://pandas.pydata.org),[ Intake](https://intake.readthedocs.io),[PyJanitor](https://pyjanitor.readthedocs.io/)" - - text: "Exploratory analysis: [Jupyter](https://jupyter.org),[Seaborn](https://seaborn.pydata.org),[ Matplotlib](https://matplotlib.org),[ Altair](https://altair-viz.github.io)" - - text: "Model and evaluate: [scikit-learn](https://scikit-learn.org),[ statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html),[ PyMC3](https://docs.pymc.io),[ spaCy](https://spacy.io)" - - text: "Report in a dashboard: [Dash](https://plotly.com/dash),[ Panel](https://panel.holoviz.org),[ Voila](https://github.com/voila-dashboards/voila)" - + - + text: "Extract, Transform, Load: [Pandas](https://pandas.pydata.org),[ Intake](https://intake.readthedocs.io),[PyJanitor](https://pyjanitor.readthedocs.io/)" + - + text: "Exploratory analysis: [Jupyter](https://jupyter.org),[Seaborn](https://seaborn.pydata.org),[ Matplotlib](https://matplotlib.org),[ Altair](https://altair-viz.github.io)" + - + text: "Model and evaluate: [scikit-learn](https://scikit-learn.org),[ statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html),[ PyMC3](https://docs.pymc.io),[ spaCy](https://spacy.io)" + - + text: "Report in a dashboard: [Dash](https://plotly.com/dash),[ Panel](https://panel.holoviz.org),[ Voila](https://github.com/voila-dashboards/voila)" content: - - text: For high data volumes, [Dask](https://dask.org) and[Ray](https://ray.io/) are designed to scale. Stabledeployments rely on data versioning ([DVC](https://dvc.org)),experiment tracking ([MLFlow](https://mlflow.org)), andworkflow automation ([Airflow](https://airflow.apache.org) and[Prefect](https://www.prefect.io)). - + - + text: For high data volumes, [Dask](https://dask.org) and[Ray](https://ray.io/) are designed to scale. Stabledeployments rely on data versioning ([DVC](https://dvc.org)),experiment tracking ([MLFlow](https://mlflow.org)), andworkflow automation ([Airflow](https://airflow.apache.org) and[Prefect](https://www.prefect.io)). visualization: images: - - url: https://www.fusioncharts.com/blog/best-python-data-visualization-libraries - img: /images/content_images/v_matplotlib.png - alttext: A streamplot made in matplotlib - - url: https://github.com/yhat/ggpy - img: /images/content_images/v_ggpy.png - alttext: A scatter-plot graph made in ggpy - - url: https://www.journaldev.com/19692/python-plotly-tutorial - img: /images/content_images/v_plotly.png - alttext: A box-plot made in plotly - - url: https://altair-viz.github.io/gallery/streamgraph.html - img: /images/content_images/v_altair.png - alttext: A streamgraph made in altair - - url: https://seaborn.pydata.org - img: /images/content_images/v_seaborn.png - alttext: A pairplot of two types of graph, a plot-graph and a frequency graph made in seaborn" - - url: https://docs.pyvista.org/examples/index.html - img: /images/content_images/v_pyvista.png - alttext: A 3D volume rendering made in PyVista. - - url: https://napari.org - img: /images/content_images/v_napari.png - alttext: A multi-dimensionan image made in napari. - - url: https://vispy.org/gallery/index.html - img: /images/content_images/v_vispy.png - alttext: A Voronoi diagram made in vispy. - + - + url: https://www.fusioncharts.com/blog/best-python-data-visualization-libraries + img: /images/content_images/v_matplotlib.png + alttext: A streamplot made in matplotlib + - + url: https://github.com/yhat/ggpy + img: /images/content_images/v_ggpy.png + alttext: A scatter-plot graph made in ggpy + - + url: https://www.journaldev.com/19692/python-plotly-tutorial + img: /images/content_images/v_plotly.png + alttext: A box-plot made in plotly + - + url: https://altair-viz.github.io/gallery/streamgraph.html + img: /images/content_images/v_altair.png + alttext: A streamgraph made in altair + - + url: https://seaborn.pydata.org + img: /images/content_images/v_seaborn.png + alttext: A pairplot of two types of graph, a plot-graph and a frequency graph made in seaborn" + - + url: https://docs.pyvista.org/examples/index.html + img: /images/content_images/v_pyvista.png + alttext: A 3D volume rendering made in PyVista. + - + url: https://napari.org + img: /images/content_images/v_napari.png + alttext: A multi-dimensionan image made in napari. + - + url: https://vispy.org/gallery/index.html + img: /images/content_images/v_vispy.png + alttext: A Voronoi diagram made in vispy. content: - - text: NumPy is an essential component in the burgeoning - [Python visualization landscape](https://pyviz.org/overviews/index.html), - which includes [Matplotlib](https://matplotlib.org), - [Seaborn](https://seaborn.pydata.org), [Plotly](https://plot.ly), - [Altair](https://altair-viz.github.io), [Bokeh](https://docs.bokeh.org/en/latest/), - [Holoviz](https://holoviz.org), [Vispy](http://vispy.org), [Napari](https://github.com/napari/napari), - and [PyVista](https://github.com/pyvista/pyvista), to name a few. - - text: NumPy's accelerated processing of large arrays allows researchers to visualize - datasets far larger than native Python could handle. \ No newline at end of file + - + text: NumPy is an essential component in the burgeoning [Python visualization landscape](https://pyviz.org/overviews/index.html), which includes [Matplotlib](https://matplotlib.org), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org), [Plotly](https://plot.ly), [Altair](https://altair-viz.github.io), [Bokeh](https://docs.bokeh.org/en/latest/), [Holoviz](https://holoviz.org), [Vispy](http://vispy.org), [Napari](https://github.com/napari/napari), and [PyVista](https://github.com/pyvista/pyvista), to name a few. + - + text: NumPy's accelerated processing of large arrays allows researchers to visualize datasets far larger than native Python could handle. From 91a256fcc156c47c78d03ffde24d018a01229c70 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:01 +0200 Subject: [PATCH 03/81] New translations 404.md (Japanese) --- content/ja/404.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/404.md b/content/ja/404.md index 855d17f885..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。 +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。 From 02b4e37626d59170c80a577dd324e0880945356e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:07 +0200 Subject: [PATCH 04/81] New translations about.md (Japanese) --- content/ja/about.md | 36 +++++++++++++++++++++++++++--------- 1 file changed, 27 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/content/ja/about.md b/content/ja/about.md index 58909a1333..e7106ae1e6 100644 --- a/content/ja/about.md +++ b/content/ja/about.md @@ -3,16 +3,14 @@ title: 私たちについて sidebar: false --- -_このページでは、NumPyのプロジェクトとそれを支えるコミュニティについて説明します。_ - -NumPy は、Python で数値計算を可能にするためのオープンソースプロジェクトです。 NumPyは、NumericやNumarrayといった初期のライブラリのコードをもとに、2005年から開発が開始されました。 NumPyは完全にオープンソースなソフトウェアであり、[修正BSD ライセンス](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt) の条項の下で、すべての人が利用可能です。 +NumPy は、Python で数値計算を可能にするためのオープンソースプロジェクトです。 It was created in 2005 building on the early work of the Numeric and Numarray libraries. NumPyは完全にオープンソースなソフトウェアであり、[修正BSD ライセンス](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt) の条項の下で、すべての人が利用可能です。 It is released under the liberal terms of the [modified BSD license](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). NumPy は 、NumPyコミュニティやより広範な科学計算用Python コミュニティとの合意のもと、GitHub 上でオープンに開発されています。 NumPyのガバナンス方法の詳細については、 [Governance Document](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html) をご覧ください。 ## 運営委員会 -NumPy運営委員会の役割は、NumPyのコミュニティと協力しサポートすることを通じて、技術的にもコミュニティ的にも長期的にNumPyプロジェクトを良い状態に保つことです。 NumPy運営委員会は現在以下のメンバーで構成されています (アルファベット順、姓で): +The NumPy Steering Council is the project's governing body. Its role is to ensure, through working with and serving the broader NumPy community, the long-term sustainability of the project, both as a software package and community. NumPy運営委員会は現在以下のメンバーで構成されています (アルファベット順、姓で): - Sebastian Berg - Ralf Gommers @@ -24,7 +22,7 @@ NumPy運営委員会の役割は、NumPyのコミュニティと協力しサポ - Melissa Weber Mendonça - Eric Wieser -終身名誉委員 +Emeritus: - Alex Griffing (2015-2017) - Allan Haldane (2015-2021) @@ -35,18 +33,31 @@ NumPy運営委員会の役割は、NumPyのコミュニティと協力しサポ - Jaime Fernández del Río (2014-2021) - Pauli Virtanen (2008-2021) +To contact the NumPy Steering Council, please email numpy-team@googlegroups.com. + ## チーム -NumPy プロジェクトは拡大しているため、いくつかのチームが設置されています。 +The NumPy project leadership is actively working on diversifying contribution pathways to the project.
NumPy currently has the following teams: -- コード +- development - ドキュメント +- triage - ウェブサイト -- トリアージ +- survey +- translations +- 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。 +## NumFOCUS Subcommittee + +- Charles Harris +- Ralf Gommers +- Melissa Weber Mendonça +- Sebastian Berg +- External member: Thomas Caswell + ## スポンサー情報 NumPyは以下の団体から直接資金援助を受けています。 @@ -56,6 +67,11 @@ NumPyは以下の団体から直接資金援助を受けています。 ## パートナー団体 パートナー団体は、NumPyへの開発を仕事の一つとして、社員を雇っている団体です。 現在のパートナー団体としては、下記の通りです。 + +- UC Berkeley (Stéfan van der Walt) +- Quansight (Nathan Goldbaum, Ralf Gommers, Matti Picus, Melissa Weber Mendonça) +- NVIDIA (Sebastian Berg) + {{< partners >}} @@ -68,4 +84,6 @@ NumPy は NumFOCUS にスポンサーされたプロジェクトであり、米 NumPy への寄付は [NumFOCUS](https://numfocus.org) によって管理されています。 米国の寄付提供者の場合、その人の寄付は法律によって定められる範囲で免税されます。 但し、他の寄付と同様に、あなたはあなたの税務状況について、あなたの税務担当と相談する必要があることを忘れないで下さい。 NumPyの運営委員会は、受け取った資金をどのように使えば良いかを検討し、使用する方法について決定します. NumPyに関する技術とインフラの投資の優先順位に関しては、[NumPy Roadmap](https://www.numpy.org/neps/index.html#roadmap) に記載されています。 -{{< numfocus >}} + +{{}} + From b8c3104b7ed4b6677c9ff89b244be77101784586 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:14 +0200 Subject: [PATCH 05/81] New translations arraycomputing.md (Japanese) --- content/ja/arraycomputing.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/ja/arraycomputing.md b/content/ja/arraycomputing.md index fd7a74d380..867f806e4c 100644 --- a/content/ja/arraycomputing.md +++ b/content/ja/arraycomputing.md @@ -3,13 +3,13 @@ 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。 **Num**erical **Py**thon: NumPyは、Pythonにおけるデファクトスタンダードなライブラリであり、大規模な多次元配列や行列、そして、それらの配列を処理する様々な分野の数学ルーチンをサポートしています。 -2006年にNumPyが発表されてから、2008年にPandasが登場し、その後、数年間にいくつかの配列演算関連のライブラリが次々と現れるようになりました。そこから配列演算界隈は盛り上がり始めました。 これらの新しい配列演算ライブラリの多くは、NumPyの機能や能力を模倣しており、機械学習や人工知能向けの新しいアルゴリズムや機能を持っています。 +2006年にNumPyが発表されてから、2008年にPandasが登場し、その後、数年間にいくつかの配列演算関連のライブラリが次々と現れるようになりました。 これらの新しい配列演算ライブラリの多くは、NumPyの機能や能力を模倣しており、機械学習や人工知能向けの新しいアルゴリズムや機能を持っています。 Date: Wed, 3 May 2023 10:26:19 +0200 Subject: [PATCH 06/81] New translations citing-numpy.md (Japanese) --- content/ja/citing-numpy.md | 5 ++--- 1 file changed, 2 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/ja/citing-numpy.md b/content/ja/citing-numpy.md index 9696c6e4d1..55c4487c1c 100644 --- a/content/ja/citing-numpy.md +++ b/content/ja/citing-numpy.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: NumPy を引用する場合 +title: Citing NumPy sidebar: false --- @@ -12,8 +12,7 @@ _BibTeX形式:_ ``` @Article{ harris2020array, title = {Array programming with {NumPy}}, - author = {Charles R. Harris and K. Jarrod Millman and St{'{e}}fan J. - van der Walt and Ralf Gommers and Pauli Virtanen and David + author = {Charles R. Harris and K. Jarrod Millman and St{'{e}}fan J. van der Walt and Ralf Gommers and Pauli Virtanen and David Cournapeau and Eric Wieser and Julian Taylor and Sebastian Berg and Nathaniel J. Smith and Robert Kern and Matti Picus and Stephan Hoyer and Marten H. van Kerkwijk and Matthew From c591e1728e5f07f7a36579d8c76c91c193cf44a8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:25 +0200 Subject: [PATCH 07/81] New translations code-of-conduct.md (Japanese) --- content/ja/code-of-conduct.md | 40 +++++++++++++++++------------------ 1 file changed, 20 insertions(+), 20 deletions(-) diff --git a/content/ja/code-of-conduct.md b/content/ja/code-of-conduct.md index 9ae59b74b2..45999314c5 100644 --- a/content/ja/code-of-conduct.md +++ b/content/ja/code-of-conduct.md @@ -5,31 +5,31 @@ 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。 +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。 -この行動規範は、NumPy コミュニティに正式または非公式に参加するすべての人が順守する必要があります。その他にも、NumPyとの提携・関連するプロジェクト活動においては、特にそれらのプロジェクトを代表する場合、同様の行動規範に従う必要があります。 +この行動規範は、NumPy コミュニティに正式または非公式に参加するすべての人が順守する必要があります。 その他にも、NumPyとの提携・関連するプロジェクト活動においては、特にそれらのプロジェクトを代表する場合、同様の行動規範に従う必要があります。 この行動規範は完全ではありません。 しかし、行動規範は我々が理解すべき、互いの協力の仕方や、共通の場所のあるべき姿、我々のゴールなどをまとめるのに重要な役目を果たします。 フレンドリーで生産的な環境を生み出し、周囲のコミュニティにより良い影響を与えるため、ぜひこの行動規範に従ってください。 ### 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。もっとも、その質問に対して、適切なフォーラムを紹介する場合もありますが。 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)。 + * 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。 @@ -37,7 +37,7 @@ aliases: NumPyプロジェクトは、全ての人々の参加を歓迎しています。 私たちは、誰もがコミュニティの一員であることを楽しめるように尽力します。 全ての人の好みを満足はさせられないかもしれませんが、全員に対し出来るだけ親切な対応ができるよう最善を尽くします。 -あなたの自己認識や、他者のあなたへの認識は関係ありません。私たちはあなたを歓迎します。 完璧なリストは望むべくもありませんが、私たちは行動規範に反しない限り、下記の多様性を尊重すると明言します: 年齢、文化。 民族、遺伝、性同一性あるいは関連する表現、言語、国籍、神経学的な差異、生物学的な差異、 政治的信条、職業、人種、宗教、性的指向、社会経済的地位、文化的な差異、技術的な能力。 +あなたの自己認識や、他者のあなたへの認識は関係ありません。 私たちはあなたを歓迎します。 民族、遺伝、性同一性あるいは関連する表現、言語、国籍、神経学的な差異、生物学的な差異、 政治的信条、職業、人種、宗教、性的指向、社会経済的地位、文化的な差異、技術的な能力。 私たちはすべての種類の言語言語話者の参加を歓迎しますが、NumPy 開発は英語で行われます。 @@ -61,13 +61,13 @@ 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 ### インシデント報告の解決 & 行動規範の実施 -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。 +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 @@ -76,8 +76,8 @@ 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。 +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。 -- [SciPy行動規範](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/dev/conduct/code_of_conduct.html) +- [SciPy行動規範](https://docs.scipy.org/doc/scipy/dev/conduct/code_of_conduct.html) From dba6ef9a5affe66f8fd8a76aeb0572d0fe29feeb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:32 +0200 Subject: [PATCH 08/81] New translations community.md (Japanese) --- content/ja/community.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/ja/community.md b/content/ja/community.md index 35a58f4a7f..5d09c81760 100644 --- a/content/ja/community.md +++ b/content/ja/community.md @@ -17,7 +17,7 @@ NumPy プロジェクトやコミュニティと直接交流する方法は次 このメーリングリストは、NumPy に新しい機能を追加するなど、より長い期間の議論のための主なコミュニケーションの場です。 NumPyのRoadmapに変更を加えたり、プロジェクト全体での意思決定を行います。 このメーリングリストでは、リリース、開発者会議、スプリント、カンファレンストークなど、NumPy についてのアナウンスなどにも利用されます。 -このメーリングリストでは、一番下のメールを使用し、メーリングリストに返信して下さい( 他の送信者ではなく)。 また、自動送信のメールには返信しないでください。 このメーリングリストの検索可能なアーカイブは [こちら](https://mail.python.org/archives/list/numpy-discussion@python.org/) にあります。 +このメーリングリストでは、一番下のメールを使用し、メーリングリストに返信して下さい( 他の送信者ではなく)。 このメーリングリストの検索可能なアーカイブは [こちら](https://mail.python.org/archives/list/numpy-discussion@python.org/) にあります。 *** @@ -33,7 +33,7 @@ _ちなみに、セキュリティの脆弱性を報告するには、GitHubの ### [Slack](https://numpy-team.slack.com) -SlackはNumPyに_ 貢献するための質問をする_、リアルタイムのチャットルームです。 Slackはプライベートな空間です。具体的には、 公開のメーリングリストやGitHubで質問やアイデアを持ち出すことを躊躇している人々のためのものです。 Slackに招待してもらいたい場合は[こちら](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#contributing-to-numpy)を確認下さい。 +A real-time chat room to ask questions about _contributing_ to NumPy. 具体的には、 公開のメーリングリストやGitHubで質問やアイデアを持ち出すことを躊躇している人々のためのものです。 Slackに招待してもらいたい場合は[こちら](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#contributing-to-numpy)を確認下さい。 ## 勉強会とミートアップ @@ -52,7 +52,7 @@ NumPy プロジェクトは独自のカンファレンスは開催していま - [SciPy Latin America](https://www.scipyla.org) - [SciPy India](https://scipy.in) - [SciPy Japan](https://conference.scipy.org) -- [PyData conference](https://pydata.org/event-schedule/) (年に15~20のイベントが様々な国で開催されています。) +- [PyData conference](https://pydata.org/event-schedule/) (年に15~20のイベントが様々な国で開催されています。 ) これらのカンファレンスの多くは、NumPyの使い方や関連するオープンソースプロジェクトに貢献する方法を学ぶことができるチュートリアルを開催しています。 @@ -63,4 +63,4 @@ NumPyプロジェクトを成功させるには、あなたの専門知識とプ もし、NumPyに貢献したい場合は、 [コントリビュート](/ja/contribute) ページをご覧いただくことをお勧めします。 - +Also, feel free to stop by and say hi at one of our community meetings. To keep track of them, check out our events calendar [here](https://scientific-python.org/calendars/). From 771bbbdc1b15f153da7c941ce33af55206d2b78e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:39 +0200 Subject: [PATCH 09/81] New translations contribute.md (Japanese) --- content/ja/contribute.md | 43 ++++++++++++++-------------------------- 1 file changed, 15 insertions(+), 28 deletions(-) diff --git a/content/ja/contribute.md b/content/ja/contribute.md index 1963693a98..b628681551 100644 --- a/content/ja/contribute.md +++ b/content/ja/contribute.md @@ -3,32 +3,20 @@ title: NumPy に貢献する sidebar: false --- -NumPyプロジェクトを成功させるには、あなたの専門知識とプロジェクトに関する熱意が必要です。 NumPyに貢献する方法はコーディングだけではありません。 +NumPyプロジェクトを成功させるには、あなたの専門知識とプロジェクトに関する熱意が必要です。 Your choices aren't limited to programming, as you can see below there are many areas where we need **your** help. -- [コードを書く]({{< relref "contribute.md#writing-code" >}}) +もしどこから始めればいいか、あなたのスキルをどう生かせばいいかがわからない場合は、 _是非ご連絡下さい。 _ 連絡の方法としては、 [メーリングリスト](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion) 、 [GitHub](http://github.com/numpy/numpy)、 [イシューの作成](https://github.com/numpy/numpy/issues) 、関連するイシューへのコメントがあります。 -以外にも、下記の貢献の方法があります: +連絡先としては、 または、[Slack](https://numpy-team.slack.com) (グループに招待するためにこちらに連絡お願いします: )があります。 -- [プルリクエストをレビューする]({{< relref "contribute.md#reviewing-pull-requests" >}}) -- [チュートリアル・プレゼンテーションなど教育的資料を作成する]({{< relref "contribute.md#developing-educational-materials" >}}) -- [イシューをトリアージする]({{< relref "contribute.md#issue-triaging" >}}) -- [ウェブサイトをメンテナンスをする]({{< relref "contribute.md#website-development" >}}) -- [グラフィックデザインに貢献する]({{< relref "contribute.md#graphic-design" >}}) -- [ウェブサイトを翻訳する]({{< relref "contribute.md#translating-website-content" >}}) -- [コミュニティのコーディネーターをつとめる]({{< relref "contribute.md#community-coordination-and-outreach" >}}) -- [助成金のプロポーザルを書くなど、資金調達をサポートする]({{< relref "contribute.md#fundraising" >}}) - -もしどこから始めればいいか、あなたのスキルをどう生かせばいいかがわからない場合は、 _是非ご連絡下さい。_ 連絡の方法としては、 [メーリングリスト](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion) 、 [GitHub](http://github.com/numpy/numpy)、 [イシューの作成](https://github.com/numpy/numpy/issues) 、関連するイシューへのコメントがあります。 - -これらが私たちにとって好ましい連絡手段ですが(元来、オープンソースプロジェクトはオープンな方法を好みます)、もしどうしても非公開の方法で連絡を取りたい場合は、コミュニティコーディネーターに連絡して下さい。連絡先としては、 または、[Slack](https://numpy-team.slack.com) (グループに招待するためにこちらに連絡お願いします: )があります。 - -また、隔週の _コミュニティミーティング_もあり、詳細は [メーリングリスト](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion) で発表されています。あなたの参加を大いに歓迎します。オープンソースプロジェクトに貢献するのが初めての方は、是非、 [このガイド](https://opensource.guide/how-to-contribute/) を読んでみて下さい。 +また、隔週の _コミュニティミーティング_もあり、詳細は [メーリングリスト](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion) で発表されています。 あなたの参加を大いに歓迎します。 オープンソースプロジェクトに貢献するのが初めての方は、是非、 [このガイド](https://opensource.guide/how-to-contribute/) を読んでみて下さい。 私たちのコミュニティは、誰もが平等に扱われ、すべての貢献を平等に評価することを目指しています。 私たちはオープンで居心地の良いコミュニティを作るために [行動基準](/ja/code-of-conduct) を制定しています。 ### コードを書く -プログラマーの方には、こちらの [ガイド](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#development-process-summary)でNumPyのコードに貢献する方法を説明しています。 +プログラマーの方には、こちらの [ガイド](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#development-process-summary)でNumPyのコードに貢献する方法を説明しています。
Check out also our [YouTube channel](https://www.youtube.com/playlist?list=PLCK6zCrcN3GXBUUzDr9L4__LnXZVtaIzS) for additional advice. + ### プルリクエストのレビュー 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エストがあり、多くの 改善要求と多くのレビュワーからのフィードバックを待っています。 もしあなたがNumPy を使ったことがある場合、 たとえNumPyコードベースに慣れていない場合でも貢献する方法はあります。 例えば、 @@ -42,26 +30,26 @@ 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: +[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 -私たちはちょうどウェブサイトを作り直し始めたところですが、それらはまだ完了していません。Web開発が好きなら、この[イシュー](https://github.com/numpy/numpy.org/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3Adesign) に未完成な要求が列挙されています。ぜひ、あなたのアイデアを共有してください。 +私たちはちょうどウェブサイトを作り直し始めたところですが、それらはまだ完了していません。 Web開発が好きなら、この[イシュー](https://github.com/numpy/numpy.org/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3Adesign) に未完成な要求が列挙されています。 ぜひ、あなたのアイデアを共有してください。 ### グラフィックデザイン -グラフィックデザイナーの方が可能な貢献は、枚挙にいとまがありません。私たちのドキュメントには可視化が必要で、私たちの拡大しているウェブサイトには良い画像が必要です。貢献する機会は沢山あります。 +グラフィックデザイナーの方が可能な貢献は、枚挙にいとまがありません。 Our docs are parched for illustration; our growing website craves images -- opportunities abound. ### ウェブサイトの翻訳 @@ -75,5 +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。 From cc087234204ff58510fff9b11e7e58c7c2855a46 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:45 +0200 Subject: [PATCH 10/81] New translations gethelp.md (Japanese) --- content/ja/gethelp.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/ja/gethelp.md b/content/ja/gethelp.md index 8ac9f7b9b4..1979cadc30 100644 --- a/content/ja/gethelp.md +++ b/content/ja/gethelp.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: サポートを得る方法 sidebar: false --- -**ユーザーからの質問:** ユーザーからの質問に対して回答を得る最も良い方法は、[StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy)に質問を投稿することです。すでに数千ものユーザーからの回答を見ることができます。 規模は小さいですが、下記のような質問をする場所もあります: [IRC](https://webchat.freenode.net/?channels=%23numpy)、 [Gitter](https://gitter.im/numpy/numpy)、 [Reddit](https://www.reddit.com/r/Numpy/)。 私たちはこれらのサイトを定期的に確認して、直接質問に答えるようにしていますが、質問の数は膨大です。 +**ユーザーからの質問:** ユーザーからの質問に対して回答を得る最も良い方法は、[StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy)に質問を投稿することです。 規模は小さいですが、下記のような質問をする場所もあります: [IRC](https://webchat.freenode.net/?channels=%23numpy)、 [Gitter](https://gitter.im/numpy/numpy)、 [Reddit](https://www.reddit.com/r/Numpy/)。 We wish we could keep an eye on these sites, or answer questions directly, but the volume is just a little overwhelming! **開発関連の問題:** NumPyの開発関連の問題 (例: バグレポート) については、[コミュニティ](/community) のページを参照してください。 @@ -11,13 +11,13 @@ sidebar: false ### [StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy) -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。例えば、「NumPyでXをするにはどうすればいいですか？」というような質問です。 質問をする時は、[ `#numpy` タグ](https://stackoverflow.com/help/tagging) を使用してください。 +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。 例えば、「NumPyでXをするにはどうすればいいですか？ 質問をする時は、[ `#numpy` タグ](https://stackoverflow.com/help/tagging) を使用してください。 *** ### [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. *** From 8de20dcf92bcb5dcb0f94deefc2d54f16ea66ec9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:51 +0200 Subject: [PATCH 11/81] New translations history.md (Japanese) --- content/ja/history.md | 17 ++++++++++------- 1 file changed, 10 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/content/ja/history.md b/content/ja/history.md index 75ae93fbed..9b011e2db8 100644 --- a/content/ja/history.md +++ b/content/ja/history.md @@ -3,20 +3,23 @@ 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。 +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。 When started, the library had little funding, and was written mainly by graduate students—many of them without computer science education, and often without a blessing of their advisors. To even imagine that a small group of “rogue” student programmers could upend the already well-established ecosystem of research software—backed by millions in funding and many hundreds of highly qualified engineers — was preposterous. 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。 +*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。

-### 過去の資料 +

+ 過去の資料 +

-[*Numeric*マニュアルのダウンロード](static/numeric-manual.pdf) +

+ Numericマニュアルのダウンロード +

From e71ed1d86f87706f4d4c72b538258e5694d1da24 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:57 +0200 Subject: [PATCH 12/81] New translations install.md (Japanese) --- content/ja/install.md | 41 ++++++++++++++++++++++------------------- 1 file changed, 22 insertions(+), 19 deletions(-) diff --git a/content/ja/install.md b/content/ja/install.md index 8a4e049d09..8b6deb5964 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に必ず必要なものはPython本体です。もしまだPythonをインストールしていないのであれば、最もシルプルな始め方として、[Anaconda Distribution](https://www.anaconda.com/distribution)を推奨します。AnacondaはPython・NumPyの他に、科学技術計算やデータサイエンスのために一般的に使用される沢山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、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). For more detailed instructions, consult our [Python and NumPy installation guide](#python-numpy-install-guide) below. + **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。 @@ -28,7 +28,8 @@ conda install numpy ```bash pip install numpy ``` -またpipを使う場合、仮想環境を使うことをおすすめします。[再現可能なインストール](#reproducible-installs)を参照ください。[こちらの記事](https://dev.to/bowmanjd/python-tools-for-managing-virtual-environments-3bko#howto)では仮想環境を使う詳細について説明されています。 +またpipを使う場合、仮想環境を使うことをおすすめします。 [再現可能なインストール](#reproducible-installs)を参照ください。 [こちらの記事](https://dev.to/bowmanjd/python-tools-for-managing-virtual-environments-3bko#howto)では仮想環境を使う詳細について説明されています。 + @@ -45,7 +46,7 @@ Pythonパッケージのインストールと管理は複雑なので、ほと Windows、macOS、Linuxのすべてのユーザー向けには: - [Anaconda](https://www.anaconda.com/distribution/) をインストールします（必要な パッケージと以下に挙げるすべてのツールがインストールされます）。 -- コードを書いたり、実行してみましょう。探索的・対話的コンピューティングには[JupyterLab](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/index.html)のノートブックが便利です。スクリプトやパッケージの作成には[Spyder](https://www.spyder-ide.org/)や[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)を利用できます。 +- コードを書いたり、実行してみましょう。 探索的・対話的コンピューティングには[JupyterLab](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/index.html)のノートブックが便利です。 スクリプトやパッケージの作成には[Spyder](https://www.spyder-ide.org/)や[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)を利用できます。 - [Anaconda Navigator](https://docs.anaconda.com/anaconda/navigator/) を使ってパッケージを管理し、JupyterLab、Spyder、Visual Studio Codeを使い始められます。 @@ -70,36 +71,36 @@ Windows、macOS、Linuxのすべてのユーザー向けには: ### Pipとconda -`pip` と `conda` がPythonパッケージをインストールするための2つの主要なツールです。 これら二つのツールの機能は部分的に重複しますが(例えば、両方とも `numpy`をインストールできます)、一緒に動作することもできます。ここでは、pip とcond の主要な違いについて説明します。これは、パッケージをどのように効果的に管理するかを理解したい場合、重要な知識です。 - -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。そのため、condaはPython 以外のライブラリや必要なツール (コンパイラ、CUDA、HDF5など) をインストールできますが、pip はできません。 +`pip` と `conda` がPythonパッケージをインストールするための2つの主要なツールです。 これら二つのツールの機能は部分的に重複しますが(例えば、両方とも `numpy`をインストールできます)、一緒に動作することもできます。 ここでは、pip とcond の主要な違いについて説明します。 これは、パッケージをどのように効果的に管理するかを理解したい場合、重要な知識です。 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。 -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！) が必要になるかもしれないということです。 +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 is the largest collection of packages by far, however, all popular packages are available for conda as well. + +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！ - ### 再現可能なインストール -ライブラリが更新されると、コードの実行結果が変わったり、コードが完全に -壊れたりする可能性があります。なので重要なことは、使用しているパッケージの組み合わせと各バージョンのセットを再構築できるようにしておくことです。 ベストプラクティスは次の通りです: +ライブラリが更新されると、コードの実行結果が変わったり、コードが完全に 壊れたりする可能性があります。 なので重要なことは、使用しているパッケージの組み合わせと各バージョンのセットを再構築できるようにしておくことです。 ベストプラクティスは次の通りです: 1. プロジェクトごとに異なる仮想環境を使用して下さい。 -2. パッケージインストーラを使用してパッケージ名とバージョンを記録するようにして下さい。それぞれ、独自のメタデータフォーマットがあります: +2. パッケージインストーラを使用してパッケージ名とバージョンを記録するようにして下さい。 それぞれ、独自のメタデータフォーマットがあります: - condaの場合: [conda environmentsとenvironment.yml](https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html) - pipの場合: [仮想環境](https://docs.python.org/3/tutorial/venv.html) と [requirements.txt](https://pip.readthedocs.io/en/latest/user_guide/#requirements-files) - poetryの場合: [仮想環境とpyproject.toml](https://python-poetry.org/docs/basic-usage/) + + ## NumPyパッケージと高速線形代数ライブラリ -NumPy は他の Python パッケージに依存していませんが、高速な線形代数ライブラリに依存しています。典型的には、[インテル® MKL](https://software.intel.com/en-us/mkl)や[OpenBLAS](https://www.openblas.net/)がこれにあたります。ユーザーは、これらの線形代数ライブラリのインストールを心配する必要はありません (NumPyのインストール方法に、あらかじめ含まれているためです)。 高度なユーザーは、使用されているBLASがパフォーマンスや、動作、ディスク上のサイズに影響を与えるため、より詳細を知りたがるかもしれません。 +NumPy は他の Python パッケージに依存していませんが、高速な線形代数ライブラリに依存しています。 典型的には、[インテル® MKL](https://software.intel.com/en-us/mkl)や[OpenBLAS](https://www.openblas.net/)がこれにあたります。 ユーザーは、これらの線形代数ライブラリのインストールを心配する必要はありません (NumPyのインストール方法に、あらかじめ含まれているためです)。 高度なユーザーは、使用されているBLASがパフォーマンスや、動作、ディスク上のサイズに影響を与えるため、より詳細を知りたがるかもしれません。 -- pipでインストールされるPyPI上の NumPy wheelは、OpenBLASを使ってビルドされます。つまりwheelにはOpenBLASライブラリが含まれています。そのため、ユーザが（例えば）SciPyも同じようにインストールした場合、ディスク上にOpenBLASのコピーをNumPyのものと2つ持つことになります +- pipでインストールされるPyPI上の NumPy wheelは、OpenBLASを使ってビルドされます。 つまりwheelにはOpenBLASライブラリが含まれています。 そのため、ユーザが（例えば）SciPyも同じようにインストールした場合、ディスク上にOpenBLASのコピーをNumPyのものと2つ持つことになります -- condaのデフォルトチャンネルでは、NumPy はインテル® MKLを使ってビルドされます。MKLはNumPyのインストール時に、独立したパッケージとしてユーザー環境にインストールされます。 +- condaのデフォルトチャンネルでは、NumPy はインテル® MKLを使ってビルドされます。 MKLはNumPyのインストール時に、独立したパッケージとしてユーザー環境にインストールされます。 -- conda-forgeのチャンネルでは、NumPyはダミーの「BLAS」パッケージを使ってビルドされています。 ユーザーがconda-forgeからNumPyをインストールすると、BLASパッケージが実際のライブラリと一緒にインストールされます。デフォルトはOpenBLASですが、MKL(default チャンネルの場合)や [BLIS](https://github.com/flame/blis)、またはBLASを利用することもできます。 +- conda-forgeのチャンネルでは、NumPyはダミーの「BLAS」パッケージを使ってビルドされています。 ユーザーがconda-forgeからNumPyをインストールすると、BLASパッケージが実際のライブラリと一緒にインストールされます。 デフォルトはOpenBLASですが、MKL(default チャンネルの場合)や [BLIS](https://github.com/flame/blis)、またはBLASを利用することもできます。 - OpenBLASは約30MBですが、MKLパッケージはOpenBLASよりもはるかに大きく、ディスク上の約700MBです。 @@ -108,14 +109,16 @@ NumPy は他の Python パッケージに依存していませんが、高速な インストールサイズ、パフォーマンスとロバスト性に加えて、考慮すべき2つの点があります: - インテル® MKL はオープンソースではありません。 通常の使用では問題ではありませんが、 ユーザーが NumPy で構築されたアプリケーションを再配布する必要がある場合、これは 問題が発生する可能性があります。 +- MKLとOpenBLASの両方とも、 np.dotのような関数呼び出しにマルチスレッドを使用し、スレッド数はビルド時オプションと環境変数の両方で決定されます。 多くの場合、すべての CPU コアが使用されます。 これにユーザーにとっては予想外のことかもしれません。 NumPy 自体は、関数呼び出しを自動的に並列化しないからです。 自動並列化により、一般にはパフォーマンスが向上しますが、逆にパフォーマンスが悪化する場合もあります。 例えば、Daskやscikit-learn、multiprocessingなど別のレベルの並列化を使用している場合です。 -- MKLとOpenBLASの両方とも、 np.dotのような関数呼び出しにマルチスレッドを使用し、スレッド数はビルド時オプションと環境変数の両方で決定されます。 多くの場合、すべての CPU コアが使用されます。 これにユーザーにとっては予想外のことかもしれません。NumPy 自体は、関数呼び出しを自動的に並列化しないからです。 自動並列化により、一般にはパフォーマンスが向上しますが、逆にパフォーマンスが悪化する場合もあります。例えば、Daskやscikit-learn、multiprocessingなど別のレベルの並列化を使用している場合です。 ## トラブルシューティング インストールに失敗した場合に、下記のエラーメッセージが表示される場合は、 トラブルシューティング ImportError を参照してください。 -
IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
+```
+IMPORTANT: PLEASE READ THIS FOR ADVICE ON HOW TO SOLVE THIS ISSUE!
 
 Importing the numpy c-extensions failed. This error can happen for different reasons, often due to issues with your setup.
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+``` + From 78c58807621058998357ed5274aa0abbbab218a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:04 +0200 Subject: [PATCH 13/81] New translations learn.md (Japanese) --- content/ja/learn.md | 43 +++++++++++++++---------------------------- 1 file changed, 15 insertions(+), 28 deletions(-) diff --git a/content/ja/learn.md b/content/ja/learn.md index e8c3b29503..8bd2838dc7 100644 --- a/content/ja/learn.md +++ b/content/ja/learn.md @@ -1,38 +1,33 @@ --- -title: NumPyの学び方 +title: Learn sidebar: false --- **公式の NumPy ドキュメント** については [numpy.org/doc/stable](https://numpy.org/doc/stable)を参照してください。 -## NumPyのチュートリアル - -[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。 - *** -以下は、キュレーションされた外部リソースのリストです。こちらのリストに貢献するには、 [このページの末尾](#add-to-this-list) を参照してください。 +Below is a curated collection of educational resources, both for self-learning and teaching others, developed by NumPy contributors and vetted by the community. ## 初心者向け NumPyについての資料は多数存在しています。 初心者の方にはこちらの資料を強くお勧めします： - **チュートリアル** + **動画** * [NumPy Quickstart チュートリアル](https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html) +* [NumPy Tutorials](https://numpy.org/numpy-tutorials) A collection of tutorials and educational materials in the format of Jupyter Notebooks developed and maintained by the NumPy Documentation team. To submit your own content, visit the [numpy-tutorials repository on GitHub](https://github.com/numpy/numpy-tutorials). +* [NumPy Illustrated: The Visual Guide to NumPy *by Lev Maximov*](https://betterprogramming.pub/3b1d4976de1d?sk=57b908a77aa44075a49293fa1631dd9b) * [SciPyレクチャー](https://scipy-lectures.org/) NumPyだけでなく、科学的なPythonソフトウェアエコシステムを広く紹介しています。 * [NumPy: 初心者のための基本](https://numpy.org/devdocs/user/absolute_beginners.html) -* [機械学習プラス - ndarray入門](https://www.machinelearningplus.com/python/numpy-tutorial-part1-array-python-examples/) -* [Edureka - NumPy配列を例題で学ぶ ](https://www.edureka.co/blog/python-numpy-tutorial/) -* [Dataquest - NumPyチュートリアル: Python を使ったデータ解析](https://www.dataquest.io/blog/numpy-tutorial-python/) * [NumPy チュートリアル *by Nicolas Rougier*](https://github.com/rougier/numpy-tutorial) * [Stanford CS231 *by Justin Johnson*](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/) * [NumPyユーザーガイド](https://numpy.org/devdocs) - **書籍** + **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からNumPyまで *Nicolas P. Rougier著*](https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/) +* [PythonにおけるNumPy (発展編)](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。 @@ -47,43 +42,35 @@ NumPyについての資料は多数存在しています。 初心者の方に 高度なインデックス指定、分割、スタッキング、線形代数など、NumPyの概念をより深く理解するためには、これらの上級者向け資料を試してみてください。 - **チュートリアル** + **書籍** -* [NumPyエクササイズ100](http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/index.html) *Nicolas P. Rougier* +* https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_advanced_indexing.htm * [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* -* [PythonにおけるNumPy (発展編)](https://www.geeksforgeeks.org/numpy-python-set-2-advanced/) -* [高度なインデックス指定](https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_advanced_indexing.htm) -* [NumPyによる機械学習とデータ分析](https://www.machinelearningplus.com/python/numpy-tutorial-python-part2/) +* [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。 - **書籍** + **チュートリアル** * [Pythonデータサイエンスハンドブック](https://www.amazon.com/Python-Data-Science-Handbook-Essential/dp/1491912057) *Jake Vanderplas著* * [Pythonデータ解析](https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython/dp/1491957662) *Wes McKinney著* * [数値解析Python: NumPy, SciPy, Matplotlibによる数値計算とデータサイエンスアプリケーション](https://www.amazon.com/Numerical-Python-Scientific-Applications-Matplotlib/dp/1484242459) *Robert Johansson著* - **動画** + **書籍** * [アドバンスドNumPy - ブロードキャストルール・ストライド・高度なインデックス指定](https://www.youtube.com/watch?v=cYugp9IN1-Q) *Fan Nunuz-Iglesias著* -* [NumPy配列における高度なインデクシング処理](https://www.youtube.com/watch?v=2WTDrSkQBng) *by Amuls Academy* *** -## NumPyに関するトーク +## NumPy Talks * [NumPyにおけるインデックス指定の未来](https://www.youtube.com/watch?v=o0EacbIbf58) *Jaime Fernadezによる* (2016) * [Pythonにおける配列計算の進化](https://www.youtube.com/watch?v=HVLPJnvInzM&t=10s) *Ralf Gommersによる* (2019) -* [NumPy: 今までどう変わってきて、今後どう変わっていくのか？](https://www.youtube.com/watch?v=YFLVQFjRmPY) *Matti Picusによる* (2019) +* [NumPy: 今までどう変わってきて、今後どう変わっていくのか？ ](https://www.youtube.com/watch?v=YFLVQFjRmPY) *Matti Picusによる* (2019) * [NumPyの内部](https://www.youtube.com/watch?v=dBTJD_FDVjU) *Ralf Gommers, Sebastian Berg, Matti Picus, Tyler Reddy, Stefan van der Walt, Charles Harrisによる* (2019) * [Pythonにおける配列計算の概要](https://www.youtube.com/watch?v=f176j2g2eNc) *Travis Oliphantによる* (2019) *** -## NumPy を引用する場合 +## NumPyに関するトーク もし、あなたの研究においてNumPyが重要な役割を果たし、論文でこのプロジェクトについて言及したい場合は、こちらの[ページ](/ja/citing-numpy)を参照して下さい。 - -## このページへの貢献 - - -このページのリストに新しいリンクを追加するには、[プルリクエスト](https://github.com/numpy/numpy.org/blob/main/content/en/learn.md)を使って提案してみて下さい。 あなたが推薦するものがこのページで紹介するに値する理由と、その情報によりどのような人が最も恩恵を受けるかを説明して下さい。 From 8bcb1b86c38f8fa737754bb32c72df3602924118 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:12 +0200 Subject: [PATCH 14/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 127 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++---- 1 file changed, 116 insertions(+), 11 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index 8152792994..2fc1958f48 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -1,12 +1,99 @@ --- title: ニュース sidebar: false +newsHeader: Meet the new NumPy docs team leads +date: --- -### NumPy 1.20.0 リリース +### NumPy documentation team leadership transition + +_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. + +### Numpy 1.24.0 released + +_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: + +* New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. +* New F2PY features and fixes. +* Many new deprecations, check them out. +* Many expired deprecations, + +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. + +### Numpy 1.23.0 released + +_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: + +* 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. + +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. + +### NumFOCUS DEI research study: call for participation + +_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. + +**Interested in sharing your experiences?** + +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. + +### NumPy 1.19.2 リリース + +_Dec 31, 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: + +* Type annotations of the main namespace are essentially complete. Upstream is a moving target, so there will likely be further improvements, but the major work is done. This is probably the most user visible enhancement in this release. +* A preliminary version of the proposed [array API Standard](https://data-apis.org/array-api/latest/) is provided (see [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html)). This is a step in creating a standard collection of functions that can be used across libraries such as CuPy and JAX. +* NumPy now has a DLPack backend. DLPack provides a common interchange format for array (tensor) data. +* New methods for `quantile`, `percentile`, and related functions. The new methods provide a complete set of the methods commonly found in the literature. +* The universal functions have been refactored to implement most of [NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html). This also unlocks the ability to experiment with the future DType API. +* A new configurable memory allocator for use by downstream projects. + +NumPy 1.22.0 is a big release featuring the work of 153 contributors spread over 609 pull requests. The Python versions supported by this release are 3.8-3.10. + +### Advancing an inclusive culture in the scientific Python ecosystem + +_August 31, 2021_ -- We are happy to announce the Chan Zuckerberg Initiative has [awarded a grant](https://chanzuckerberg.com/newsroom/czi-awards-16-million-for-foundational-open-source-software-tools-essential-to-biomedicine/) to support the onboarding, inclusion, and retention of people from historically marginalized groups on scientific Python projects, and to structurally improve the community dynamics for NumPy, SciPy, Matplotlib, and Pandas. + +As a part of [CZI's Essential Open Source Software for Science program](https://chanzuckerberg.com/eoss/), this [Diversity & Inclusion supplemental grant](https://cziscience.medium.com/advancing-diversity-and-inclusion-in-scientific-open-source-eaabe6a5488b) will support the creation of dedicated Contributor Experience Lead positions to identify, document, and implement practices to foster inclusive open-source communities. This project will be led by Melissa Mendonça (NumPy), with additional mentorship and guidance provided by Ralf Gommers (NumPy, SciPy), Hannah Aizenman and Thomas Caswell (Matplotlib), Matt Haberland (SciPy), and Joris Van den Bossche (Pandas). + +This is an ambitious project aiming to discover and implement activities that should structurally improve the community dynamics of our projects. By establishing these new cross-project roles, we hope to introduce a new collaboration model to the Scientific Python communities, allowing community-building work within the ecosystem to be done more efficiently and with greater outcomes. We also expect to develop a clearer picture of what works and what doesn't in our projects to engage and retain new contributors, especially from historically underrepresented groups. Finally, we plan on producing detailed reports on the actions executed, explaining how they have impacted our projects in terms of representation and interaction with our communities. + +The two-year project is expected to start by November 2021, and we are excited to see the results from this work! [You can read the full proposal here](https://figshare.com/articles/online_resource/Advancing_an_inclusive_culture_in_the_scientific_Python_ecosystem/16548063). + +### 2021 NumPy survey + +_July 12, 2021_ -- At NumPy, we believe in the power of our community. 1,236 NumPy users from 75 countries participated in our inaugural survey last year. The survey findings gave us a very good understanding of what we should focus on for the next 12 months. + +It’s time for another survey, and we are counting on you once again. It will take about 15 minutes of your time. Besides English, the survey questionnaire is available in 8 additional languages: Bangla, French, Hindi, Japanese, Mandarin, Portuguese, Russian, and Spanish. + +Follow the link to get started: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. + + +### NumPy 1.19.0 リリース + +_Jun 23, 2021_ -- [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) is now available. The highlights of the release are: + +- continued SIMD work covering more functions and platforms, +- initial work on the new dtype infrastructure and casting, +- universal2 wheels for Python 3.8 and Python 3.9 on Mac, +- improved documentation, +- improved annotations, +- new `PCG64DXSM` bitgenerator for random numbers. + +This NumPy release is the result of 581 merged pull requests contributed by 175 people. The Python versions supported for this release are 3.7-3.9, support for Python 3.10 will be added after Python 3.10 is released. + + +### 2020 NumPy survey results + +_Jun 22, 2021_ -- In 2020, the NumPy survey team in partnership with students and faculty from the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Find the survey results here: https://numpy.org/user-survey-2020/. + + +### NumPy 1.18.0 リリース _2021年1月30日_ -- [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) が利用可能になりました。 今回のリリースは180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。 +- 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)). ### NumPyプロジェクトの多様性 @@ -16,17 +103,17 @@ _2020年9月20日に_ 、私たちは[ NumPyプロジェクトにおけるダイ ### Natureに初の公式NumPy論文が掲載されました! -_2020年9月16日_ -- [NumPyに関する初の公式論文] (https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2) が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す。 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。 +_2020年9月16日_ -- \[NumPyに関する初の公式論文\] (https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2) が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す。 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。 ### 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？ -_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取り入れているのであれば、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。 ビルドインフラを新しいPythonのバージョンに適応させるのは大変な作業で、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。wheelのリリースに備えて、以下を確認してください。 +_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取り入れているのであれば、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。 ビルドインフラを新しいPythonのバージョンに適応させるのは大変な作業で、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。 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。 -### NumPy 1.19.2 リリース +### Numpy 1.19.2 release _2020年1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の固定がされています。 aarch64 wheelは最新のmanylinux2014リリースで構築されており、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を修正しています。 @@ -34,7 +121,7 @@ _2020年1月10日_ -- [NumPy 19.2.0](https://numpy.org/devdocs/release/1.19.2-no _2020年7月2日_ -- このサーベイは、ソフトウェアとして、またコミュニティとしてのNumPyの開発に関する意思決定の指針となり、優先順位を設定するためのものになりました。 この調査結果は英語以外の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. -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嬉しいです。 +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嬉しいです。 ### NumPy に新しいロゴができました! @@ -46,7 +133,7 @@ _2020年6月24日_ -- NumPy に新しいロゴが作成されました: 新しいロゴは、古いもの比べてモダンで、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。 -### NumPy 1.19.0 リリース +### NumPy 1.20.0 リリース _2020年6月20日_ -- NumPy 1.19.0 が利用可能になりました。 これのリリースは 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。 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。 @@ -56,7 +143,7 @@ _2020年6月20日_ -- NumPy 1.19.0 が利用可能になりました。 これ _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機会を楽しみにしています! 詳細については、 [公式ドキュメントサイト](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。 -### NumPy 1.18.0 リリース +### NumPy 1.18.0 release _2019年12月22日_ -- NumPy 1.18.0 が利用可能になりました。 このリリースは、1.17.0の主要な変更の後の、統合的なリリースです。 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。 @@ -67,7 +154,7 @@ _2019年12月22日_ -- NumPy 1.18.0 が利用可能になりました。 この _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存関係の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、ウェブサイトの再設計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基盤をより良くし、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、技術的に重要な問題、特にスレッド安全性、AVX-512に対処することに焦点を当てます。 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行っています。 +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. OpenBLASチームは、技術的に重要な問題、特にスレッド安全性、AVX-512に対処することに焦点を当てます。 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行っています。 提案されたイニシアチブと成果物の詳細については、 [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ヶ月間継続される予定です。 @@ -76,13 +163,31 @@ _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存関係の1つであるO こちらがより過去の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 1.18.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _2020年5月3日_. +- NumPy 1.24.3 ([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 1.18.4 ([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 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _19 Nov 2022_. +- NumPy 1.17.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.4)) -- _2019年10月11日_. +- 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 1.18.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.2)) -- _2020年3月17日_. +- 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 1.18.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.1)) -- _2020年1月6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 1.17.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.4)) -- _2019年10月11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_. From a7a288614fe3c6e92e3ce5ffd3949f36289887d8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:19 +0200 Subject: [PATCH 15/81] New translations press-kit.md (Japanese) --- content/ja/press-kit.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/press-kit.md b/content/ja/press-kit.md index a0fb78219d..6d28214989 100644 --- a/content/ja/press-kit.md +++ b/content/ja/press-kit.md @@ -5,4 +5,4 @@ sidebar: false 私たちはユーザーの皆さんが次に書く学術論文や、コース教材、プレゼンテーションなどに、NumPyプロジェクトのロゴを簡単に盛り込めるようにしたいと考えています。 -こちらから、様々な解像度のNumPyロゴのファイルをダウンロードできます: [ロゴリンク](https://github.com/numpy/numpy/tree/main/branding/logo)。numpy.orgのリソースを使用することで、[NumPy行動規範](/code-of-conduct) を受け入れたことになることに注意してください。 +こちらから、様々な解像度のNumPyロゴのファイルをダウンロードできます: [ロゴリンク](https://github.com/numpy/numpy/tree/main/branding/logo)。 numpy.orgのリソースを使用することで、[NumPy行動規範](/code-of-conduct) を受け入れたことになることに注意してください。 From a551831911b4e57f611bc843e68767bc75dee5cb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:31 +0200 Subject: [PATCH 16/81] New translations report-handling-manual.md (Japanese) --- content/ja/report-handling-manual.md | 72 ++++++++++++++-------------- 1 file changed, 36 insertions(+), 36 deletions(-) diff --git a/content/ja/report-handling-manual.md b/content/ja/report-handling-manual.md index f048688b4b..613b84b8db 100644 --- a/content/ja/report-handling-manual.md +++ b/content/ja/report-handling-manual.md @@ -5,26 +5,26 @@ sidebar: false NumPyの行動規範委員会はこのマニュアルに従います。 このマニュアルは様々な問題に対応する際に使用され、一貫性と公平性を確保します。 -[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。 +[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。 -* 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。これは、いたって普通のコミュニケーションの中で、不公平感や敵意として現れてきます。こうしたことが起きうることはわかっているので、注意深く見ていきます。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。 -* 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。 +* 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。 It can show itself as unfairness and hostility in otherwise ordinary interactions. We know that this does occur, and we will take care to look out for it. We would very much like to hear from you if you feel you have been treated unfairly, and we will use these procedures to make sure that your complaint is heard and addressed. +* 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のは非常に重要です。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。 @@ -36,34 +36,34 @@ NumPyの行動規範委員会はこのマニュアルに従います。 この ## 明確かつ深刻な違反行為の解決 -私たちは、インターネットでの会話が簡単にひどい誹謗中傷になってしまうことを、痛いほど知っています。個人的な脅迫、暴力的、性差別的、人種差別的な言葉など、明らかで深刻な違反に対しては、迅速に対処します。 +私たちは、インターネットでの会話が簡単にひどい誹謗中傷になってしまうことを、痛いほど知っています。 個人的な脅迫、暴力的、性差別的、人種差別的な言葉など、明らかで深刻な違反に対しては、迅速に対処します。 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。 -* 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。モデレーターはまた、違反者の権利についても述べるべきです。違反者は、排除を不当だと思う場合やNumPyコミュニティへの復帰を望む場合、以下に述べる行動規範委員会による審査を求める権利があります。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。 +* 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。 The moderator should also say that, if the originator believes this is unfair or they want to be reconnected to NumPy, they have the right to ask for a review, as below, by the Code of Conduct Committee. 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。 +* 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 報告が委員会に送られると、直ちに報告者に返信して報告を受領したことを確認します。 この返信は72時間以内に送信される必要があり、委員会はそれよりもはるかに迅速に対応するよう努める必要があります。 -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。 +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。 これらの情報は書面で収集され、可能な限りグループの審議が記録され、保持されます (例えば、チャットの記録、Eメールのディスカッション、会議通話の記録、音声会話の概要など)。 -行動の一貫性を確保し、プロジェクトのために記録を残すために、委員会のすべての活動のアーカイブを保持することが重要です。この活動を支援するため、委員会はデフォルトでプライベートメーリングリストを議論に使用します。このメーリングリストには、要求が正当なものなら、委員会の現在および将来のメンバー、および運営委員会のメンバーがアクセスできるにします。委員会がリストにはない連絡方法を使用する必要がある場合(例: 早期/迅速な対応を求める電話など)、そのプロセスの良い記録となるように、これらをリストにまとめて戻すべきです。 +行動の一貫性を確保し、プロジェクトのために記録を残すために、委員会のすべての活動のアーカイブを保持することが重要です。 To assist in this, the default channel of discussion for this Committee will be a private mailing list accessible to current and future members of the Committee as well as members of the Steering Council upon justified request. 委員会がリストにはない連絡方法を使用する必要がある場合(例: 早期/迅速な対応を求める電話など)、そのプロセスの良い記録となるように、これらをリストにまとめて戻すべきです。 -行動規範委員会は、2週間以内に決議の合意を目指すべきです。その期間内に決議が確定できない場合。委員会は、レポーターに対して現状の更新と今後のタイムラインを連絡します。 +行動規範委員会は、2週間以内に決議の合意を目指すべきです。 その期間内に決議が確定できない場合。 委員会は、レポーターに対して現状の更新と今後のタイムラインを連絡します。 ## 解決方法 @@ -73,23 +73,23 @@ 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。 -* 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。 + - 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。 -* 公の場における処分の実施。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、可能な範囲内で叱責を行います。例えば、メール規約違反の発生した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通達します。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。 -* 「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。 +* 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. E.g., the original mailing list for an email violation, but for a chat room discussion where the person/context may be gone, they can be reached by other means. 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。 -決議が合意されると制定される前に、委員会は、元の報告者およびその他の影響を受けた当事者に連絡し、提案された決議を説明します。 委員会は、この決議が受け入れられるかどうかを尋ねます。そして、記録のためのフィードバックに注意を払います。 +決議が合意されると制定される前に、委員会は、元の報告者およびその他の影響を受けた当事者に連絡し、提案された決議を説明します。 委員会は、この決議が受け入れられるかどうかを尋ねます。 そして、記録のためのフィードバックに注意を払います。 最後に 委員会は、NumPy Steering Councilに報告を行います(NumPy Coreチームにも、出入り禁止など進行中の出来事については報告します)。 -委員会はこの問題について公に議論することはありません。すべての公開声明は、行動規範委員会またはNumPy Steering Councilの議長によって行われます。 +委員会はこの問題について公に議論することはありません。 すべての公開声明は、行動規範委員会またはNumPy Steering Councilの議長によって行われます。 ## 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. From a1f9293eac22b8edf71dcde1060a116e05309f5c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:38 +0200 Subject: [PATCH 17/81] New translations teams.md (Japanese) --- content/ja/teams.md | 4 +--- 1 file changed, 1 insertion(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/ja/teams.md b/content/ja/teams.md index 365aedcf19..cec31b9bc2 100644 --- a/content/ja/teams.md +++ b/content/ja/teams.md @@ -3,9 +3,7 @@ title: NumPy Teams sidebar: false --- -We are an international team on a mission to support scientific and research -communities worldwide by building quality, open-source software. -[Join us]({{< relref "/contribute" >}})! +We are an international team on a mission to support scientific and research communities worldwide by building quality, open-source software. [Join us]({{< relref "/contribute" >}})! {{< include-html "static/gallery/maintainers.html" >}} From 17253d9e689d9cdf06e150ac2e05ea78f7bccf5b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:44 +0200 Subject: [PATCH 18/81] New translations user-survey-2020.md (Japanese) --- content/ja/user-survey-2020.md | 16 ++++++++++++++++ 1 file changed, 16 insertions(+) create mode 100644 content/ja/user-survey-2020.md diff --git a/content/ja/user-survey-2020.md b/content/ja/user-survey-2020.md new file mode 100644 index 0000000000..fe431e845c --- /dev/null +++ b/content/ja/user-survey-2020.md @@ -0,0 +1,16 @@ +--- +title: 2020 NUMPY COMMUNITY SURVEY +sidebar: false +--- + +In 2020, the NumPy survey team in partnership with students and faculty from a Master’s course in Survey Methodology jointly hosted by the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Over 1,200 users from 75 countries participated to help us map out a landscape of the NumPy community and voiced their thoughts about the future of the project. + +{{< figure src="/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report_cover.png" class="fig-left" alt="Cover page of the 2020 NumPy user survey report, titled 'NumPy Community Survey 2020 - results'" width="250">}} + +**[Download the report](/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report.pdf)** to take a closer look at the survey findings. + + +For the highlights, check out **[this infographic](https://github.com/numpy/numpy-surveys/blob/master/images/2020NumPysurveyresults_community_infographic.pdf)**. + +Ready for a deep dive? Visit **https://numpy.org/user-survey-2020-details/**. + From 3cadf823b843f390dafdfa292f938f6f6a916776 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:50 +0200 Subject: [PATCH 19/81] New translations user-surveys.md (Japanese) --- content/ja/user-surveys.md | 10 ++++++++++ 1 file changed, 10 insertions(+) create mode 100644 content/ja/user-surveys.md diff --git a/content/ja/user-surveys.md b/content/ja/user-surveys.md new file mode 100644 index 0000000000..89a2aa0460 --- /dev/null +++ b/content/ja/user-surveys.md @@ -0,0 +1,10 @@ +--- +title: NUMPY USER SURVEYS +sidebar: false +--- + +**2020** The NumPy survey team in partnership with students and faculty from the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Find the survey results [here](https://numpy.org/user-survey-2020/). + +**2021** The collected data is currently being analyzed. + +If you have any questions or suggestions for the past or future surveys, please open an issue [here](https://github.com/numpy/numpy-surveys/issues). From 48eaeda5d6a5dadd63908eb1b15c9e3c06d2ad7e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:56 +0200 Subject: [PATCH 20/81] New translations blackhole-image.md (Japanese) --- content/ja/case-studies/blackhole-image.md | 22 +++++++++++----------- 1 file changed, 11 insertions(+), 11 deletions(-) diff --git a/content/ja/case-studies/blackhole-image.md b/content/ja/case-studies/blackhole-image.md index 80eb5fd99a..a5f8ad3bbb 100644 --- a/content/ja/case-studies/blackhole-image.md +++ b/content/ja/case-studies/blackhole-image.md @@ -12,27 +12,27 @@ sidebar: false ## 地球大の望遠鏡 -[Event Horizon telescope(EHT)](https:/eventhorizontelescope.org)は、地球サイズの解析望遠鏡を形成する8台の地上型電波望遠鏡から成るシステムで、これまでに前例のない感度と解像度で宇宙を研究することができます。超長基線干渉法(VLBI) と呼ばれる手法を用いた巨大な仮想望遠鏡の角度分解能は、[20マイクロ秒][resolution]で、ニューヨークにある新聞をパリの歩道のカフェから読むのに十分な解像度です! +[Event Horizon telescope(EHT)](https:/eventhorizontelescope.org)は、地球サイズの解析望遠鏡を形成する8台の地上型電波望遠鏡から成るシステムで、これまでに前例のない感度と解像度で宇宙を研究することができます。 超長基線干渉法(VLBI) と呼ばれる手法を用いた巨大な仮想望遠鏡の角度分解能は、[20マイクロ秒][resolution]で、ニューヨークにある新聞をパリの歩道のカフェから読むのに十分な解像度です! ### 主な目標と結果 * **宇宙の新しい見方:** EHTの画期的な考え方の基礎が築かれたのは、100年前に [Sir Arthur Eddington][eddington]がアインシュタインの一般相対性理論に沿った最初の観測を実施したことが始まりでした。 -* **ブラックホール:** EHTは、おとめ座銀河団のメシエ87銀河 (M87) の中心にある、地球から約5500万光年の距離にある超巨大ブラックホールを観測しました。 その質量は、太陽の65億倍です。[100年以上](https://www.jpl.nasa.gov/news/news.php?feature=7385)に渡る研究が行われてもなお、これまでに視覚的にブラックホールを観測できたことはありませんでした。 +* **ブラックホール:** EHTは、おとめ座銀河団のメシエ87銀河 (M87) の中心にある、地球から約5500万光年の距離にある超巨大ブラックホールを観測しました。 その質量は、太陽の65億倍です。 [100年以上](https://www.jpl.nasa.gov/news/news.php?feature=7385)に渡る研究が行われてもなお、これまでに視覚的にブラックホールを観測できたことはありませんでした。 -* **観測と理論の比較:** 科学者たちの間で、アインシュタインの一般相対性理論から、重力による光の曲げや光の捕獲による影のような領域が観測できるのではないかと期待されていました。これはブラックホールの巨大な質量を測定するために利用することができます。 +* **観測と理論の比較:** 科学者たちの間で、アインシュタインの一般相対性理論から、重力による光の曲げや光の捕獲による影のような領域が観測できるのではないかと期待されていました。 これはブラックホールの巨大な質量を測定するために利用することができます。 ### 課題 * **大規模な計算** - 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。 + 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。 + 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? @@ -40,15 +40,15 @@ sidebar: false ## NumPyが果たした役割 -データに問題がある場合はどうなるでしょう？ あるいは、アルゴリズムが特定の仮定に あまりにも大きく依存しているかもしれません。もしあるパラメータを変更した場合、画像は大きく変化するのでしょうか？ +データに問題がある場合はどうなるでしょう？ あるいは、アルゴリズムが特定の仮定に あまりにも大きく依存しているかもしれません。 もしあるパラメータを変更した場合、画像は大きく変化するのでしょうか？ -EHTの共同研究では、最先端の画像再構成技術を使用して、それぞれのチームがデータを評価することによって、これらの課題に対処しました。それぞれのチームの解析結果が同じであることが証明されると、それらの結果を組み合わせることで、ブラックホール画像を得ることができました。 +EHTの共同研究では、最先端の画像再構成技術を使用して、それぞれのチームがデータを評価することによって、これらの課題に対処しました。 それぞれのチームの解析結果が同じであることが証明されると、それらの結果を組み合わせることで、ブラックホール画像を得ることができました。 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" class="fig-center" alt="role of numpy" caption="**ブラックホール画像化でNumPyが果たした役割**" >}} -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。 +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" class="fig-center" alt="ehtim dependency map highlighting numpy" caption="**NumPyの中心としたehtimのソフトウェア依存図**" >}} @@ -56,7 +56,7 @@ NumPyだけでなく、[SciPy](https://www.scipy.org)や[Pandas](https://pandas. ## まとめ -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。 +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" class="fig-center" alt="numpy benefits" caption="**利用されたNumPyの主要機能**" >}} From bd17abf68e20e6aa1ed2673597f72a58f0eac86a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:28:03 +0200 Subject: [PATCH 21/81] New translations cricket-analytics.md (Japanese) --- content/ja/case-studies/cricket-analytics.md | 18 +++++++++--------- 1 file changed, 9 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/content/ja/case-studies/cricket-analytics.md b/content/ja/case-studies/cricket-analytics.md index ec68246720..dd0850f521 100644 --- a/content/ja/case-studies/cricket-analytics.md +++ b/content/ja/case-studies/cricket-analytics.md @@ -12,13 +12,13 @@ sidebar: false ## クリケットについて -インド人はクリケットが大好きだと言っても過言ではないでしょう。この競技は、他のスポーツと異なり、インドの農村部や都市部を問わず、あらゆる場所でプレイされており、若者から年配の方まで広く人気があり、インドでは何十億人もの人々を結びつける役割を担っています。クリケットは多くのメディアの注目を集め、非常に[多額のお金](https://www.statista.com/topics/4543/indian-premier-league-ipl/)と名声がかかっています。過去数年間、テクノロジーは文字通りクリケットの試合を変えてきました。視聴者はストリーミングメディア、トーナメント、モバイルベースの手頃なアクセスによるライブクリケット視聴などを享受しています。 +インド人はクリケットが大好きだと言っても過言ではないでしょう。 この競技は、他のスポーツと異なり、インドの農村部や都市部を問わず、あらゆる場所でプレイされており、若者から年配の方まで広く人気があり、インドでは何十億人もの人々を結びつける役割を担っています。 Cricket enjoys lots of media attention. クリケットは多くのメディアの注目を集め、非常に[多額のお金](https://www.statista.com/topics/4543/indian-premier-league-ipl/)と名声がかかっています。 Over the last several years, technology has literally been a game changer. 視聴者はストリーミングメディア、トーナメント、モバイルベースの手頃なアクセスによるライブクリケット視聴などを享受しています。 インドプレミアリーグ (IPL) は、2008年に設立された20チームから成るプロクリケットリーグです。 これは世界で最も参加者が多いクリケットイベントの1つで、2019年の市場規模は[67億ドル](https://en.wikipedia.org/wiki/Indian_Premier_League)だと評価されています。 -クリケットは数のゲームです。バッツマンによってスコアされたランの数、ボウラーによって取られたウィケットの数、クリケットチームによって獲得した試合の数、バッツマンがボウリング攻撃に特定の方法で応答する回数。パフォーマンスを向上させたり、クリケットのビジネスチャンス・市場・経済性などを研究するため、NumPyなどの数値計算ソフトウェアを利用した強力な分析ツールによりクリケットの数字を掘り下げる能力は、大きな意味を持ちます。クリケット分析は、試合に関する興味深い洞察と、ゲームの結果に関する予測AIを提供します。 +クリケットは数のゲームです。 バッツマンによってスコアされたランの数、ボウラーによって取られたウィケットの数、クリケットチームによって獲得した試合の数、バッツマンがボウリング攻撃に特定の方法で応答する回数。 The capability to dig into cricketing numbers for both improving performance and studying the business opportunities, overall market, and economics of cricket via powerful analytics tools, powered by numerical computing software such as NumPy, is a big deal. クリケット分析は、試合に関する興味深い洞察と、ゲームの結果に関する予測AIを提供します。 -現在では、クリケットゲームの記録と 利用可能な統計データは豊富で、ほぼ無限の宝の山だと言えます。: [ESPN cricinfo や](https://stats.espncricinfo.com/ci/engine/stats/index.html) [cricsheet](https://cricsheet.org). これらのクリケットデータベースは、最新の機械学習と予測モデリングアルゴリズムを使用して、 [クリケット 分析](https://www.researchgate.net/publication/336886516_Data_visualization_and_toss_related_analysis_of_IPL_teams_and_batsmen_performances) に使用されています。 メディアやプロスポーツ団体のエンターテインメントプラットフォームは、技術や分析を利用し、試合勝率を向上させるために、下記のような要素が主要なメトリックだと考え始めています。 +現在では、クリケットゲームの記録と 利用可能な統計データは豊富で、ほぼ無限の宝の山だと言えます。 : [ESPN cricinfo や](https://stats.espncricinfo.com/ci/engine/stats/index.html) [cricsheet](https://cricsheet.org). これらのクリケットデータベースは、最新の機械学習と予測モデリングアルゴリズムを使用して、 [クリケット 分析](https://www.researchgate.net/publication/336886516_Data_visualization_and_toss_related_analysis_of_IPL_teams_and_batsmen_performances) に使用されています。 メディアやプロスポーツ団体のエンターテインメントプラットフォームは、技術や分析を利用し、試合勝率を向上させるために、下記のような要素が主要なメトリックだと考え始めています。 * バッティング成績の移動平均 * スコア予測 @@ -39,26 +39,26 @@ sidebar: false * **データのクリーニングと前処理** - IPLは、クリケットを古典的なテストマッチ形式から、はるかに大規模に拡大させました。 毎シーズン、様々なフォーマットで行われる試合の数は増加しており、データ、アルゴリズム、最新のスポーツデータ分析技術、シミュレーションモデルも増加しています。クリケットのデータ分析には、フィールドマッピング、プレイヤートラッキング、ボールトラッキング、プレイヤーショット分析、およびボールがどのように動くのか、その角度、スピン、速度、軌道など、他の沢山の種類のデータを必要とします。 これらの要因により、データクリーニングと前処理の複雑さが増してしまいました。 + IPLは、クリケットを古典的なテストマッチ形式から、はるかに大規模に拡大させました。 毎シーズン、様々なフォーマットで行われる試合の数は増加しており、データ、アルゴリズム、最新のスポーツデータ分析技術、シミュレーションモデルも増加しています。 クリケットのデータ分析には、フィールドマッピング、プレイヤートラッキング、ボールトラッキング、プレイヤーショット分析、およびボールがどのように動くのか、その角度、スピン、速度、軌道など、他の沢山の種類のデータを必要とします。 これらの要因により、データクリーニングと前処理の複雑さが増してしまいました。 * **動的モデリング** - クリケットでは、他のスポーツと同様、フィールド上の選手の様々な数字を追跡するために、関連する変数の数が多くなってしまいがちです。たとえば、ボールやその属性情報、およびいくつかの行動をとるアクションのいくつかの可能性などの変数です。データ分析とモデリングの複雑さは、分析中に必要となる予測のための質問の種類に正比例しており、データ表現とモデルにも大きく依存しています。バッツマンが異なる角度や速度でボールを打った場合に何が起こるのかのような、動的なクリケットのプレーの予測が必要な場合、計算量やデータ比較が更に困難になります。 + クリケットでは、他のスポーツと同様、フィールド上の選手の様々な数字を追跡するために、関連する変数の数が多くなってしまいがちです。 たとえば、ボールやその属性情報、およびいくつかの行動をとるアクションのいくつかの可能性などの変数です。 データ分析とモデリングの複雑さは、分析中に必要となる予測のための質問の種類に正比例しており、データ表現とモデルにも大きく依存しています。 バッツマンが異なる角度や速度でボールを打った場合に何が起こるのかのような、動的なクリケットのプレーの予測が必要な場合、計算量やデータ比較が更に困難になります。 * **予測分析の複雑さ** - クリケットにおいて、意思決定の多くは「ボウラーがある特定のタイプの場合、打者はどのくらいの頻度で特定の種類のショットを打つのか」「バッツマンが特定の方法であるボウラーに反応した場合、ボウラーはどのようにラインと長さを変更するのか 」などの質問に基づいています。この種の予測分析クエリでは、精度の良いデータセットが利用できることと、データを合成して高精度な生成モデルを作成できることが必要とされます。 + クリケットにおいて、意思決定の多くは「ボウラーがある特定のタイプの場合、打者はどのくらいの頻度で特定の種類のショットを打つのか」「バッツマンが特定の方法であるボウラーに反応した場合、ボウラーはどのようにラインと長さを変更するのか 」などの質問に基づいています。 この種の予測分析クエリでは、精度の良いデータセットが利用できることと、データを合成して高精度な生成モデルを作成できることが必要とされます。 ## クリケット解析におけるNumPyの役割 -スポーツ分析は現在、非常に盛んな分野です。 多くの研究者や企業は、最新の機械学習やAI技術以外にも、NumPyや、Scikit-learn, SciPy, Matplotlib, Jupyterなどの他のPyDataパッケージを[使っています](https://adtmag.com/blogs/dev-watch/2017/07/sports-analytics.aspx)。NumPyは以下のように、クリケット関連の様々なスポーツ分析に使用されています。 +スポーツ分析は現在、非常に盛んな分野です。 多くの研究者や企業は、最新の機械学習やAI技術以外にも、NumPyや、Scikit-learn, SciPy, Matplotlib, Jupyterなどの他のPyDataパッケージを[使っています](https://adtmag.com/blogs/dev-watch/2017/07/sports-analytics.aspx)。 NumPyは以下のように、クリケット関連の様々なスポーツ分析に使用されています。 -* **統計分析:** NumPyの数値計算機能は、様々なプレイヤーやゲーム戦術のコンテキストでの観測データで、試合中のイベントの統計的有意性を推定し、生成モデルや静的モデルと比較して試合結果を推定するのに役立ちます。[因果分析](https://amplitude.com/blog/2017/01/19/causation-correlation) と [ビッグデータアプローチ](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4996805/)が戦術的分析に使用されています。 +* **統計分析:** NumPyの数値計算機能は、様々なプレイヤーやゲーム戦術のコンテキストでの観測データで、試合中のイベントの統計的有意性を推定し、生成モデルや静的モデルと比較して試合結果を推定するのに役立ちます。 [因果分析](https://amplitude.com/blog/2017/01/19/causation-correlation) と [ビッグデータアプローチ](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4996805/)が戦術的分析に使用されています。 * **データ可視化:** データのグラフ化・[可視化](https://towardsdatascience.com/advanced-sports-visualization-with-pandas-matplotlib-and-seaborn-9c16df80a81b) は、さまざまなデータセット間の関係について、有益な洞察を与えてくれます。 ## まとめ -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。 +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" class="fig-center" alt="クリケット分析にNumPyを使用するメリットを示す図" caption="** 利用されている主なNumPy機能 **" >}} From cdfe46e8f4e3af79ee85a462abe7ba003e7fa032 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:28:09 +0200 Subject: [PATCH 22/81] New translations deeplabcut-dnn.md (Japanese) --- content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md | 30 +++++++++++------------ 1 file changed, 15 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md b/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md index c597261ef4..ae2a74a400 100644 --- a/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md +++ b/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md @@ -12,29 +12,29 @@ sidebar: false ## DeepLabCut について -[DeepLabCut](https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut)は、ごくわずかなトレーニングデータで人間レベルの精度で実験動物の行動を追跡可能にするオープンソースのツールボックスです。世界中の何百もの研究機関の研究者により使用されています。DeepLabCutの技術を使うことで、科学者は動物の種類と時系列のデータをもとに、運動制御と行動に関する科学的な理解を深めることができるようになりました。 +[DeepLabCut](https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut)は、ごくわずかなトレーニングデータで人間レベルの精度で実験動物の行動を追跡可能にするオープンソースのツールボックスです。 DeepLabCutの技術を使うことで、科学者は動物の種類と時系列のデータをもとに、運動制御と行動に関する科学的な理解を深めることができるようになりました。 -神経科学、医学、生体力学などのいくつかの研究分野では、動物の動きを追跡したデータを使用しています。DeepLabCutは、動画に記録された動きを解析することで、人間やその他の動物が何をしているのかを理解することができます。タグ付けや監視などの、手間のかかる作業を自動化し、深層学習ベースのデータ解析を実施します。DeepLabCutは、霊長類、マウス、魚、ハエなどの動物を観察する科学研究をより速く正確にしています。 +神経科学、医学、生体力学などのいくつかの研究分野では、動物の動きを追跡したデータを使用しています。 DeepLabCutは、動画に記録された動きを解析することで、人間やその他の動物が何をしているのかを理解することができます。 タグ付けや監視などの、手間のかかる作業を自動化し、深層学習ベースのデータ解析を実施します。 DeepLabCutは、霊長類、マウス、魚、ハエなどの動物を観察する科学研究をより速く正確にしています。 {{< figure src="/images/content_images/cs/race-horse.gif" class="fig-center" caption="**色のついた点は競走馬の体の位置を追跡**" alt="horserideranim" attr="*(Source: Mackenzie Mathis)*">}} -DeepLabCutは、動物の姿勢を抽出することで非侵襲的な行動追跡を行います。これは、生体力学、遺伝学、倫理学、神経科学などの分野での研究に必要不可欠です。動的に変化する背景の中で、動物の姿勢をビデオデータから非侵襲的に測定することは、技術的にも、必要な計算リソースやトレーニングデータの点でも、非常に困難な計算処理です。 +DeepLabCutは、動物の姿勢を抽出することで非侵襲的な行動追跡を行います。 これは、生体力学、遺伝学、倫理学、神経科学などの分野での研究に必要不可欠です。 動的に変化する背景の中で、動物の姿勢をビデオデータから非侵襲的に測定することは、技術的にも、必要な計算リソースやトレーニングデータの点でも、非常に困難な計算処理です。 -DeepLabCutは、研究者が対象の姿勢を推定し、Pythonベースのソフトウェアを使って効率的に対象の行動を定量化することを可能にします。DeepLabCutを使用すると、研究者は動画から異なるフレームを識別し、数十個のフレームの特定の身体部位を、よくできたGUIによってラベルづけできます。すると、DeepLabCutの深層学習ベースのポーズ推定アーキテクチャにより、動画の残りの部分や動物の他の類似した動画から同じ特徴を抽出する方法を学習できます。ハエやマウスなどの一般的な実験動物から [チーター][cheetah-movement]のようなより珍しい動物まで、動物の種類を問わず利用できます。 +DeepLabCutは、研究者が対象の姿勢を推定し、Pythonベースのソフトウェアを使って効率的に対象の行動を定量化することを可能にします。 DeepLabCutを使用すると、研究者は動画から異なるフレームを識別し、数十個のフレームの特定の身体部位を、よくできたGUIによってラベルづけできます。 すると、DeepLabCutの深層学習ベースのポーズ推定アーキテクチャにより、動画の残りの部分や動物の他の類似した動画から同じ特徴を抽出する方法を学習できます。 ハエやマウスなどの一般的な実験動物から [チーター][cheetah-movement]のようなより珍しい動物まで、動物の種類を問わず利用できます。 -DeepLabCutでは[転移学習](https://arxiv.org/pdf/1909.11229)という技術を使用しています。これにより必要な学習データの量を大幅に削減し、学習の収束を加速させることができます。必要に応じて、より高速な推論を提供するさまざまなネットワークアーキテクチャ(MobileNetV2など)を選択することができ、リアルタイムの実験データフィードバックと組み合わせることもできます。DeepLabCutはもともと[DeeperCut](https://arxiv.org/abs/1605.03170)と呼ばれるパフォーマンスのよい人用のポーズ推定アーキテクチャの特徴検出器を使用しており、これが名前の由来になりました。今ではこのパッケージは大幅に変更され、追加のアーキテクチャ・データの水増し・一通りのユーザー用フロントエンドを含んでいます。さらに、 大規模な生物学的実験をサポートするため、DeepLabCutはオンライン学習の機能を提供しています。これにより、動画の時間をこえて学習データを増やすことができ、エッジケースをカバーしたり、特定のコンテキスト内でポーズ推定アルゴリズムを堅牢にしたりできます。 +DeepLabCutでは[転移学習](https://arxiv.org/pdf/1909.11229)という技術を使用しています。 これにより必要な学習データの量を大幅に削減し、学習の収束を加速させることができます。 必要に応じて、より高速な推論を提供するさまざまなネットワークアーキテクチャ(MobileNetV2など)を選択することができ、リアルタイムの実験データフィードバックと組み合わせることもできます。 DeepLabCutはもともと[DeeperCut](https://arxiv.org/abs/1605.03170)と呼ばれるパフォーマンスのよい人用のポーズ推定アーキテクチャの特徴検出器を使用しており、これが名前の由来になりました。 今ではこのパッケージは大幅に変更され、追加のアーキテクチャ・データの水増し・一通りのユーザー用フロントエンドを含んでいます。 さらに、 大規模な生物学的実験をサポートするため、DeepLabCutはオンライン学習の機能を提供しています。 これにより、動画の時間をこえて学習データを増やすことができ、エッジケースをカバーしたり、特定のコンテキスト内でポーズ推定アルゴリズムを堅牢にしたりできます。 -最近、[DeepLabCut model zoo](http://www.mousemotorlab.org/dlc-modelzoo)が発表されました。これは、霊長類の顔分析から犬の姿勢まで、様々な種や実験条件に対応した事前訓練済みモデルを提供しています。これにより、例えば、新しいデータのラベルを付けることなくクラウドで予測を実行することができたり、ニューラルネットワークの学習を実行することができます。プログラミング経験は必要ありません。 +最近、[DeepLabCut model zoo](http://www.mousemotorlab.org/dlc-modelzoo)が発表されました。 これは、霊長類の顔分析から犬の姿勢まで、様々な種や実験条件に対応した事前訓練済みモデルを提供しています。 これにより、例えば、新しいデータのラベルを付けることなくクラウドで予測を実行することができたり、ニューラルネットワークの学習を実行することができます。 プログラミング経験は必要ありません。 ### 主な目標と結果 * **科学研究のための動物姿勢解析の自動化:** - DeepLabCutという技術の主な目的は、多様な環境で動物の姿勢を測定し追跡することです。このデータは例えば神経科学の研究において、脳がどのように運動を制御しているかを理解するためのや、動物がどのように社会的に交流しているかを明らかにするために利用することができます。研究者はDeepLabCutで [10倍のパフォーマンス向上](https://www.biorxiv.org/content/10.1101/457242v1) が可能であると発表しています。オフラインでは最大1200フレーム/秒(FPS) で姿勢を推定することができます。 + DeepLabCutという技術の主な目的は、多様な環境で動物の姿勢を測定し追跡することです。 このデータは例えば神経科学の研究において、脳がどのように運動を制御しているかを理解するためのや、動物がどのように社会的に交流しているかを明らかにするために利用することができます。 研究者はDeepLabCutで [10倍のパフォーマンス向上](https://www.biorxiv.org/content/10.1101/457242v1) が可能であると発表しています。 オフラインでは最大1200フレーム/秒(FPS) で姿勢を推定することができます。 * **姿勢推定のための使いやすいPythonツールキットの作成:** - DeepLabCutは、動物の姿勢推定技術を研究者が簡単に利用できるツールとして共有したいという考えから開発されています。そこで開発者らはプロジェクト管理機能を備えた、単独で機能し、使いやすいPythonツールボックスとしてこのツールを作成しました。 これにより、姿勢推定を自動化するだけでなく、DeepLabCutツールキットユーザーをデータセット収集段階から共有可能・再利用可能な分析パイプラインを作成する段階まで補助し、プロジェクトをエンドツーエンドで管理することも可能になりました。 + DeepLabCutは、動物の姿勢推定技術を研究者が簡単に利用できるツールとして共有したいという考えから開発されています。 そこで開発者らはプロジェクト管理機能を備えた、単独で機能し、使いやすいPythonツールボックスとしてこのツールを作成しました。 これにより、姿勢推定を自動化するだけでなく、DeepLabCutツールキットユーザーをデータセット収集段階から共有可能・再利用可能な分析パイプラインを作成する段階まで補助し、プロジェクトをエンドツーエンドで管理することも可能になりました。 この[ツールキット][DLCToolkit] はオープンソースとして利用できます。 @@ -51,21 +51,21 @@ DeepLabCutでは[転移学習](https://arxiv.org/pdf/1909.11229)という技術 * **速度** - 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。 + 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。 + 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。 * **データ処理** - 最後に、配列の操作もかなり難しい問題です。様々な画像や、目標のテンソル、キーポイントに対応する大きな配列のスタックを処理しなければならないからです。 + 最後に、配列の操作もかなり難しい問題です。 様々な画像や、目標のテンソル、キーポイントに対応する大きな配列のスタックを処理しなければならないからです。 {{< figure src="/images/content_images/cs/pose-estimation.png" class="csfigcaption" caption="**姿勢推定の多様性と難しさ**" alt="challengesfig" align="middle" attr="(Source: Mackenzie Mathis)" attrlink="https://www.biorxiv.org/content/10.1101/476531v1.full.pdf" >}} ## 姿勢推定の課題に対応するためのNumPyの役割 -NumPy は DeepLabCutにおける、行動分析の高速化のための数値計算の核となっています。NumPyだけでなく、DeepLabCutは様々なNumPyをベースとしているPythonライブラリを利用しています。[SciPy](https://www.scipy.org)、[Pandas](https://pandas.pydata.org)、[matplotlib](https://matplotlib.org)、[Tensorpack](https://github.com/tensorpack/tensorpack), [imgaug](https://github.com/aleju/imgaug)、[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)、[scikit-image](https://scikit-image.org)、[Tensorflow](https://www.tensorflow.org)などです。 +NumPy は DeepLabCutにおける、行動分析の高速化のための数値計算の核となっています。 NumPyだけでなく、DeepLabCutは様々なNumPyをベースとしているPythonライブラリを利用しています。 [SciPy](https://www.scipy.org)、[Pandas](https://pandas.pydata.org)、[matplotlib](https://matplotlib.org)、[Tensorpack](https://github.com/tensorpack/tensorpack), [imgaug](https://github.com/aleju/imgaug)、[scikit-learn](https://scikit-learn.org/stable/)、[scikit-image](https://scikit-image.org)、[Tensorflow](https://www.tensorflow.org)などです。 以下に挙げるNumPyの特徴が、DeepLabCutの姿勢推定アルゴリズムでの画像処理・組み合わせ処理・高速計算において、重要な役割を果たしました。 @@ -75,13 +75,13 @@ NumPy は DeepLabCutにおける、行動分析の高速化のための数値計 * ランダムサンプリング * 大きな配列の再構成 -DeepLabCutは、ツールキットが提供するワークフローを通じてNumPyの配列機能を利用しています。 特に、NumPyはヒューマンアノテーションのラベル付けや、アノテーションの書き込み、編集、処理のために、特定のフレームをサンプリングするために使用されています。TensorFlowを使ったニューラルネットワークは、DeepLabCutの技術によって何千回も訓練され、 フレームから真のアノテーション情報を予測します。この目的のため、姿勢推定問題を画像-画像変換問題として変換する目標密度(スコアマップ) を作成します。ニューラルネットワークのロバスト化のため、データの水増しを使用していますが、このためには幾何学・画像的処理を施したスコアマップの計算を行うことが必要になります。また学習を高速化するため、NumPyのベクトル化機能が利用されています。 推論には、目標のスコアマップから最も可能性の高い予測値を抽出し、効率的に「予測値をリンクさせて個々の動物を組み立てる」ことが必要になります。 +DeepLabCutは、ツールキットが提供するワークフローを通じてNumPyの配列機能を利用しています。 特に、NumPyはヒューマンアノテーションのラベル付けや、アノテーションの書き込み、編集、処理のために、特定のフレームをサンプリングするために使用されています。 TensorFlowを使ったニューラルネットワークは、DeepLabCutの技術によって何千回も訓練され、 フレームから真のアノテーション情報を予測します。 この目的のため、姿勢推定問題を画像-画像変換問題として変換する目標密度(スコアマップ) を作成します。 ニューラルネットワークのロバスト化のため、データの水増しを使用していますが、このためには幾何学・画像的処理を施したスコアマップの計算を行うことが必要になります。 また学習を高速化するため、NumPyのベクトル化機能が利用されています。 推論には、目標のスコアマップから最も可能性の高い予測値を抽出し、効率的に「予測値をリンクさせて個々の動物を組み立てる」ことが必要になります。 {{< figure src="/images/content_images/cs/deeplabcut-workflow.png" class="fig-center" caption="**DeepLabCutのワークフロー**" alt="workflow" attr="*(Source: Mackenzie Mathis)*" attrlink="https://www.researchgate.net/figure/DeepLabCut-work-flow-The-diagram-delineates-the-work-flow-as-well-as-the-directory-and_fig1_329185962">}} ## まとめ -行動を観察し、効率的に表現することは、現代倫理学、神経科学、医学、工学の根幹です。[DeepLabCut](http://orga.cvss.cc/wp-content/uploads/2019/05/NathMathis2019.pdf) により、研究者は対象の姿勢を推定し、行動を効率的に定量化できるようになりました。DeepLabCutというPythonツールボックスを使えば、わずかな学習画像のセットでニューラルネットワークを人間レベルのラベリング精度で学習することができ、実験室での行動分析だけでなく、スポーツ、歩行分析、医学、リハビリテーション研究などへの応用が可能になります。DeepLabCutアルゴリズムに必要な複雑な組み合わせ処理やデータ処理の問題を、NumPyの配列操作機能が解決しています。 +行動を観察し、効率的に表現することは、現代倫理学、神経科学、医学、工学の根幹です。 [DeepLabCut](http://orga.cvss.cc/wp-content/uploads/2019/05/NathMathis2019.pdf) により、研究者は対象の姿勢を推定し、行動を効率的に定量化できるようになりました。 DeepLabCutというPythonツールボックスを使えば、わずかな学習画像のセットでニューラルネットワークを人間レベルのラベリング精度で学習することができ、実験室での行動分析だけでなく、スポーツ、歩行分析、医学、リハビリテーション研究などへの応用が可能になります。 DeepLabCutアルゴリズムに必要な複雑な組み合わせ処理やデータ処理の問題を、NumPyの配列操作機能が解決しています。 {{< figure src="/images/content_images/cs/numpy_dlc_benefits.png" class="fig-center" alt="numpy benefits" caption="**NumPyの主要機能**" >}} From 6feb1867622072d0beb0e14b1b6d68a24074f5d5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:28:16 +0200 Subject: [PATCH 23/81] New translations gw-discov.md (Japanese) --- content/ja/case-studies/gw-discov.md | 20 ++++++++++---------- 1 file changed, 10 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/content/ja/case-studies/gw-discov.md b/content/ja/case-studies/gw-discov.md index 49d88c2845..c060650148 100644 --- a/content/ja/case-studies/gw-discov.md +++ b/content/ja/case-studies/gw-discov.md @@ -12,15 +12,15 @@ sidebar: false ## [重力波](https://www.nationalgeographic.com/news/2017/10/what-are-gravitational-waves-ligo-astronomy-science/) と [LIGO](https://www.ligo.caltech.edu) について -重力波は、空間と時間の基本構造の波紋です。 2つのブラックホールの衝突や合体、2連星や超新星の合体など、大きな変動現象によって生成されます。重力波の観測は、重力を研究する上で重要なだけでなく、遠い宇宙におけるいくつかの不明瞭な現象と、その影響を理解するためにも役立ちます。 +重力波は、空間と時間の基本構造の波紋です。 2つのブラックホールの衝突や合体、2連星や超新星の合体など、大きな変動現象によって生成されます。 重力波の観測は、重力を研究する上で重要なだけでなく、遠い宇宙におけるいくつかの不明瞭な現象と、その影響を理解するためにも役立ちます。 -[レーザー干渉計重力波天文台(LIGO)](https://www. ligo. caltech. edu)は、アインシュタインの一般相対性理論によって予測された重力波の直接検出を通して、重力波天体物理学の分野を切り開くために設計されました。このシステムは、アメリカのワシントン州ハンフォードとルイジアナ州リビングストンにある2つの干渉計が一体となって構成され、重力波を検出します。それぞれのシステムには、レーザー干渉法を用いた数キロ規模の重力波検出器が設置されています。LIGO Scientific Collaboration（LSC）は、米国をはじめとする14カ国の大学から1000人以上の科学者が集まり、90以上の大学・研究機関によって支援されています。また、約250人の学生も参加しています。今回のLIGOの発見は、重力波が地球を通過する際に生じる空間と時間の微小な乱れの測定により、重力波そのものを初めて観測しました。これにより、新しい天体物理学のフロンティアが開かれました。これは、宇宙の歪んだ側面、つまり歪んだ時空から作られた物体とそれに現象を切り拓くものです。 +\[レーザー干渉計重力波天文台(LIGO)\](https://www. ligo. caltech. edu)は、アインシュタインの一般相対性理論によって予測された重力波の直接検出を通して、重力波天体物理学の分野を切り開くために設計されました。 このシステムは、アメリカのワシントン州ハンフォードとルイジアナ州リビングストンにある2つの干渉計が一体となって構成され、重力波を検出します。 それぞれのシステムには、レーザー干渉法を用いた数キロ規模の重力波検出器が設置されています。 LIGO Scientific Collaboration（LSC）は、米国をはじめとする14カ国の大学から1000人以上の科学者が集まり、90以上の大学・研究機関によって支援されています。 また、約250人の学生も参加しています。 今回のLIGOの発見は、重力波が地球を通過する際に生じる空間と時間の微小な乱れの測定により、重力波そのものを初めて観測しました。 これにより、新しい天体物理学のフロンティアが開かれました。 これは、宇宙の歪んだ側面、つまり歪んだ時空から作られた物体とそれに現象を切り拓くものです。 ### 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。 @@ -29,23 +29,23 @@ sidebar: false * **計算** - 重力波は非常に小さい効果を生み、物質と微小な相互作用を持つため、検出が困難です。 LIGOのすべてのデータを処理・分析するには、膨大な計算インフラが必要です。信号の数十億倍のノイズを除去した後も、非常に複雑な相対性理論の方程式と膨大な量のデータがあり、計算上の課題となっています。例えば6つのLIGO専用クラスターに分散されたバイナリ結合解析には[10の7乗オーダーのCPU時間](https:/youtu.be7mcHknWWzNI)が必要です。 + 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** - 観測装置の感度と信頼性が高まると、様々な場所でデータの氾濫による困難が待ち受けています。それは、干し草の中から針を探すようなものです。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。 + As observational devices become more sensitive and reliable, the challenges posed by data deluge and finding a needle in a haystack rise multi-fold. 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。 * **可視化** - アインシュタイン方程式を元にスーパーコンピュータでデータを解析できるようになったら、次はデータを人間の脳で理解できるようにしなければなりません。 シミュレーションのモデリングや信号の検出には、わかりやすい可視化技術が必要です。 画像処理やシミュレーションによって、解析結果をより多くの人に理解してもらえる状態になる前の段階において、可視化は、純粋な理論家に対し、数値相対性が、より信頼性の高いものとして映るようにするという役割も果たしています。理論家は、可視化とシミュレーションが結果の把握を容易にするまで、数値相対性を十分に重要視していませんでした。複雑な計算と描画を行い、また最新の実験結果と洞察に基づいてシミュレーションと再描画を行う作業は時間のかかるもので、この分野の研究者にとっての課題です。 + アインシュタイン方程式を元にスーパーコンピュータでデータを解析できるようになったら、次はデータを人間の脳で理解できるようにしなければなりません。 シミュレーションのモデリングや信号の検出には、わかりやすい可視化技術が必要です。 Visualization also plays a role in lending more credibility to numerical relativity in the eyes of pure science aficionados, who did not give enough importance to numerical relativity until imaging and simulations made it easier to comprehend results for a larger audience. 複雑な計算と描画を行い、また最新の実験結果と洞察に基づいてシミュレーションと再描画を行う作業は時間のかかるもので、この分野の研究者にとっての課題です。 {{< figure src="/images/content_images/cs/gw_strain_amplitude.png" class="fig-center" alt="gravitational waves strain amplitude" caption="**GW150914から推定される重力波の歪みの振幅**" attr="(**Graph Credits:** Observation of Gravitational Waves from a Binary Black Hole Merger, ResearchGate Publication)" attrlink="https://www.researchgate.net/publication/293886905_Observation_of_Gravitational_Waves_from_a_Binary_Black_Hole_Merger" >}} ## 重力波の検出におけるNumPyの役割 -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。 +Gravitational waves emitted from the merger cannot be computed using any technique except brute force numerical relativity using supercomputers. 重力波は非常に小さい効果を生み、物質と微小な相互作用を持つため、検出が困難です。 LIGOのすべてのデータを処理・分析するには、膨大な計算インフラが必要です。 信号の数十億倍のノイズを除去した後も、非常に複雑な相対性理論の方程式と膨大な量のデータがあり、計算上の課題となっています。 -Python用の標準的な数値解析パッケージNumPyは、LIGOの重力波検出プロジェクトで実行される様々なタスクに使用されるソフトウェアで利用されています。NumPyは、複雑な数学処理や高速なデータ操作に役立ちました。次にいくつかの例を示します。 +Python用の標準的な数値解析パッケージNumPyは、LIGOの重力波検出プロジェクトで実行される様々なタスクに使用されるソフトウェアで利用されています。 NumPyは、複雑な数学処理や高速なデータ操作に役立ちました。 次にいくつかの例を示します。 * [信号処理](https://www.uv.es/virgogroup/Denoising_ROF.html): グリッジ検出、[ノイズ同定とデータ判定](https://ep2016.europython.eu/media/conference/slides/pyhton-in-gravitational-waves-research-communities.pdf) (NumPy, scikit-learn, scipy, matplotlib, pandas, pyCharm)。 * データ取得: どのデータが解析できるかを決定し、干し草の中の針のような信号が入っているかどうかを突き止める。 @@ -64,6 +64,6 @@ Python用の標準的な数値解析パッケージNumPyは、LIGOの重力波 ## まとめ -重力波の検出により、研究者はこれまでに予期しなかった現象を発見することができました。 一方で、これまで知られてきた深遠な天体物理学の現象に、多くに新たな洞察を提供しました。数値処理とデータの可視化は、科学者が科学的な観測から収集したデータについての洞察を得て、その結果を理解するのに役立つ重要なステップです。 しかし、その計算は複雑であり、実際の観測データと分析を用いたコンピュータシミュレーションを用いて可視化されない限り、人間が理解することはできませんでした。 NumPyは、matplotlib・pandas・scikit-learnなどのPythonパッケージとともに、研究者が複雑な質問に答え、私たちの宇宙に対するの理解において、新しい地平を発見することを[可能にしています](https://www.gw-openscience.org/events/GW150914/)。 +一方で、これまで知られてきた深遠な天体物理学の現象に、多くに新たな洞察を提供しました。 数値処理とデータの可視化は、科学者が科学的な観測から収集したデータについての洞察を得て、その結果を理解するのに役立つ重要なステップです。 しかし、その計算は複雑であり、実際の観測データと分析を用いたコンピュータシミュレーションを用いて可視化されない限り、人間が理解することはできませんでした。 NumPyは、matplotlib・pandas・scikit-learnなどのPythonパッケージとともに、研究者が複雑な質問に答え、私たちの宇宙に対するの理解において、新しい地平を発見することを[可能にしています](https://www.gw-openscience.org/events/GW150914/)。 {{< figure src="/images/content_images/cs/numpy_bh_benefits.png" class="fig-center" alt="numpy benefits" caption="**利用されたNumPyの主要機能**" >}} From ad0f624027ce2ea9c8dd07a2b1f5a755f84c5a96 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 16 May 2023 09:14:35 +0200 Subject: [PATCH 24/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 10 ++++++++-- 1 file changed, 8 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index 2fc1958f48..ef13fc599d 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -1,10 +1,16 @@ --- title: ニュース sidebar: false -newsHeader: Meet the new NumPy docs team leads -date: +newsHeader: "Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation" +date: 2023-05-10 --- +### Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation + +_May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation + +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 documentation team leadership transition _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. From 778c4cfb86f6026a6eadbbf53686ccf9ba42e53f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:01 +0200 Subject: [PATCH 25/81] New translations config.yaml (Japanese) --- content/ja/config.yaml | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index e5cf19c5ab..1b2d2cbd23 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -19,9 +19,9 @@ params: title: placeholder intro: - - title: Try NumPy + title: NumPy を試す text: Use the interactive shell to try NumPy in the browser - docslink: Don't forget to check out the docs. + docslink: ドキュメント を確認することを忘れないでください。 casestudies: title: ケーススタディ features: @@ -92,8 +92,8 @@ navbar: title: NumPyに貢献する url: /ja/contribute - - title: Contribute - url: /contribute + title: NumPyに貢献する + url: /ja/contribute footer: logo: logo.svg socialmediatitle: "" @@ -135,7 +135,7 @@ footer: text: コミュニティ link: /ja/community - - text: User surveys + text: ユーザーの調査 link: /ja/user-surveys - text: NumPyに貢献する From 25ae83f67c284a78e01dad596b6117f822cd4c05 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:03 +0200 Subject: [PATCH 26/81] New translations 404.md (Japanese) --- content/ja/404.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/404.md b/content/ja/404.md index bec1ba1cf2..8e4db85255 100644 --- a/content/ja/404.md +++ b/content/ja/404.md @@ -3,6 +3,6 @@ title: 404 sidebar: false --- -おっとっと！ You've reached a dead end. +おっとっと！ 間違った所にアクセスしているようです。 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。 From 6d8590bcce4cb60beb6a67a04073954647742a97 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:04 +0200 Subject: [PATCH 27/81] New translations about.md (Japanese) --- content/ja/about.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/ja/about.md b/content/ja/about.md index e7106ae1e6..26b398ad64 100644 --- a/content/ja/about.md +++ b/content/ja/about.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: 私たちについて sidebar: false --- -NumPy は、Python で数値計算を可能にするためのオープンソースプロジェクトです。 It was created in 2005 building on the early work of the Numeric and Numarray libraries. NumPyは完全にオープンソースなソフトウェアであり、[修正BSD ライセンス](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt) の条項の下で、すべての人が利用可能です。 It is released under the liberal terms of the [modified BSD license](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). +NumPy は、Python で数値計算を可能にするためのオープンソースプロジェクトです。 NumPyは、NumericやNumarrayといった初期のライブラリのコードをもとに、2005年から開発が開始されました。 NumPyは完全にオープンソースなソフトウェアであり、[修正BSD ライセンス](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt) の条項の下で、すべての人が利用可能です。 It is released under the liberal terms of the [modified BSD license](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). NumPy は 、NumPyコミュニティやより広範な科学計算用Python コミュニティとの合意のもと、GitHub 上でオープンに開発されています。 NumPyのガバナンス方法の詳細については、 [Governance Document](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html) をご覧ください。 @@ -41,9 +41,9 @@ The NumPy project leadership is actively working on diversifying contribution pa - development - ドキュメント -- triage +- トリアージ - ウェブサイト -- survey +- 調査 - translations - sprint mentors - 資金と助成金 From e3b6a732b2270463dee4407906d11070cda8c67e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:05 +0200 Subject: [PATCH 28/81] New translations arraycomputing.md (Japanese) --- content/ja/arraycomputing.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/arraycomputing.md b/content/ja/arraycomputing.md index 867f806e4c..7713e7e0f2 100644 --- a/content/ja/arraycomputing.md +++ b/content/ja/arraycomputing.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: 配列演算 sidebar: false --- -*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.* +*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。* 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。 From e68cb0051b214e44f691f5de4252626eaa26536a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:06 +0200 Subject: [PATCH 29/81] New translations citing-numpy.md (Japanese) --- content/ja/citing-numpy.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/citing-numpy.md b/content/ja/citing-numpy.md index 55c4487c1c..3ab952c040 100644 --- a/content/ja/citing-numpy.md +++ b/content/ja/citing-numpy.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: Citing NumPy +title: NumPyに関するトーク sidebar: false --- From de8eae85fea7a17a4b3e5e3b04d00daff7c2e9e0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:07 +0200 Subject: [PATCH 30/81] New translations code-of-conduct.md (Japanese) --- content/ja/code-of-conduct.md | 26 +++++++++++++------------- 1 file changed, 13 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/content/ja/code-of-conduct.md b/content/ja/code-of-conduct.md index 45999314c5..044123f3d1 100644 --- a/content/ja/code-of-conduct.md +++ b/content/ja/code-of-conduct.md @@ -5,7 +5,7 @@ aliases: - /ja/conduct/ --- -### Introduction +### はじめに 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 -We strive to: +私たちは下記の内容に真摯に取り組みます。 -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。 : +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。 : * 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。 - * 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。 + * 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。 * 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。 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). +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。 -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 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: +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。 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 @@ In cases not involving clear severe and obvious breaches of this Code of Conduct 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。 -### Endnotes +### 文末脚注: 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。 From 2801891d72a6367caf01dbc5285d765e2666b9f6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:08 +0200 Subject: [PATCH 31/81] New translations community.md (Japanese) --- content/ja/community.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/community.md b/content/ja/community.md index 5d09c81760..5884bd592e 100644 --- a/content/ja/community.md +++ b/content/ja/community.md @@ -33,7 +33,7 @@ _ちなみに、セキュリティの脆弱性を報告するには、GitHubの ### [Slack](https://numpy-team.slack.com) -A real-time chat room to ask questions about _contributing_ to NumPy. 具体的には、 公開のメーリングリストやGitHubで質問やアイデアを持ち出すことを躊躇している人々のためのものです。 Slackに招待してもらいたい場合は[こちら](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#contributing-to-numpy)を確認下さい。 +SlackはNumpyに_ 貢献するための質問をする_、リアルタイムのチャットルームです。 具体的には、 公開のメーリングリストやGitHubで質問やアイデアを持ち出すことを躊躇している人々のためのものです。 Slackに招待してもらいたい場合は[こちら](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#contributing-to-numpy)を確認下さい。 ## 勉強会とミートアップ From 8b8aa5b11933ab506195fa17969fa18adf17dfce Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:09 +0200 Subject: [PATCH 32/81] New translations contribute.md (Japanese) --- content/ja/contribute.md | 14 +++++++------- 1 file changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/content/ja/contribute.md b/content/ja/contribute.md index b628681551..9f270f91a9 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。 -### Issue triaging +### イシューのトリアージ [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 -* find duplicate issues and link related ones -* add good self-contained reproducers to issues -* label issues correctly (this requires triage rights -- just ask) +* 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) -Please just dive in. +ぜひ、やってみて下さい。 ### ウェブサイトの開発 @@ -49,7 +49,7 @@ Please just dive in. ### グラフィックデザイン -グラフィックデザイナーの方が可能な貢献は、枚挙にいとまがありません。 Our docs are parched for illustration; our growing website craves images -- opportunities abound. +グラフィックデザイナーの方が可能な貢献は、枚挙にいとまがありません。 しかし、私たちのドキュメントは説明のために可視化が重要であり、私たちの拡大しているウェブサイトは良い画像を求めていることから、 貢献する機会が沢山あると言えます。 ### ウェブサイトの翻訳 @@ -63,4 +63,4 @@ Please just dive in. ### 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。 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。 +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。 From 132f742f1bdc9cd12ca66cc66d12d10e52e962af Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:10 +0200 Subject: [PATCH 33/81] New translations gethelp.md (Japanese) --- content/ja/gethelp.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/gethelp.md b/content/ja/gethelp.md index 1979cadc30..0a77e294c0 100644 --- a/content/ja/gethelp.md +++ b/content/ja/gethelp.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: サポートを得る方法 sidebar: false --- -**ユーザーからの質問:** ユーザーからの質問に対して回答を得る最も良い方法は、[StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy)に質問を投稿することです。 規模は小さいですが、下記のような質問をする場所もあります: [IRC](https://webchat.freenode.net/?channels=%23numpy)、 [Gitter](https://gitter.im/numpy/numpy)、 [Reddit](https://www.reddit.com/r/Numpy/)。 We wish we could keep an eye on these sites, or answer questions directly, but the volume is just a little overwhelming! +**ユーザーからの質問:** ユーザーからの質問に対して回答を得る最も良い方法は、[StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy)に質問を投稿することです。 規模は小さいですが、下記のような質問をする場所もあります: [IRC](https://webchat.freenode.net/?channels=%23numpy)、 [Gitter](https://gitter.im/numpy/numpy)、 [Reddit](https://www.reddit.com/r/Numpy/)。 私たちはこれらのサイトを定期的に確認して、直接質問に答えるようにしていますが、質問の数は膨大です。 **開発関連の問題:** NumPyの開発関連の問題 (例: バグレポート) については、[コミュニティ](/community) のページを参照してください。 @@ -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/) -Another forum for usage questions. +もう一つの使い方に関する質問の場です。 *** From 36c8b40158be8c3e1562ce457acbf0031890f892 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:11 +0200 Subject: [PATCH 34/81] New translations history.md (Japanese) --- content/ja/history.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/history.md b/content/ja/history.md index 9b011e2db8..04a5eb6432 100644 --- a/content/ja/history.md +++ b/content/ja/history.md @@ -3,7 +3,7 @@ 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。 When started, the library had little funding, and was written mainly by graduate students—many of them without computer science education, and often without a blessing of their advisors. To even imagine that a small group of “rogue” student programmers could upend the already well-established ecosystem of research software—backed by millions in funding and many hundreds of highly qualified engineers — was preposterous. 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 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 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。 From 069761f9f3b1af13e8510d040ac0f497f4ca51b0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:12 +0200 Subject: [PATCH 35/81] New translations install.md (Japanese) --- content/ja/install.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/install.md b/content/ja/install.md index 8b6deb5964..1de57ef5e0 100644 --- a/content/ja/install.md +++ b/content/ja/install.md @@ -5,7 +5,7 @@ sidebar: false 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、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). For more detailed instructions, consult our [Python and NumPy installation guide](#python-numpy-install-guide) below. +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。 **CONDA** @@ -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 is the largest collection of packages by far, however, all popular packages are available for conda as well. +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。 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！ From 58d96b3a45e338cfe830150a1cdef6791e1fa469 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:13 +0200 Subject: [PATCH 36/81] New translations blackhole-image.md (Japanese) --- content/ja/case-studies/blackhole-image.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/case-studies/blackhole-image.md b/content/ja/case-studies/blackhole-image.md index a5f8ad3bbb..4e03d6bea2 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。 -* **Too much information** +* **大量のデータ** 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。 -* **Into the unknown** +* **よくわからないものを観測する** 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? From 464ee8023de4d9a216288e75f9c82aa446837ca2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:14 +0200 Subject: [PATCH 37/81] New translations cricket-analytics.md (Japanese) --- content/ja/case-studies/cricket-analytics.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/case-studies/cricket-analytics.md b/content/ja/case-studies/cricket-analytics.md index dd0850f521..8b57e07065 100644 --- a/content/ja/case-studies/cricket-analytics.md +++ b/content/ja/case-studies/cricket-analytics.md @@ -12,11 +12,11 @@ sidebar: false ## クリケットについて -インド人はクリケットが大好きだと言っても過言ではないでしょう。 この競技は、他のスポーツと異なり、インドの農村部や都市部を問わず、あらゆる場所でプレイされており、若者から年配の方まで広く人気があり、インドでは何十億人もの人々を結びつける役割を担っています。 Cricket enjoys lots of media attention. クリケットは多くのメディアの注目を集め、非常に[多額のお金](https://www.statista.com/topics/4543/indian-premier-league-ipl/)と名声がかかっています。 Over the last several years, technology has literally been a game changer. 視聴者はストリーミングメディア、トーナメント、モバイルベースの手頃なアクセスによるライブクリケット視聴などを享受しています。 +インド人はクリケットが大好きだと言っても過言ではないでしょう。 この競技は、他のスポーツと異なり、インドの農村部や都市部を問わず、あらゆる場所でプレイされており、若者から年配の方まで広く人気があり、インドでは何十億人もの人々を結びつける役割を担っています。 クリケットは多くのメディアの注目を集めています。 クリケットは多くのメディアの注目を集め、非常に[多額のお金](https://www.statista.com/topics/4543/indian-premier-league-ipl/)と名声がかかっています。 過去数年間、テクノロジーは文字通りクリケットの試合を変えてきました。 視聴者はストリーミングメディア、トーナメント、モバイルベースの手頃なアクセスによるライブクリケット視聴などを享受しています。 インドプレミアリーグ (IPL) は、2008年に設立された20チームから成るプロクリケットリーグです。 これは世界で最も参加者が多いクリケットイベントの1つで、2019年の市場規模は[67億ドル](https://en.wikipedia.org/wiki/Indian_Premier_League)だと評価されています。 -クリケットは数のゲームです。 バッツマンによってスコアされたランの数、ボウラーによって取られたウィケットの数、クリケットチームによって獲得した試合の数、バッツマンがボウリング攻撃に特定の方法で応答する回数。 The capability to dig into cricketing numbers for both improving performance and studying the business opportunities, overall market, and economics of cricket via powerful analytics tools, powered by numerical computing software such as NumPy, is a big deal. クリケット分析は、試合に関する興味深い洞察と、ゲームの結果に関する予測AIを提供します。 +クリケットは数のゲームです。 バッツマンによってスコアされたランの数、ボウラーによって取られたウィケットの数、クリケットチームによって獲得した試合の数、バッツマンがボウリング攻撃に特定の方法で応答する回数。 クリケットの数字を掘り下げてパフォーマンスを向上させるとともに、NumPyなどの数値計算ソフトウェアを利用した強力な分析ツールを介して、クリケットのビジネスチャンス、市場全体、経済性を研究することは、大きな意味を持ちます。 クリケット分析は、試合に関する興味深い洞察と、ゲームの結果に関する予測AIを提供します。 現在では、クリケットゲームの記録と 利用可能な統計データは豊富で、ほぼ無限の宝の山だと言えます。 : [ESPN cricinfo や](https://stats.espncricinfo.com/ci/engine/stats/index.html) [cricsheet](https://cricsheet.org). これらのクリケットデータベースは、最新の機械学習と予測モデリングアルゴリズムを使用して、 [クリケット 分析](https://www.researchgate.net/publication/336886516_Data_visualization_and_toss_related_analysis_of_IPL_teams_and_batsmen_performances) に使用されています。 メディアやプロスポーツ団体のエンターテインメントプラットフォームは、技術や分析を利用し、試合勝率を向上させるために、下記のような要素が主要なメトリックだと考え始めています。 From 98eaa87ca49cef71d68654fff2a9fc9d948266c4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:15 +0200 Subject: [PATCH 38/81] New translations deeplabcut-dnn.md (Japanese) --- content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md b/content/ja/case-studies/deeplabcut-dnn.md index ae2a74a400..2174db2e54 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。 -* **Combinatorics** +* **組み合わせ問題** 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。 From 7fa03abf9086061b627ecb5232e8a940a1899eac Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:16 +0200 Subject: [PATCH 39/81] New translations gw-discov.md (Japanese) --- content/ja/case-studies/gw-discov.md | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/content/ja/case-studies/gw-discov.md b/content/ja/case-studies/gw-discov.md index c060650148..fe1e634e44 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。 -* 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 +* 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。 * 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。 @@ -31,19 +31,19 @@ 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。 -* **Data Deluge** +* **データの氾濫** - As observational devices become more sensitive and reliable, the challenges posed by data deluge and finding a needle in a haystack rise multi-fold. 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。 + 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。 * **可視化** - アインシュタイン方程式を元にスーパーコンピュータでデータを解析できるようになったら、次はデータを人間の脳で理解できるようにしなければなりません。 シミュレーションのモデリングや信号の検出には、わかりやすい可視化技術が必要です。 Visualization also plays a role in lending more credibility to numerical relativity in the eyes of pure science aficionados, who did not give enough importance to numerical relativity until imaging and simulations made it easier to comprehend results for a larger audience. 複雑な計算と描画を行い、また最新の実験結果と洞察に基づいてシミュレーションと再描画を行う作業は時間のかかるもので、この分野の研究者にとっての課題です。 + アインシュタイン方程式を元にスーパーコンピュータでデータを解析できるようになったら、次はデータを人間の脳で理解できるようにしなければなりません。 シミュレーションのモデリングや信号の検出には、わかりやすい可視化技術が必要です。 画像処理やシミュレーションによって、解析結果をより多くの人に理解してもらえる状態になる前の段階において、可視化は、数値相対性を十分に重要視していなかった純粋な科学愛好家の目に、数値相対性が、より信頼性の高いものとして映るようにするという役割も果たしています。 複雑な計算と描画を行い、また最新の実験結果と洞察に基づいてシミュレーションと再描画を行う作業は時間のかかるもので、この分野の研究者にとっての課題です。 {{< figure src="/images/content_images/cs/gw_strain_amplitude.png" class="fig-center" alt="gravitational waves strain amplitude" caption="**GW150914から推定される重力波の歪みの振幅**" attr="(**Graph Credits:** Observation of Gravitational Waves from a Binary Black Hole Merger, ResearchGate Publication)" attrlink="https://www.researchgate.net/publication/293886905_Observation_of_Gravitational_Waves_from_a_Binary_Black_Hole_Merger" >}} ## 重力波の検出におけるNumPyの役割 -Gravitational waves emitted from the merger cannot be computed using any technique except brute force numerical relativity using supercomputers. 重力波は非常に小さい効果を生み、物質と微小な相互作用を持つため、検出が困難です。 LIGOのすべてのデータを処理・分析するには、膨大な計算インフラが必要です。 信号の数十億倍のノイズを除去した後も、非常に複雑な相対性理論の方程式と膨大な量のデータがあり、計算上の課題となっています。 +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たブルートフォースの数値相対性処理以外の手法では計算できません。 重力波は非常に小さい効果を生み、物質と微小な相互作用を持つため、検出が困難です。 LIGOのすべてのデータを処理・分析するには、膨大な計算インフラが必要です。 信号の数十億倍のノイズを除去した後も、非常に複雑な相対性理論の方程式と膨大な量のデータがあり、計算上の課題となっています。 Python用の標準的な数値解析パッケージNumPyは、LIGOの重力波検出プロジェクトで実行される様々なタスクに使用されるソフトウェアで利用されています。 NumPyは、複雑な数学処理や高速なデータ操作に役立ちました。 次にいくつかの例を示します。 From 4431485504cc78fc0d7fed7fcc6477dd3a679ea7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 14 Jun 2023 04:16:19 +0200 Subject: [PATCH 40/81] New translations learn.md (Japanese) --- content/ja/learn.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/ja/learn.md b/content/ja/learn.md index 8bd2838dc7..ef289fc9b0 100644 --- a/content/ja/learn.md +++ b/content/ja/learn.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: Learn +title: NumPyの学び方 sidebar: false --- @@ -16,12 +16,12 @@ NumPyについての資料は多数存在しています。 初心者の方に **動画** * [NumPy Quickstart チュートリアル](https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html) -* [NumPy Tutorials](https://numpy.org/numpy-tutorials) A collection of tutorials and educational materials in the format of Jupyter Notebooks developed and maintained by the NumPy Documentation team. To submit your own content, visit the [numpy-tutorials repository on GitHub](https://github.com/numpy/numpy-tutorials). -* [NumPy Illustrated: The Visual Guide to NumPy *by Lev Maximov*](https://betterprogramming.pub/3b1d4976de1d?sk=57b908a77aa44075a49293fa1631dd9b) +* [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。 +* [イラストで学ぶNumPy *by Lev Maximov*](https://betterprogramming.pub/3b1d4976de1d?sk=57b908a77aa44075a49293fa1631dd9b) * [SciPyレクチャー](https://scipy-lectures.org/) NumPyだけでなく、科学的なPythonソフトウェアエコシステムを広く紹介しています。 * [NumPy: 初心者のための基本](https://numpy.org/devdocs/user/absolute_beginners.html) * [NumPy チュートリアル *by Nicolas Rougier*](https://github.com/rougier/numpy-tutorial) -* [Stanford CS231 *by Justin Johnson*](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/) +* [スタンフォード大学 CS231 *by Justin Johnson*](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/) * [NumPyユーザーガイド](https://numpy.org/devdocs) **チュートリアル** From bda8b1b94157149b5d1e80064c76cd1d7a852635 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 14 Jun 2023 04:16:20 +0200 Subject: [PATCH 41/81] New translations tabcontents.yaml (Japanese) --- content/ja/tabcontents.yaml | 64 ++++++++++++++++++------------------- 1 file changed, 32 insertions(+), 32 deletions(-) diff --git a/content/ja/tabcontents.yaml b/content/ja/tabcontents.yaml index 5c96301713..84828a4449 100644 --- a/content/ja/tabcontents.yaml +++ b/content/ja/tabcontents.yaml @@ -1,27 +1,27 @@ machinelearning: paras: - - para1: NumPy forms the basis of powerful machine learning libraries like [scikit-learn](https://scikit-learn.org) and [SciPy](https://www.scipy.org). As machine learning grows, so does the list of libraries built on NumPy. [TensorFlow’s](https://www.tensorflow.org) deep learning capabilities have broad applications — among them speech and image recognition, text-based applications, time-series analysis, and video detection. [PyTorch](https://pytorch.org), another deep learning library, is popular among researchers in computer vision and natural language processing. [MXNet](https://github.com/apache/incubator-mxnet) is another AI package, providing blueprints and templates for deep learning. - para2: Statistical techniques called [ensemble](https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205) methods such as binning, bagging, stacking, and boosting are among the ML algorithms implemented by tools such as [XGBoost](https://github.com/dmlc/xgboost), [LightGBM](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/), and [CatBoost](https://catboost.ai) — one of the fastest inference engines. [Yellowbrick](https://www.scikit-yb.org/en/latest/) and [Eli5](https://eli5.readthedocs.io/en/latest/) offer machine learning visualizations. + para1: NumPyは、[scikit-learn](https://scikit-learn.org)や[SciPy](https://www.scipy.org)のような強力な機械学習ライブラリの基礎を形成しています。機械学習の技術分野が成長するにつれ、NumPyをベースにしたライブラリの数も増えています。[TensorFlow](https://www.tensorflow.org)の深層学習機能は、音声認識や画像認識、テキストベースのアプリケーション、時系列分析、動画検出など、幅広い応用用途があります。[PyTorch](https://pytorch.org)も、コンピュータビジョンや自然言語処理の研究者に人気のある深層学習ライブラリです。[MXNet](https://github.com/apache/incubator-mxnet)もAIパッケージの一つで、深層学習の設計図やテンプレート機能を提供しています。 + para2: '[ensemble](https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205)法と呼ばれる統計的手法であるビンニング、バギング、スタッキングや、[XGBoost](https://github.com/dmlc/xgboost)、[LightGBM](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/)、[CatBoost](https://catboost.ai)などのツールで実装されているブースティングなどは、機械学習アルゴリズムの一つであり、最速の推論エンジンの一つです。[Yellowbrick](https://www.scikit-yb.org/en/latest/)や[Eli5](https://eli5.readthedocs.io/en/latest/)は機械学習の可視化機能を提供しています。' arraylibraries: intro: - - text: NumPy's API is the starting point when libraries are written to exploit innovative hardware, create specialized array types, or add capabilities beyond what NumPy provides. + text: NumPyのAPIは、革新的なハードウェアを利用したり、特殊な配列タイプを作成したり、NumPyが提供する以上の機能を追加するためにライブラリを作成する際の基礎となります。 headers: - - text: Array Library + text: 配列ライブラリ - - text: Capabilities & Application areas + text: 機能と応用分野 libraries: - title: Dask - text: Distributed arrays and advanced parallelism for analytics, enabling performance at scale. + text: 分析用の分散配列と高度な並列処理により、大規模な処理を可能にします。 img: /images/content_images/arlib/dask.png alttext: Dask url: https://dask.org/ - title: CuPy - text: NumPy-compatible array library for GPU-accelerated computing with Python. + text: Python を使用した GPUによる高速計算用のNumPy互換配列ライブラリ img: /images/content_images/arlib/cupy.png alttext: CuPy url: https://cupy.chainer.org @@ -33,37 +33,37 @@ arraylibraries: url: https://github.com/google/jax - title: Xarray - text: Labeled, indexed multi-dimensional arrays for advanced analytics and visualization + text: 高度な分析と視覚化のためのラベルとインデックス付き多次元配列 img: /images/content_images/arlib/xarray.png alttext: xarray url: https://xarray.pydata.org/en/stable/index.html - title: Sparse - text: NumPy-compatible sparse array library that integrates with Dask and SciPy's sparse linear algebra. + text: Dask と SciPy の疎行列の線形代数ライブラリを統合した、Numpy 互換の疎行列ライブラリ img: /images/content_images/arlib/sparse.png alttext: sparse url: https://sparse.pydata.org/en/latest/ - title: PyTorch - text: Deep learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment. + text: 研究用のプロトタイピングから本番運用への展開を加速させる、深層学習フレームワーク img: /images/content_images/arlib/pytorch-logo-dark.svg alttext: PyTorch url: https://pytorch.org/ - title: TensorFlow - text: An end-to-end platform for machine learning to easily build and deploy ML powered applications. + text: 機械学習を利用したアプリケーションを簡単に構築・展開するための、エンド・ツー・エンドの機械学習プラットフォーム img: /images/content_images/arlib/tensorflow-logo.svg alttext: TensorFlow url: https://www.tensorflow.org - title: MXNet - text: Deep learning framework suited for flexible research prototyping and production. + text: 柔軟や研究用のプロトタイピングから、実際の運用まで利用可能な深層学習フレームワーク img: /images/content_images/arlib/mxnet_logo.png alttext: MXNet url: https://mxnet.apache.org/ - title: Arrow - text: A cross-language development platform for columnar in-memory data and analytics. + text: 列型のインメモリーデータやその分析のための、複数の言語に対応した開発プラットフォーム img: /images/content_images/arlib/arrow.png alttext: arrow url: https://github.com/apache/arrow @@ -144,23 +144,23 @@ scientificdomains: alttext: A test tube. img: /images/content_images/sc_dom_img/chemistry.svg - - title: Geoscience - alttext: The Earth. + title: 地球科学 + alttext: 地球 img: /images/content_images/sc_dom_img/geoscience.svg - - title: Geographic Processing - alttext: A map. + title: 地理情報処理 + alttext: 地図 img: /images/content_images/sc_dom_img/GIS.svg - - title: Architecture & Engineering - alttext: A microprocessor development board. + title: アーキテクチャとエンジニアリング + alttext: マイクロプロセッサ開発ボード img: /images/content_images/sc_dom_img/robotics.svg datascience: - intro: "NumPy lies at the core of a rich ecosystem of data science libraries. A typical exploratory data science workflow might look like:" + intro: "Numpy は豊富なデータサイエンスライブラリのエコシステムの中核にあります。一般的なデータサイエンスのワークフローは次のようになります。" image1: - img: /images/content_images/ds-landscape.png - alttext: Diagram of Python Libraries. The five catagories are 'Extract, Transform, Load', 'Data Exploration', 'Data Modeling', 'Data Evaluation' and 'Data Presentation'. + alttext: Python ライブラリの図 。5 つのカテゴリに分類され、「抽出、変換、読み込み」、「データ探索」、「モデリング」、「評価」、「可視化」です。 image2: - img: /images/content_images/data-science.png @@ -182,37 +182,37 @@ visualization: - url: https://www.fusioncharts.com/blog/best-python-data-visualization-libraries img: /images/content_images/v_matplotlib.png - alttext: A streamplot made in matplotlib + alttext: matplotlibで作られたストリームプロット - url: https://github.com/yhat/ggpy img: /images/content_images/v_ggpy.png - alttext: A scatter-plot graph made in ggpy + alttext: ggpyで作られた散布図グラフ - url: https://www.journaldev.com/19692/python-plotly-tutorial img: /images/content_images/v_plotly.png - alttext: A box-plot made in plotly + alttext: plotyで作られた箱ひげ図 - - url: https://altair-viz.github.io/gallery/streamgraph.html + url: https://alta-viz.github.io/gallery/streamgraph.html img: /images/content_images/v_altair.png - alttext: A streamgraph made in altair + alttext: altairで作られたストリームグラフ - url: https://seaborn.pydata.org img: /images/content_images/v_seaborn.png - alttext: A pairplot of two types of graph, a plot-graph and a frequency graph made in seaborn" + alttext: 2種類のグラフによるペアプロット。seabornで作られたプロットと周波数グラフ" - url: https://docs.pyvista.org/examples/index.html img: /images/content_images/v_pyvista.png - alttext: A 3D volume rendering made in PyVista. + alttext: PyVista製の3Dボリュームレンダリング - url: https://napari.org img: /images/content_images/v_napari.png - alttext: A multi-dimensionan image made in napari. + alttext: ナパリで作られた多次元画像 - url: https://vispy.org/gallery/index.html img: /images/content_images/v_vispy.png - alttext: A Voronoi diagram made in vispy. + alttext: vispyで作られたボロノイ図 content: - - text: NumPy is an essential component in the burgeoning [Python visualization landscape](https://pyviz.org/overviews/index.html), which includes [Matplotlib](https://matplotlib.org), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org), [Plotly](https://plot.ly), [Altair](https://altair-viz.github.io), [Bokeh](https://docs.bokeh.org/en/latest/), [Holoviz](https://holoviz.org), [Vispy](http://vispy.org), [Napari](https://github.com/napari/napari), and [PyVista](https://github.com/pyvista/pyvista), to name a few. + text: NumPyは、[Matplotlib](https://matplotlib.org)、[Seaborn](https://seaborn.pydata.org)、[Plotly](https://plot.ly)、[Altair](https://altair-viz.github.io)、[Bokeh](https://docs.bokeh.org/en/latest/)、[Holoviz](https://holoviz.org)、[Vispy](http://vispy.org)、[Napari](https://github.com/napari/napari)、[PyVista](https://github.com/pyvista/pyvista)などの、急成長している[Python visualization landscape](https://pyviz.org/overviews/index.html)に欠かせないコンポーネントです。 - - text: NumPy's accelerated processing of large arrays allows researchers to visualize datasets far larger than native Python could handle. + text: NumPy の大規模配列の高速処理により、研究者はネイティブの Python が扱うことができるよりも、はるかに大きなデータセットを可視化することができます。 From cbd20bf9062c1312e2d0b9078a8c5b085cab671a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 14 Jun 2023 04:16:21 +0200 Subject: [PATCH 42/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 102 ++++++++++++++++++++++----------------------- 1 file changed, 51 insertions(+), 51 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index ef13fc599d..b8d94d6d13 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -15,9 +15,9 @@ How can we be better when it comes to diversity and inclusion? Read the report a _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. -### Numpy 1.24.0 released +### Numpy 1.24.0 リリース -_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: +_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。 今回のリリースのハイライトは次のとおりです。 * New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. * New F2PY features and fixes. @@ -26,9 +26,9 @@ _Dec 18, 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-not 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. -### Numpy 1.23.0 released +### Numpy 1.23.0 リリース -_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: +_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。 * Implementation of `loadtxt` in C, greatly improving its performance. * Exposure of DLPack at the Python level for easy data exchange. @@ -47,53 +47,53 @@ Please complete this brief [“Participant Interest” form](https://numfocus.ty ### NumPy 1.19.2 リリース -_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。 今回のリリースのハイライトは次のとおりです。 -* 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. +* 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。 -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. +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。 -### Advancing an inclusive culture in the scientific Python ecosystem +### 科学的なPythonエコシステムにおける包括的な文化の前進 -_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. +_ 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。 -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). +[ 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)。 -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. +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。 -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. -### 2021 NumPy survey +### 2021年度NumPyアンケート -_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. +_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。 -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. +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。 -Follow the link to get started: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. +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. ### NumPy 1.19.0 リリース -_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: +_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。 今回のリリースのハイライトは次のとおりです。 -- 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. +- 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 -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. +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。 -### 2020 NumPy survey results +### 2020年度 NumPy アンケート結果 -_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/. +_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 1.18.0 リリース @@ -149,7 +149,7 @@ _2020年6月20日_ -- NumPy 1.19.0 が利用可能になりました。 これ _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機会を楽しみにしています! 詳細については、 [公式ドキュメントサイト](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。 -### NumPy 1.18.0 release +### Numpy 1.18.0 リリース _2019年12月22日_ -- NumPy 1.18.0 が利用可能になりました。 このリリースは、1.17.0の主要な変更の後の、統合的なリリースです。 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。 @@ -160,7 +160,7 @@ _2019年12月22日_ -- NumPy 1.18.0 が利用可能になりました。 この _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存関係の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。 -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. OpenBLASチームは、技術的に重要な問題、特にスレッド安全性、AVX-512に対処することに焦点を当てます。 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行っています。 +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、技術的に重要な問題、特にスレッド安全性、AVX-512に対処することに焦点を当てます。 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行っています。 提案されたイニシアチブと成果物の詳細については、 [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ヶ月間継続される予定です。 @@ -169,27 +169,27 @@ This grant will be used to ramp up the efforts in improving NumPy documentation, こちらがより過去の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 1.24.3 ([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 1.24.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 Apr 2023_. +- NumPy 1.24.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 Feb 2023_. +- NumPy 1.24.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _26 Dec 2022_. - 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 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _19 Nov 2022_. +- NumPy 1.23.5 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _19 Nov 2022_. - NumPy 1.17.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.4)) -- _2019年10月11日_. -- 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 1.23.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.3)) -- _9 Sep 2022_. +- NumPy 1.23.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.2)) -- _14 Aug 2022_. +- NumPy 1.23.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.1)) -- _8 Jul 2022_. +- NumPy 1.23.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.0)) -- _22 Jun 2022_. +- NumPy 1.22.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.4)) -- _20 May 2022_. +- NumPy 1.21.6 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.6)) -- _12 Apr 2022_. - NumPy 1.18.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.2)) -- _2020年3月17日_. -- 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 1.22.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.2)) -- _3 Feb 2022_. +- NumPy 1.22.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.1)) -- _14 Jan 2022_. +- NumPy 1.22.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.0)) -- _31 Dec 2021_. +- NumPy 1.21.5 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.5)) -- _19 Dec 2021_. +- NumPy 1.21.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.0)) -- _22 Jun 2021_. +- NumPy 1.20.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3)) -- _10 May 2021_. +- NumPy 1.20.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.0)) -- _30 Jan 2021_. +- NumPy 1.19.5 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.5)) -- _5 Jan 2021_. - NumPy 1.18.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.1)) -- _2020年1月6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_. From f8c4c7d02ec0771aea47e14ed03d78162d962d00 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 14 Jun 2023 04:16:24 +0200 Subject: [PATCH 43/81] New translations report-handling-manual.md (Japanese) --- content/ja/report-handling-manual.md | 46 ++++++++++++++-------------- 1 file changed, 23 insertions(+), 23 deletions(-) diff --git a/content/ja/report-handling-manual.md b/content/ja/report-handling-manual.md index 613b84b8db..b200124145 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。 -* 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。 +* 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。 * 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。 It can show itself as unfairness and hostility in otherwise ordinary interactions. We know that this does occur, and we will take care to look out for it. We would very much like to hear from you if you feel you have been treated unfairly, and we will use these procedures to make sure that your complaint is heard and addressed. -* 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. +* 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。 * 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。 -## Mediation +## 仲介 -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: +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。 -* 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。 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 @@ Voluntary informal mediation is a tool at our disposal. In contexts such as when 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。 -* 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。 The moderator should also say that, if the originator believes this is unfair or they want to be reconnected to NumPy, they have the right to ask for a review, as below, by the Code of Conduct Committee. 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。 -* 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. +* 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。 +* 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。 ## 報告の処理 @@ -52,16 +52,16 @@ Voluntary informal mediation is a tool at our disposal. In contexts such as when 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。 -The Committee will then review the incident and determine, to the best of their ability: +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。 -* What happened. +* 問題の種類 * 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。 これらの情報は書面で収集され、可能な限りグループの審議が記録され、保持されます (例えば、チャットの記録、Eメールのディスカッション、会議通話の記録、音声会話の概要など)。 -行動の一貫性を確保し、プロジェクトのために記録を残すために、委員会のすべての活動のアーカイブを保持することが重要です。 To assist in this, the default channel of discussion for this Committee will be a private mailing list accessible to current and future members of the Committee as well as members of the Steering Council upon justified request. 委員会がリストにはない連絡方法を使用する必要がある場合(例: 早期/迅速な対応を求める電話など)、そのプロセスの良い記録となるように、これらをリストにまとめて戻すべきです。 +行動の一貫性を確保し、プロジェクトのために記録を残すために、委員会のすべての活動のアーカイブを保持することが重要です。 この活動支援するために、委員会のデフォルトの議論チャネルは、正当化された要求に応じて、委員会の現在および将来のメンバー、および運営委員会のメンバーがアクセスできるプライベートメーリングリストにします。 委員会がリストにはない連絡方法を使用する必要がある場合(例: 早期/迅速な対応を求める電話など)、そのプロセスの良い記録となるように、これらをリストにまとめて戻すべきです。 行動規範委員会は、2週間以内に決議の合意を目指すべきです。 その期間内に決議が確定できない場合。 委員会は、レポーターに対して現状の更新と今後のタイムラインを連絡します。 @@ -73,13 +73,13 @@ The Committee will then review the incident and determine, to the best of their 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。 - - 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. + - 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。 * 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。 -* 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. E.g., the original mailing list for an email violation, but for a chat room discussion where the person/context may be gone, they can be reached by other means. 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. +* 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。 * 「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 @@ The Committee will then review the incident and determine, to the best of their ## 利益相反 -In the event of any conflict of interest, a Committee member must immediately notify the other members, and recuse themselves if necessary. +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。 From 007cd1e16721c38df262f2c178014a4a3b75938f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 14 Jun 2023 04:16:25 +0200 Subject: [PATCH 44/81] New translations teams.md (Japanese) --- content/ja/teams.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/ja/teams.md b/content/ja/teams.md index cec31b9bc2..c91e538a59 100644 --- a/content/ja/teams.md +++ b/content/ja/teams.md @@ -1,9 +1,9 @@ --- -title: NumPy Teams +title: NumPy開発チーム sidebar: false --- -We are an international team on a mission to support scientific and research communities worldwide by building quality, open-source software. [Join us]({{< relref "/contribute" >}})! +私たちは、高品質のオープンソースソフトウェアを構築することで、世界中の科学・研究コミュニティをサポートすることを使命とする国際的なチームです。 是非[参加してください]({{< relref "/contribute" >}})! {{< include-html "static/gallery/maintainers.html" >}} @@ -17,6 +17,6 @@ We are an international team on a mission to support scientific and research com {{< include-html "static/gallery/emeritus-maintainers.html" >}} -# Governance +# ガバナンス For the list of people on the Steering Council, please see [here](https://numpy.org/devdocs/dev/governance/people.html). From 9909e2c4fcc3586749298f0f560ca57a68913a23 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 14 Jun 2023 04:16:26 +0200 Subject: [PATCH 45/81] New translations user-survey-2020.md (Japanese) --- content/ja/user-survey-2020.md | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/content/ja/user-survey-2020.md b/content/ja/user-survey-2020.md index fe431e845c..370138d6e7 100644 --- a/content/ja/user-survey-2020.md +++ b/content/ja/user-survey-2020.md @@ -1,16 +1,16 @@ --- -title: 2020 NUMPY COMMUNITY SURVEY +title: 2020年 NumPyコミュニティ調査 sidebar: false --- -In 2020, the NumPy survey team in partnership with students and faculty from a Master’s course in Survey Methodology jointly hosted by the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Over 1,200 users from 75 countries participated to help us map out a landscape of the NumPy community and voiced their thoughts about the future of the project. +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 Community Survey 2020 - results'" width="250">}} +{{< 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">}} -**[Download the report](/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report.pdf)** to take a closer look at the survey findings. +調査結果を詳細を知りたい場合は、**[こちらのレポート](/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report.pdf)** をダウンロードしてください。 -For the highlights, check out **[this infographic](https://github.com/numpy/numpy-surveys/blob/master/images/2020NumPysurveyresults_community_infographic.pdf)**. +結果の概要については、 **[こちらの図](https://github.com/numpy/numpy-surveys/blob/master/images/2020NumPysurveyresults_community_infographic.pdf)** をチェックしてください。 -Ready for a deep dive? Visit **https://numpy.org/user-survey-2020-details/**. +より詳細が知りたくなりましたか？ **https://numpy.org/user-survey-2020-details/** をご覧ください。 From c108c083fce92ca9b320a835d8c9a70925fd1817 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 14 Jun 2023 04:16:27 +0200 Subject: [PATCH 46/81] New translations user-surveys.md (Japanese) --- content/ja/user-surveys.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/ja/user-surveys.md b/content/ja/user-surveys.md index 89a2aa0460..7be9979c3a 100644 --- a/content/ja/user-surveys.md +++ b/content/ja/user-surveys.md @@ -1,10 +1,10 @@ --- -title: NUMPY USER SURVEYS +title: NumPyユーザアンケート sidebar: false --- -**2020** The NumPy survey team in partnership with students and faculty from the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Find the survey results [here](https://numpy.org/user-survey-2020/). +**2020** NumPY調査チームは、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](https://numpy.org/user-survey-2020/)をご覧ください。 -**2021** The collected data is currently being analyzed. +**2021** 収集された調査データは現在解析中です。 -If you have any questions or suggestions for the past or future surveys, please open an issue [here](https://github.com/numpy/numpy-surveys/issues). +過去または今後のNumPyユーザ調査に関する質問や提案がある場合は、[こちら](https://github.com/numpy/numpy-surveys/issues)にイシューを作成してください。 From 3d5fbede973eb851118bc4bc3fcc2eee92366914 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 17 Jun 2023 01:54:58 +0200 Subject: [PATCH 47/81] New translations about.md (Japanese) --- content/ja/about.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/ja/about.md b/content/ja/about.md index 26b398ad64..4b93c9f4d8 100644 --- a/content/ja/about.md +++ b/content/ja/about.md @@ -3,14 +3,14 @@ title: 私たちについて sidebar: false --- -NumPy は、Python で数値計算を可能にするためのオープンソースプロジェクトです。 NumPyは、NumericやNumarrayといった初期のライブラリのコードをもとに、2005年から開発が開始されました。 NumPyは完全にオープンソースなソフトウェアであり、[修正BSD ライセンス](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt) の条項の下で、すべての人が利用可能です。 It is released under the liberal terms of the [modified BSD license](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). +NumPy は、Python で数値計算を可能にするためのオープンソースプロジェクトです。 NumPyは、NumericやNumarrayといった初期のライブラリのコードをもとに、2005年から開発が開始されました。 NumPyは完全にオープンソースなソフトウェアです。 そして、NumPyは[修正BSD ライセンス](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt) の条項の下で、すべての人が利用可能です。 NumPy は 、NumPyコミュニティやより広範な科学計算用Python コミュニティとの合意のもと、GitHub 上でオープンに開発されています。 NumPyのガバナンス方法の詳細については、 [Governance Document](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html) をご覧ください。 ## 運営委員会 -The NumPy Steering Council is the project's governing body. Its role is to ensure, through working with and serving the broader NumPy community, the long-term sustainability of the project, both as a software package and community. NumPy運営委員会は現在以下のメンバーで構成されています (アルファベット順、姓で): +Numpy運営委員会はこのプロジェクトの管理組織です。 その役割は、Numpy コミュニティと協力し、Numpyのソフトウェアサービスを確実にユーザに提供することです。 ソフトウェアパッケージとコミュニティの両方において、プロジェクトの長期的な持続可能性を保っていきます。 NumPy運営委員会は現在以下のメンバーで構成されています (姓のアルファベット順): - Sebastian Berg - Ralf Gommers @@ -18,8 +18,8 @@ The NumPy Steering Council is the project's governing body. Its role is to ensur - Stephan Hoyer - Inessa Pawson - Matti Picus -- Stéfan van der Walt -- Melissa Weber Mendonça +- Stéfan van der Walt +- Melissa Weber Mendonça - Eric Wieser Emeritus: From 2fc1989c45e76c5304038b38ea809b8ddb79872e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 17 Jun 2023 03:24:38 +0200 Subject: [PATCH 48/81] New translations config.yaml (Japanese) --- content/ja/config.yaml | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index 1b2d2cbd23..1a3c039404 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -20,7 +20,7 @@ params: intro: - title: NumPy を試す - text: Use the interactive shell to try NumPy in the browser + text: インタラクティブシェルを使用して、ブラウザ上で Numpy を試してみてください。 docslink: ドキュメント を確認することを忘れないでください。 casestudies: title: ケーススタディ @@ -103,7 +103,7 @@ footer: icon: github - link: https://www.youtube.com/channel/UCguIL9NZ7ybWK5WQ53qbHng - icon: youtube + icon: YouTube - link: https://twitter.com/numpy_team icon: twitter From d54b19f1f85903bc97cc9842736f6ccb61658092 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 17 Jun 2023 03:24:39 +0200 Subject: [PATCH 49/81] New translations about.md (Japanese) --- content/ja/about.md | 26 +++++++++++++------------- 1 file changed, 13 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/content/ja/about.md b/content/ja/about.md index 4b93c9f4d8..3de210caec 100644 --- a/content/ja/about.md +++ b/content/ja/about.md @@ -22,41 +22,41 @@ 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 -Emeritus: +過去のメンバー - Alex Griffing (2015-2017) - Allan Haldane (2015-2021) - Marten van Kerkwijk (2017-2019) -- Travis Oliphant (project founder, 2005-2012) +- Travis Oliphant (プロジェクト創設者, 2005-2012) - Nathaniel Smith (2012-2021) - Julian Taylor (2013-2021) -- Jaime Fernández del Río (2014-2021) +- Jaime Fernández del Río (2014-2021) - Pauli Virtanen (2008-2021) -To contact the NumPy Steering Council, please email numpy-team@googlegroups.com. +Numpy運営委員会に連絡するには、numpy-team@googlegroups.comまでメールしてください。 ## チーム -The NumPy project leadership is actively working on diversifying contribution pathways to the project.
NumPy currently has the following teams: +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: -- development +- 開発 - ドキュメント - トリアージ - ウェブサイト - 調査 -- translations -- sprint mentors +- 翻訳 +- スプリントのメンター - 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。 -## NumFOCUS Subcommittee +## NumFOCUSサブ委員会 - Charles Harris - Ralf Gommers -- Melissa Weber Mendonça +- Melissa Weber Mendonça - Sebastian Berg -- External member: Thomas Caswell +- 外部メンバー: Thomas Caswell ## スポンサー情報 @@ -68,8 +68,8 @@ NumPyは以下の団体から直接資金援助を受けています。 パートナー団体は、NumPyへの開発を仕事の一つとして、社員を雇っている団体です。 現在のパートナー団体としては、下記の通りです。 -- UC Berkeley (Stéfan van der Walt) -- Quansight (Nathan Goldbaum, Ralf Gommers, Matti Picus, Melissa Weber Mendonça) +- カルフォルニア大学 バークレー校 (Stéfan van der Walt) +- Quansight (Nathan Goldbaum, Ralf Gommers, Matti Picus, Melissa Weber Mendonça) - NVIDIA (Sebastian Berg) {{< partners >}} From 0feb69059f71eeff4c8513bec86c096ed1079361 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 17 Jun 2023 03:24:40 +0200 Subject: [PATCH 50/81] New translations community.md (Japanese) --- content/ja/community.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/community.md b/content/ja/community.md index 5884bd592e..d1d630d057 100644 --- a/content/ja/community.md +++ b/content/ja/community.md @@ -63,4 +63,4 @@ NumPyプロジェクトを成功させるには、あなたの専門知識とプ もし、NumPyに貢献したい場合は、 [コントリビュート](/ja/contribute) ページをご覧いただくことをお勧めします。 -Also, feel free to stop by and say hi at one of our community meetings. To keep track of them, check out our events calendar [here](https://scientific-python.org/calendars/). +また、私たちのコミュニティミーティングにもぜひ参加してみてください。 コミュニティミーティングの活動を確認するには、[こちら](https://scientific-python.org/calendars/)のイベントカレンダーを確認ください。 From b01617b5c7519ce79c6641cfcbd68999e5e2a1fd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 17 Jun 2023 03:24:41 +0200 Subject: [PATCH 51/81] New translations contribute.md (Japanese) --- content/ja/contribute.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/contribute.md b/content/ja/contribute.md index 9f270f91a9..ec93def8e6 100644 --- a/content/ja/contribute.md +++ b/content/ja/contribute.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: NumPy に貢献する sidebar: false --- -NumPyプロジェクトを成功させるには、あなたの専門知識とプロジェクトに関する熱意が必要です。 Your choices aren't limited to programming, as you can see below there are many areas where we need **your** help. +NumPyプロジェクトを成功させるには、あなたの専門知識とプロジェクトに関する熱意が必要です。 貢献方法はプログラミングに限定されません。 **ここに** 様々な種類の貢献方法が示されています。 もしどこから始めればいいか、あなたのスキルをどう生かせばいいかがわからない場合は、 _是非ご連絡下さい。 _ 連絡の方法としては、 [メーリングリスト](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion) 、 [GitHub](http://github.com/numpy/numpy)、 [イシューの作成](https://github.com/numpy/numpy/issues) 、関連するイシューへのコメントがあります。 @@ -15,7 +15,7 @@ NumPyプロジェクトを成功させるには、あなたの専門知識とプ ### コードを書く -プログラマーの方には、こちらの [ガイド](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#development-process-summary)でNumPyのコードに貢献する方法を説明しています。
Check out also our [YouTube channel](https://www.youtube.com/playlist?list=PLCK6zCrcN3GXBUUzDr9L4__LnXZVtaIzS) for additional advice. +プログラマーの方には、こちらの [ガイド](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#development-process-summary)でNumPyのコードに貢献する方法を説明しています。
追加情報に関しては、 こちらの[YouTube チャンネル](https://www.youtube.com/playlist?list=PLCK6zCrcN3GXBUUzDr9L4__LnXZVtaIzS) もご覧ください。 ### プルリクエストのレビュー From 1fb2608e1d127ffd0de227005957ed278dbeb1fe Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 17 Jun 2023 03:24:42 +0200 Subject: [PATCH 52/81] New translations learn.md (Japanese) --- content/ja/learn.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/ja/learn.md b/content/ja/learn.md index ef289fc9b0..7ab2dcde53 100644 --- a/content/ja/learn.md +++ b/content/ja/learn.md @@ -7,7 +7,7 @@ sidebar: false *** -Below is a curated collection of educational resources, both for self-learning and teaching others, developed by NumPy contributors and vetted by the community. +以下は、Numpyへの貢献者とコミュニティによって開発された、NumPyの自己学習と他人への教育のための資料です。 ## 初心者向け @@ -61,7 +61,7 @@ NumPyについての資料は多数存在しています。 初心者の方に *** -## NumPy Talks +## NumPyに関する講演 * [NumPyにおけるインデックス指定の未来](https://www.youtube.com/watch?v=o0EacbIbf58) *Jaime Fernadezによる* (2016) * [Pythonにおける配列計算の進化](https://www.youtube.com/watch?v=HVLPJnvInzM&t=10s) *Ralf Gommersによる* (2019) @@ -71,6 +71,6 @@ NumPyについての資料は多数存在しています。 初心者の方に *** -## NumPyに関するトーク +## NumPyを引用する もし、あなたの研究においてNumPyが重要な役割を果たし、論文でこのプロジェクトについて言及したい場合は、こちらの[ページ](/ja/citing-numpy)を参照して下さい。 From f9388ff3540ab30a0aa60a9309492356396e47f7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 17 Jun 2023 03:24:43 +0200 Subject: [PATCH 53/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index b8d94d6d13..b27ef9843c 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -119,7 +119,7 @@ _2020年9月14日_ -- Python 3.9 は数週間後にリリースされる予定 - [`--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。 -### Numpy 1.19.2 release +### NumPy 1.19.2 リリース _2020年1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の固定がされています。 aarch64 wheelは最新のmanylinux2014リリースで構築されており、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を修正しています。 From 7a79e33180f2deed68897c76aa0789d17b9be05f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sun, 18 Jun 2023 04:34:12 +0200 Subject: [PATCH 54/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 22 ++++++++++++++++++---- 1 file changed, 18 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index b27ef9843c..f6c1a7ec38 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -1,10 +1,23 @@ --- title: ニュース sidebar: false -newsHeader: "Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation" -date: 2023-05-10 +newsHeader: "NumPy 1.25.0 released" +date: 2023-06-17 --- +### NumPy 1.25.0 released + +_Jun 17, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) is now available. Some highlights are: + +* Support for MUSL, there are now MUSL wheels. +* Support the Fujitsu C/C++ compiler. +* Object arrays are now supported in einsum +* Support for inplace matrix multiplication (`@=`). + +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. + +A total of 148 people contributed to this release and 530 pull requests were merged. The Python versions supported are 3.9-3.11. + ### Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation _May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation @@ -15,9 +28,9 @@ How can we be better when it comes to diversity and inclusion? Read the report a _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. -### Numpy 1.24.0 リリース +### NumPy 1.24.0 released -_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。 今回のリリースのハイライトは次のとおりです。 +_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。 The highlights of the release are: * New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. * New F2PY features and fixes. @@ -169,6 +182,7 @@ _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存関係の1つであるO こちらがより過去の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 1.25.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. - NumPy 1.24.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 Apr 2023_. - NumPy 1.24.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 Feb 2023_. - NumPy 1.24.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _26 Dec 2022_. From 144f1f96dcb8a568aaa1f3c36f6fb836f0e48d01 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 02:16:32 +0200 Subject: [PATCH 55/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index f6c1a7ec38..100af21065 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -1,16 +1,16 @@ --- title: ニュース sidebar: false -newsHeader: "NumPy 1.25.0 released" +newsHeader: "NumPy 1.25.0 リリース" date: 2023-06-17 --- -### NumPy 1.25.0 released +### NumPy 1.25.0 リリース -_Jun 17, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) is now available. Some highlights are: +_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。 このリリースの目玉機能は下記の通りです。 -* Support for MUSL, there are now MUSL wheels. -* Support the Fujitsu C/C++ compiler. +* 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 * Object arrays are now supported in einsum * Support for inplace matrix multiplication (`@=`). From b46d446bca160845c0d68ca8510d3ab38045f008 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 03:24:00 +0200 Subject: [PATCH 56/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 22 +++++++++++----------- 1 file changed, 11 insertions(+), 11 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index 100af21065..9ea08f5a85 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -11,26 +11,26 @@ _2023年1月17日_ -- [Numpy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0 * 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 -* Object arrays are now supported in einsum -* Support for inplace matrix multiplication (`@=`). +* 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 (`@=`). -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. +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。 -A total of 148 people contributed to this release and 530 pull requests were merged. The Python versions supported are 3.9-3.11. +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。 サポートされている Python のバージョンは 3.9-3.11 です。 -### Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation +### インクルーシブな文化の育成: 参加の募集 -_May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation +_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 -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。 -### NumPy documentation team leadership transition +### NumPy ドキュメンテーションチームのリーダーの変更 -_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. +_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。 -### NumPy 1.24.0 released +### NumPy 1.24.0 リリース -_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。 The highlights of the release are: +_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下記の通りです。 * New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. * New F2PY features and fixes. From 8ddccd1f1a9c5c3eb5ade27b68de3086b9d8d6d4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 04:28:29 +0200 Subject: [PATCH 57/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 30 +++++++++++++++--------------- 1 file changed, 15 insertions(+), 15 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index 9ea08f5a85..a8f6fbf7e0 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -32,31 +32,31 @@ _2023年1月6日_ –- Mukulika PahariとRoss Barnowskiは、Melissa MendoncAudi _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下記の通りです。 -* New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. -* New F2PY features and fixes. -* Many new deprecations, check them out. -* Many expired deprecations, +* 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 -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. +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。 ### Numpy 1.23.0 リリース -_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。 +_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。 今回のリリースの目玉機能は次のとおりです。 -* 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. +* `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 -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. +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。 -### NumFOCUS DEI research study: call for participation +### NumFOCUS DEI研究への参加募集 -_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. +_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。 -**Interested in sharing your experiences?** +**あなたの経験を共有することに興味がありますか?** -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. +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。 ### NumPy 1.19.2 リリース From ceeb7ed7a5d752d3733da2036ed29add5da6806e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 07:29:37 +0200 Subject: [PATCH 58/81] New translations tabcontents.yaml (Japanese) --- content/ja/tabcontents.yaml | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/tabcontents.yaml b/content/ja/tabcontents.yaml index 84828a4449..0420198dc2 100644 --- a/content/ja/tabcontents.yaml +++ b/content/ja/tabcontents.yaml @@ -69,7 +69,7 @@ arraylibraries: url: https://github.com/apache/arrow - title: xtensor - text: Multi-dimensional arrays with broadcasting and lazy computing for numerical analysis. + text: 数値解析のためのブロードキャスティングと遅延計算を備えた多次元配列 img: /images/content_images/arlib/xtensor.png alttext: xtensor url: https://github.com/xtensor-stack/xtensor-python @@ -81,7 +81,7 @@ arraylibraries: url: https://xnd.io - title: uarray - text: Python backend system that decouples API from implementation; unumpy provides a NumPy API. + text: APIを実装から切り離すPythonバックエンドシステム (unumpyはNumPy APIを提供しています) img: /images/content_images/arlib/uarray.png alttext: uarray url: https://uarray.org/en/latest/ From 6f9c3287f241057f713434fb7e5dce1190e56f86 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 08:27:17 +0200 Subject: [PATCH 59/81] New translations tabcontents.yaml (Japanese) --- content/ja/tabcontents.yaml | 50 ++++++++++++++++++------------------- 1 file changed, 25 insertions(+), 25 deletions(-) diff --git a/content/ja/tabcontents.yaml b/content/ja/tabcontents.yaml index 0420198dc2..cc476e6e26 100644 --- a/content/ja/tabcontents.yaml +++ b/content/ja/tabcontents.yaml @@ -87,61 +87,61 @@ arraylibraries: url: https://uarray.org/en/latest/ - title: tensorly - text: Tensor learning, algebra and backends to seamlessly use NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow or CuPy. + text: Numpy、MXNet、PyTorch、TensorFlowまたはCupyをシームレスに使用するための、テンソル学習、テンソル代数、およびバックエンド img: /images/content_images/arlib/tensorly.png alttext: tensorly url: http://tensorly.org/stable/home.html scientificdomains: intro: - - text: Nearly every scientist working in Python draws on the power of NumPy. + text: Pythonを使って働くほとんどの科学者はNumPyの力を利用しています。 - - text: "NumPy brings the computational power of languages like C and Fortran to Python, a language much easier to learn and use. With this power comes simplicity: a solution in NumPy is often clear and elegant." + text: "Numpy は、 C や Fortran のような言語の計算パフォーマンスを、Pythonにもたらします。 このパワーはNumPyのシンプルさから来ており、NumPyによるソリューションの多くは明確でエレガントになります。" librariesrow1: - - title: Quantum Computing - alttext: A computer chip. + title: 量子コンピューティング + alttext: コンピューターチップ img: /images/content_images/sc_dom_img/quantum_computing.svg - - title: Statistical Computing - alttext: A line graph with the line moving up. + title: 統計コンピューティング + alttext: 線グラフで、グラフが上に移動します。 img: /images/content_images/sc_dom_img/statistical_computing.svg - - title: Signal Processing - alttext: A bar chart with positive and negative values. + title: 信号処理 + alttext: 正と負の値を持つ棒グラフ。 img: /images/content_images/sc_dom_img/signal_processing.svg - - title: Image Processing - alttext: An photograph of the mountains. + title: 画像処理 + alttext: 山々の写真 img: /images/content_images/sc_dom_img/image_processing.svg - - title: Graphs and Networks - alttext: A simple graph. + title: グラフとネットワーク + alttext: シンプルなグラフ img: /images/content_images/sc_dom_img/sd6.svg - - title: Astronomy Processes - alttext: A telescope. + title: 天文学における計算 + alttext: 望遠鏡 img: /images/content_images/sc_dom_img/astronomy_processes.svg - - title: Cognitive Psychology - alttext: A human head with gears. + title: 認知心理学 + alttext: ギアをつけた人間の頭部 img: /images/content_images/sc_dom_img/cognitive_psychology.svg librariesrow2: - - title: Bioinformatics - alttext: A strand of DNA. + title: 生命情報科学 + alttext: DNAの鎖 img: /images/content_images/sc_dom_img/bioinformatics.svg - - title: Bayesian Inference - alttext: A graph with a bell-shaped curve. + title: ベイズ推論 + alttext: 鐘形の曲線のグラフ img: /images/content_images/sc_dom_img/bayesian_inference.svg - - title: Mathematical Analysis - alttext: Four mathematical symbols. + title: 数学的分析 + alttext: ４つの数学記号 img: /images/content_images/sc_dom_img/mathematical_analysis.svg - - title: Chemistry - alttext: A test tube. + title: 化学 + alttext: 試験管 img: /images/content_images/sc_dom_img/chemistry.svg - title: 地球科学 From 5c3642fc9eca6fda41bf64d1c73733c21ae4cbf9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 08:27:18 +0200 Subject: [PATCH 60/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 44 ++++++++++++++++++++++---------------------- 1 file changed, 22 insertions(+), 22 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index a8f6fbf7e0..c00c9da22a 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -182,29 +182,29 @@ _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存関係の1つであるO こちらがより過去の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 1.25.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. -- NumPy 1.24.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 Apr 2023_. -- NumPy 1.24.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 Feb 2023_. -- NumPy 1.24.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _26 Dec 2022_. +- 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)) -- _19 Nov 2022_. -- NumPy 1.17.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.4)) -- _2019年10月11日_. -- NumPy 1.23.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.3)) -- _9 Sep 2022_. -- NumPy 1.23.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.2)) -- _14 Aug 2022_. -- NumPy 1.23.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.1)) -- _8 Jul 2022_. -- NumPy 1.23.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.0)) -- _22 Jun 2022_. -- NumPy 1.22.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.4)) -- _20 May 2022_. -- NumPy 1.21.6 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.6)) -- _12 Apr 2022_. -- NumPy 1.18.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.2)) -- _2020年3月17日_. -- NumPy 1.22.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.2)) -- _3 Feb 2022_. -- NumPy 1.22.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.1)) -- _14 Jan 2022_. -- NumPy 1.22.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.0)) -- _31 Dec 2021_. -- NumPy 1.21.5 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.5)) -- _19 Dec 2021_. -- NumPy 1.21.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.0)) -- _22 Jun 2021_. -- NumPy 1.20.3 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3)) -- _10 May 2021_. -- NumPy 1.20.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.0)) -- _30 Jan 2021_. -- NumPy 1.19.5 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.5)) -- _5 Jan 2021_. -- NumPy 1.18.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.1)) -- _2020年1月6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_. From a3b56ccbbc0a2ca1785f5363df819ac1f9794256 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 10:12:32 +0200 Subject: [PATCH 61/81] New translations config.yaml (Japanese) --- content/ja/config.yaml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index 1a3c039404..412c36c4c2 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -10,7 +10,7 @@ params: #Hero subtitle (optional) subtitle: Pythonによる科学技術計算の基礎パッケージ #Button text - buttontext: "使い始める" + buttontext: "Latest release: NumPy 1.25. View all releases" #Where the main hero button links to buttonlink: "/ja/install" #Hero image (from static/images/___) From 76a726a216d0ff60a0af4c6500862add287533da Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 10:12:36 +0200 Subject: [PATCH 62/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 92 +++++++++++++++++++++++----------------------- 1 file changed, 47 insertions(+), 45 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index c00c9da22a..57004edaa0 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -7,60 +7,62 @@ date: 2023-06-17 ### NumPy 1.25.0 リリース -_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。 このリリースの目玉機能は下記の通りです。 +_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。 The highlights of the release are: * 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 (`@=`). +* Support for the Fujitsu C/C++ compiler. +* Object arrays are now supported in einsum. +* Support for the inplace matrix multiplication (`@=`). 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。 -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。 サポートされている Python のバージョンは 3.9-3.11 です。 +A total of 148 people contributed to this release and 530 pull requests were merged. + +The Python versions supported by this release are 3.9-3.11. ### インクルーシブな文化の育成: 参加の募集 -_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 +_May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation -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。 +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 ドキュメンテーションチームのリーダーの変更 -_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。 +_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. ### NumPy 1.24.0 リリース -_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下記の通りです。 +_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: * 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 -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。 +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. ### Numpy 1.23.0 リリース -_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。 今回のリリースの目玉機能は次のとおりです。 +_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: * `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 1.23. 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。 +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. ### NumFOCUS DEI研究への参加募集 -_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。 +_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. -**あなたの経験を共有することに興味がありますか?** +**Interested in sharing your experiences?** -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。 +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. ### NumPy 1.19.2 リリース -_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。 今回のリリースのハイライトは次のとおりです。 +_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: * 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。 @@ -69,30 +71,30 @@ _2021年12月31日_ -- [Numpy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22. * 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。 -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。 +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. ### 科学的なPythonエコシステムにおける包括的な文化の前進 -_ 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。 +_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. -[ 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)。 +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). -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。 +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. -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. +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年度NumPyアンケート -_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。 +_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。 +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. -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. +Follow the link to get started: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. ### NumPy 1.19.0 リリース -_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。 今回のリリースのハイライトは次のとおりです。 +_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: - 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 @@ -101,86 +103,86 @@ _2021年1月23日_ -- [Numpy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0 - 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 -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。 +This NumPy release is the result of 581 merged pull requests contributed by 175 people. The Python versions supported for this release are 3.7-3.9, support for Python 3.10 will be added after Python 3.10 is released. ### 2020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/ +_Jun 22, 2021_ -- In 2020, the NumPy survey team in partnership with students and faculty from the University of Michigan and the University of Maryland conducted the first official NumPy community survey. Find the survey results here: https://numpy.org/user-survey-2020/. ### NumPy 1.18.0 リリース -_2021年1月30日_ -- [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) が利用可能になりました。 今回のリリースは180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。 +_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: - 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)). ### 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。 +_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). ### Natureに初の公式NumPy論文が掲載されました! -_2020年9月16日_ -- \[NumPyに関する初の公式論文\] (https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2) が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す。 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。 +_Sep 16, 2020_ -- We are pleased to announce the publication of [the first official paper on NumPy](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2) as a review article in Nature. This comes 14 years after the release of NumPy 1.0. The paper covers applications and fundamental concepts of array programming, the rich scientific Python ecosystem built on top of NumPy, and the recently added array protocols to facilitate interoperability with external array and tensor libraries like CuPy, Dask, and JAX. ### Python 3.9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？ -_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取り入れているのであれば、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。 ビルドインフラを新しいPythonのバージョンに適応させるのは大変な作業で、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。 wheelのリリースに備えて、以下を確認してください。 +_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 - `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。 ### NumPy 1.19.2 リリース -_2020年1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の固定がされています。 aarch64 wheelは最新のmanylinux2014リリースで構築されており、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を修正しています。 +_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. ### 初めてのNumPyの調査が公開されました!! -_2020年7月2日_ -- このサーベイは、ソフトウェアとして、またコミュニティとしてのNumPyの開発に関する意思決定の指針となり、優先順位を設定するためのものになりました。 この調査結果は英語以外の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. +_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. -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嬉しいです。 +Please help us make NumPy better and take the survey [here](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl). ### NumPy に新しいロゴができました! -_2020年6月24日_ -- NumPy に新しいロゴが作成されました: +_Jun 24, 2020_ -- NumPy now has a new logo: -NumPyのロゴ +NumPy logo -新しいロゴは、古いもの比べてモダンで、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。 +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 1.20.0 リリース -_2020年6月20日_ -- NumPy 1.19.0 が利用可能になりました。 これのリリースは 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。 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。 +_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. ### ドキュメント受諾期間 -_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機会を楽しみにしています! 詳細については、 [公式ドキュメントサイト](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。 +_May 11, 2020_ -- NumPy has been accepted as one of the mentor organizations for the Google Season of Docs program. We are excited about the opportunity to work with a technical writer to improve NumPy's documentation once again! For more details, please see [the official Season of Docs site](https://developers.google.com/season-of-docs/) and our [ideas page](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas). ### Numpy 1.18.0 リリース -_2019年12月22日_ -- NumPy 1.18.0 が利用可能になりました。 このリリースは、1.17.0の主要な変更の後の、統合的なリリースです。 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。 +_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`. -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。 +Please see the [release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) for more details. ### NumPyはChan Zuckerberg財団から助成金を受けました。 -_2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存関係の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。 +_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. -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、技術的に重要な問題、特にスレッド安全性、AVX-512に対処することに焦点を当てます。 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行っています。 +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. -提案されたイニシアチブと成果物の詳細については、 [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ヶ月間継続される予定です。 +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 -こちらがより過去の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。 +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 1.25.0 ([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_. From 7a4ccc603a0263c1e2faa0a3cdc2b145bae52bd0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 20 Jun 2023 21:19:58 +0200 Subject: [PATCH 63/81] New translations install.md (Japanese) --- content/ja/install.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/content/ja/install.md b/content/ja/install.md index 1de57ef5e0..2573d2a382 100644 --- a/content/ja/install.md +++ b/content/ja/install.md @@ -79,6 +79,7 @@ Windows、macOS、Linuxのすべてのユーザー向けには: 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！ + ### 再現可能なインストール From 736b286dacf00579fa4a5dbeba9b454b7c7103a0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sun, 25 Jun 2023 01:35:52 +0200 Subject: [PATCH 64/81] New translations config.yaml (Japanese) --- content/ja/config.yaml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index 412c36c4c2..6fc5e3dd36 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -10,7 +10,7 @@ params: #Hero subtitle (optional) subtitle: Pythonによる科学技術計算の基礎パッケージ #Button text - buttontext: "Latest release: NumPy 1.25. View all releases" + buttontext: "最新リリース: Numpy 1.25. すべてのリリースを表示する" #Where the main hero button links to buttonlink: "/ja/install" #Hero image (from static/images/___) From 0264c3562d60a20dd8936073d1eb992aa97a77f8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sun, 25 Jun 2023 01:35:53 +0200 Subject: [PATCH 65/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 92 +++++++++++++++++++++++----------------------- 1 file changed, 46 insertions(+), 46 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index 57004edaa0..4082e432fd 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -7,62 +7,62 @@ date: 2023-06-17 ### NumPy 1.25.0 リリース -_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。 The highlights of the release are: +_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。 * MUSLのサポート。MUSLのWheelが準備されました。 -* Support for the Fujitsu C/C++ compiler. -* Object arrays are now supported in einsum. -* Support for the inplace matrix multiplication (`@=`). +* 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 (`@=`). 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。 -A total of 148 people contributed to this release and 530 pull requests were merged. +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 Python versions supported by this release are 3.9-3.11. +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。 ### インクルーシブな文化の育成: 参加の募集 -_May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation +_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 -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。 ### NumPy ドキュメンテーションチームのリーダーの変更 -_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. +_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。 ### NumPy 1.24.0 リリース -_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: +_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。 * 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 -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. +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。 ### Numpy 1.23.0 リリース -_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: +_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。 * `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 -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. +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。 ### NumFOCUS DEI研究への参加募集 -_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. +_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。 -**Interested in sharing your experiences?** +**あなたの経験を共有することに興味がありますか?** -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. +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。 ### NumPy 1.19.2 リリース -_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。 * 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。 @@ -71,30 +71,30 @@ _Dec 31, 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-not * 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。 -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. +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。 ### 科学的なPythonエコシステムにおける包括的な文化の前進 -_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. +_ 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。 -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). +[ 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)。 -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. +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。 -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. ### 2021年度NumPyアンケート -_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. +_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。 -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. +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。 -Follow the link to get started: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. +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. ### NumPy 1.19.0 リリース -_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: +_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。 - 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 @@ -103,86 +103,86 @@ _Jun 23, 2021_ -- [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-not - 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 -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. +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。 ### 2020年度 NumPy アンケート結果 -_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/. +_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 1.18.0 リリース -_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: +_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)). ### NumPyプロジェクトの多様性 -_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). +_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。 ### Natureに初の公式NumPy論文が掲載されました! -_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. +_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。 ### 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？ -_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 +_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。 ### NumPy 1.19.2 リリース -_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. +_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。 ### 初めてのNumPyの調査が公開されました!! -_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. +_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. -Please help us make NumPy better and take the survey [here](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl). +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。 ### NumPy に新しいロゴができました! -_Jun 24, 2020_ -- NumPy now has a new logo: +_2020年6月24日_ -- NumPyのロゴが新しくなりました: -NumPy logo +NumPyのロゴ -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. +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。 ### NumPy 1.20.0 リリース -_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. +_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。 ### ドキュメント受諾期間 -_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). +_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。 ### Numpy 1.18.0 リリース -_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`. +_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。 -Please see the [release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) for more details. +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。 ### NumPyはChan Zuckerberg財団から助成金を受けました。 -_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. +_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。 -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. +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。 -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. +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。 ## 過去のリリース -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. +こちらがより過去の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 1.25.0 ([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_. From 20802c1881e5f95bf42656e832b24ac8548742f4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 26 Jun 2023 17:27:18 +0200 Subject: [PATCH 66/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index 4082e432fd..70049beb10 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -184,6 +184,7 @@ _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存ライブラリの1つ こちらがより過去の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 1.24.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _26 Jun 2023_. - 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_. From 2aef7b9989d47d3a30f7c8531d4f1e77de26af5a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sun, 9 Jul 2023 01:30:03 +0200 Subject: [PATCH 67/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index 70049beb10..2ce6c4b64f 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -184,6 +184,7 @@ _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存ライブラリの1つ こちらがより過去の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 1.25.1 ([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 ([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_. From ec336c75516d557cf7bd43c197cecfd5d7c29b80 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 18 Jul 2023 17:44:23 +0200 Subject: [PATCH 68/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index 2ce6c4b64f..bf1c5975ef 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -184,8 +184,8 @@ _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存ライブラリの1つ こちらがより過去の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 1.25.1 ([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 1.25.1 ([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_. From 21d2a92b5005880bd04f2b5784392ef013122342 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 18 Jul 2023 18:46:35 +0200 Subject: [PATCH 69/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index bf1c5975ef..844216a946 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -180,6 +180,8 @@ _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存ライブラリの1つ 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。 + + ## 過去のリリース こちらがより過去の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。 From e89c5225c5f4bb46bf6ea3801ec5d1ade795d2cb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 19 Jul 2023 16:56:49 +0200 Subject: [PATCH 70/81] New translations config.yaml (Japanese) --- content/ja/config.yaml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index 6fc5e3dd36..8aa64c35bc 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -12,7 +12,7 @@ params: #Button text buttontext: "最新リリース: Numpy 1.25. すべてのリリースを表示する" #Where the main hero button links to - buttonlink: "/ja/install" + buttonlink: "/ja/news/#releases" #Hero image (from static/images/___) image: logo.svg shell: From a75381eb069eca804c29e32f2d7409c9caf2b069 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Thu, 20 Jul 2023 23:11:10 +0200 Subject: [PATCH 71/81] New translations config.yaml (Japanese) --- content/ja/config.yaml | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index 8aa64c35bc..36b49a3337 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -89,8 +89,8 @@ navbar: title: 私達について url: /ja/about - - title: NumPyに貢献する - url: /ja/contribute + title: ニュース + url: /ja/news - title: NumPyに貢献する url: /ja/contribute From 34571a50ce60a49b3567dd078fc53c599a702861 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 22 Jul 2023 01:48:07 +0200 Subject: [PATCH 72/81] New translations config.yaml (Japanese) --- content/ja/config.yaml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index 36b49a3337..2844be7ae4 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -53,7 +53,7 @@ params: features: - title: 強力な多次元配列 - text: NumPyの高速で多機能なベクトル化計算、インデックス処理、ブロードキャスティングのコンセプトは、今日の配列計算のデファクト・スタンダードです。 + text: 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。 - title: 数値計算ツール群 text: 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。 From 2adbf48b88f23a1d218ff107642347673e54888b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 22 Jul 2023 02:45:43 +0200 Subject: [PATCH 73/81] New translations news.md (Japanese) --- content/ja/news.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md index 844216a946..1dfe039fa6 100644 --- a/content/ja/news.md +++ b/content/ja/news.md @@ -184,7 +184,7 @@ _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存ライブラリの1つ ## 過去のリリース -こちらがより過去の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。 +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 1.25.1 ([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_. From 1f6759849315b09aa71fbe2e0c72051980bbd014 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 22 Jul 2023 02:45:44 +0200 Subject: [PATCH 74/81] New translations config.yaml (Japanese) --- content/ja/config.yaml | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml index 2844be7ae4..1007d30234 100644 --- a/content/ja/config.yaml +++ b/content/ja/config.yaml @@ -45,7 +45,7 @@ params: url: /ja/case-studies/cricket-analytics - title: 深層学習による姿勢推定 - text: DeepLabCutはNumPyを利用し、種族・時間スケールによらない運動制御の理解へ向け、動物の行動観察を含む科学技術研究を加速しています。 + text: DeepLabCutはNumPyを利用し、動物の種類や時間スケールによらない運動制御の理解へ向け、動物の行動観察を含む科学技術研究を加速させています。 img: /images/content_images/case_studies/deeplabcut.png alttext: チータの姿勢推定 url: /ja/case-studies/deeplabcut-dnn @@ -62,15 +62,15 @@ params: text: 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。 - title: 高パフォーマンス - text: NumPyの中核は最適化されたC言語のコードです。Pythonの柔軟性を、コンパイルされたコードの高速さとともに享受できます。 + text: 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。 - title: 使いやすさ - text: 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値のプログラマーでも利用でき、生産性を高めることができます。 + text: 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。 - title: オープンソース - text: 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. + text: 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. tabs: - title: エコシステム + title: NumPyのエコシステム section5: false navbar: - From a2fa72b35c6716c02723e000baa5b4539ff6f715 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 22 Jul 2023 02:45:45 +0200 Subject: [PATCH 75/81] New translations citing-numpy.md (Japanese) --- content/ja/citing-numpy.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/citing-numpy.md b/content/ja/citing-numpy.md index 3ab952c040..397ca192ab 100644 --- a/content/ja/citing-numpy.md +++ b/content/ja/citing-numpy.md @@ -1,5 +1,5 @@ --- -title: NumPyに関するトーク +title: NumPyを引用する sidebar: false --- From b646c2fb9e81f3895643ee8d70992a50adc07073 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 22 Jul 2023 07:08:39 +0200 Subject: [PATCH 76/81] New translations tabcontents.yaml (Japanese) --- content/ja/tabcontents.yaml | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/ja/tabcontents.yaml b/content/ja/tabcontents.yaml index cc476e6e26..19d7fd4190 100644 --- a/content/ja/tabcontents.yaml +++ b/content/ja/tabcontents.yaml @@ -27,7 +27,7 @@ arraylibraries: url: https://cupy.chainer.org - title: JAX - text: "Composable transformations of NumPy programs differentiate: vectorize, just-in-time compilation to GPU/TPU." + text: "NumPyコードの合成可能な変換ライブラリ: 微分、ベクトル化、GPU/TPUへのジャストインタイムコンパイル" img: /images/content_images/arlib/jax_logo_250px.png alttext: JAX url: https://github.com/google/jax @@ -75,7 +75,7 @@ arraylibraries: url: https://github.com/xtensor-stack/xtensor-python - title: XND - text: Develop libraries for array computing, recreating NumPy's foundational concepts. + text: Numpy のような イディオムを使って JSON のようなデータを操作するライブラリ img: /images/content_images/arlib/xnd.png alttext: xnd url: https://xnd.io @@ -87,7 +87,7 @@ arraylibraries: url: https://uarray.org/en/latest/ - title: tensorly - text: Numpy、MXNet、PyTorch、TensorFlowまたはCupyをシームレスに使用するための、テンソル学習、テンソル代数、およびバックエンド + text: Numpy、MXNet、PyTorch、TensorFlowまたはCupyをシームレスに使用するための、テンソル学習、テンソル代数、およびそれらのテンソル計算のためのバックエンド img: /images/content_images/arlib/tensorly.png alttext: tensorly url: http://tensorly.org/stable/home.html From bbf73dccfc81f5f1b6d9d30bc6fe4aac56b02d5e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 22 Jul 2023 08:10:38 +0200 Subject: [PATCH 77/81] New translations tabcontents.yaml (Japanese) --- content/ja/tabcontents.yaml | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/content/ja/tabcontents.yaml b/content/ja/tabcontents.yaml index 19d7fd4190..e77eefdb63 100644 --- a/content/ja/tabcontents.yaml +++ b/content/ja/tabcontents.yaml @@ -164,19 +164,19 @@ datascience: image2: - img: /images/content_images/data-science.png - alttext: Diagram of three overlapping circle. The circles labeled 'Mathematics', 'Computer Science' and 'Domain Expertise'. In the middle of the diagram, which has the three circles overlapping it, is an area labeled 'Data Science'. + alttext: 三つの円が重なり合う図。円はそれぞれ「数学」、「コンピューターサイエンス」、「専門知識」でラベル付けされています。図の中心部には、三つの円が重なり合って形成されるエリアがあり、「データサイエンス」とラベル付けされています。 examples: - - text: "Extract, Transform, Load: [Pandas](https://pandas.pydata.org),[ Intake](https://intake.readthedocs.io),[PyJanitor](https://pyjanitor.readthedocs.io/)" + text: "抽出, 変換, 読み込み: [Pandas](https://pandas.pydata.org), [Intake](Intake.readthedocs.io), [PyJanitor](https://pyjanitor.readthedocs.io/)" - - text: "Exploratory analysis: [Jupyter](https://jupyter.org),[Seaborn](https://seaborn.pydata.org),[ Matplotlib](https://matplotlib.org),[ Altair](https://altair-viz.github.io)" + text: "探索的解析: [Jupyter](https://jupyter.org), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org), [Matplotlib](https://matplotlib.org), [Altair](https://altair-viz.github.io)" - - text: "Model and evaluate: [scikit-learn](https://scikit-learn.org),[ statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html),[ PyMC3](https://docs.pymc.io),[ spaCy](https://spacy.io)" + text: "モデリングと評価: [scikit-learn](https://scikit-learn.org), [statsmodels](https://www.statsmodels.org/stable/index.html), [PyMC3](https://docs.pymc.io), [spaCy](https://spacy.io)" - - text: "Report in a dashboard: [Dash](https://plotly.com/dash),[ Panel](https://panel.holoviz.org),[ Voila](https://github.com/voila-dashboards/voila)" + text: "ダッシュボードでのレポート: [Dash](https://plotly.com/dash), [Panel](https://panel.holoviz.org), [Voila](https://github.com/voila-dashboards/voila)" content: - - text: For high data volumes, [Dask](https://dask.org) and[Ray](https://ray.io/) are designed to scale. Stabledeployments rely on data versioning ([DVC](https://dvc.org)),experiment tracking ([MLFlow](https://mlflow.org)), andworkflow automation ([Airflow](https://airflow.apache.org) and[Prefect](https://www.prefect.io)). + text: 大規模データに対して、[Dask](https://dask.org)と[Ray](https://ray.io/)はスケールすることを目指して設計されています。安定したデプロイメントに関しては、データのバージョニング（[DVC](https://dvc.org)）、実験の追跡（[MLFlow](https://mlflow.org)）、ワークフローの自動化（[Airflow](https://airflow.apache.org)および[Prefect](https://www.prefect.io)が重要ですが様々なNumPyベースのツールが提供されています。 visualization: images: - From 066aba1c262dff4b411b20d12140252361ffae00 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 22 Jul 2023 08:10:38 +0200 Subject: [PATCH 78/81] New translations community.md (Japanese) --- content/ja/community.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/community.md b/content/ja/community.md index d1d630d057..2629f72358 100644 --- a/content/ja/community.md +++ b/content/ja/community.md @@ -33,7 +33,7 @@ _ちなみに、セキュリティの脆弱性を報告するには、GitHubの ### [Slack](https://numpy-team.slack.com) -SlackはNumpyに_ 貢献するための質問をする_、リアルタイムのチャットルームです。 具体的には、 公開のメーリングリストやGitHubで質問やアイデアを持ち出すことを躊躇している人々のためのものです。 Slackに招待してもらいたい場合は[こちら](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#contributing-to-numpy)を確認下さい。 +SlackはNumpyに_ 貢献するための質問をするための_、リアルタイムのチャットルームです。 具体的には、 公開のメーリングリストやGitHubで質問やアイデアを持ち出すことを躊躇している人々のためのものです。 Slackに招待してもらいたい場合は[こちら](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#contributing-to-numpy)を確認下さい。 ## 勉強会とミートアップ From b05a7c633b36cf75055e06b3b1010c0ca0e92852 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 22 Jul 2023 08:10:39 +0200 Subject: [PATCH 79/81] New translations contribute.md (Japanese) --- content/ja/contribute.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/contribute.md b/content/ja/contribute.md index ec93def8e6..90db608852 100644 --- a/content/ja/contribute.md +++ b/content/ja/contribute.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: NumPy に貢献する sidebar: false --- -NumPyプロジェクトを成功させるには、あなたの専門知識とプロジェクトに関する熱意が必要です。 貢献方法はプログラミングに限定されません。 **ここに** 様々な種類の貢献方法が示されています。 +NumPyプロジェクトを成功させるには、あなたの専門知識とプロジェクトに関する熱意が必要です。 貢献方法はプログラミングに限定されません。 このページには**あなたができる** 様々な種類の貢献方法が示されています。 もしどこから始めればいいか、あなたのスキルをどう生かせばいいかがわからない場合は、 _是非ご連絡下さい。 _ 連絡の方法としては、 [メーリングリスト](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion) 、 [GitHub](http://github.com/numpy/numpy)、 [イシューの作成](https://github.com/numpy/numpy/issues) 、関連するイシューへのコメントがあります。 From 1e6e3640c7be9d3ba9e272440937cb81091bc9a2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sat, 22 Jul 2023 08:10:41 +0200 Subject: [PATCH 80/81] New translations install.md (Japanese) --- content/ja/install.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/install.md b/content/ja/install.md index 2573d2a382..fad90210ea 100644 --- a/content/ja/install.md +++ b/content/ja/install.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: NumPyのインストール sidebar: false --- -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、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。 From 3f17d6e32d12c209a2ba04c3a93dbc879c217b87 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sun, 23 Jul 2023 00:01:40 +0200 Subject: [PATCH 81/81] New translations tabcontents.yaml (Japanese) --- content/ja/tabcontents.yaml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/ja/tabcontents.yaml b/content/ja/tabcontents.yaml index e77eefdb63..4c1b555bdd 100644 --- a/content/ja/tabcontents.yaml +++ b/content/ja/tabcontents.yaml @@ -167,7 +167,7 @@ datascience: alttext: 三つの円が重なり合う図。円はそれぞれ「数学」、「コンピューターサイエンス」、「専門知識」でラベル付けされています。図の中心部には、三つの円が重なり合って形成されるエリアがあり、「データサイエンス」とラベル付けされています。 examples: - - text: "抽出, 変換, 読み込み: [Pandas](https://pandas.pydata.org), [Intake](Intake.readthedocs.io), [PyJanitor](https://pyjanitor.readthedocs.io/)" + text: "抽出, 変換, 読み込み: [Pandas](https://pandas.pydata.org), [Intake](https://intake.readthedocs.io), [PyJanitor](https://pyjanitor.readthedocs.io/)" - text: "探索的解析: [Jupyter](https://jupyter.org), [Seaborn](https://seaborn.pydata.org), [Matplotlib](https://matplotlib.org), [Altair](https://altair-viz.github.io)" -