इस पेज पर, तकनीकी लेखन वाले उस प्रोजेक्ट की जानकारी दी गई है जिसे Google Season of Docs के लिए स्वीकार किया गया है.
प्रोजेक्ट की खास जानकारी
- ओपन सोर्स संगठन:
- NumPy
- टेक्निकल राइटर:
- cooperrc
- प्रोजेक्ट का नाम:
- कम्यूनिटी के लिए NumPy से जुड़ा दस्तावेज़
- प्रोजेक्ट की अवधि:
- स्टैंडर्ड लंबाई (तीन महीने)
प्रोजेक्ट का विवरण
परिचय
NumPy एक मुफ़्त ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी में साफ़ और तेज़ सारणी आधारित कंप्यूटिंग उपलब्ध कराता है. यह वैज्ञानिक कंप्यूटिंग [1] के लिए, SciPy स्टैक में एक बुनियादी पैकेज है. 370 हज़ार से ज़्यादा प्रोजेक्ट, बेहतर तरीके से ऐरे कैलकुलेट करने के लिए इसका इस्तेमाल करते हैं [2]. NumPy के उपयोगकर्ताओं को ऐप्लिकेशन और केस स्टडी [1] वाली नई वेबसाइट का स्वागत मिलता है. जब कोई नया उपयोगकर्ता दस्तावेज़ का पेज खोलता है, तो उसे कई “यहां से शुरू करें” लिंक और शुरुआती ट्यूटोरियल मिलते हैं. ये ट्यूटोरियल, शुरुआती लोगों के लिए मुश्किल हो सकते हैं. जैसे, NumPy के बुनियादी सिद्धांत/बाइट-स्वैपिंग. मैंने 10 साल पहले, ग्रैजुएट स्कूल में NumPy का इस्तेमाल शुरू किया था. मुझे NumPy के दस्तावेज़ को पढ़ने से बचने के लिए, ब्लॉग पोस्ट, लेक्चर नोट, और StackExchange के जवाबों को एक साथ जोड़ना पड़ा. फ़िलहाल, StackExchange पर NumPy से जुड़ी 3,60,000 से ज़्यादा बातचीत मौजूद हैं. मुझे लगता है कि अन्य उपयोगकर्ताओं को भी NumPy में सफलता पाने के लिए इसी तरह के तरीके अपनाने पड़े होंगे. शिक्षा से जुड़े टूल बनाने के लिए, बातचीत और कम्यूनिटी [4] को ध्यान में रखना ज़रूरी है. दस्तावेज़ में ऐसी कम्यूनिटी को शामिल करना ज़रूरी है जो प्रोजेक्ट के मकसद को दिखाती हो. दस्तावेज़, नए उपयोगकर्ता के लिए एक जैसा और साफ़ तौर पर निर्देश देने वाला होना चाहिए. इन ट्यूटोरियल में, नए लोगों को लाइब्रेरी का आसान और बेहतर तरीका बताया जाना चाहिए [3]. दस्तावेज़ में, NumPy कम्यूनिटी में नए उपयोगकर्ता का स्वागत किया जाना चाहिए. दस्तावेज़ का स्ट्रक्चर, उसकी रफ़्तार, और लेखकों को ऐसा माहौल बनाना चाहिए जिसमें एक्सप्लोरेशन और कम्यूनिकेशन को बढ़ावा मिले. इस प्रस्ताव से, NumPy के मौजूदा दस्तावेज़ों को व्यवस्थित किया जाएगा और उनमें मौजूद गैप को पूरा किया जाएगा. इससे नए उपयोगकर्ताओं को कम्यूनिटी में शामिल होने और इसके बारे में जानने में मदद मिलेगी.
उपयोगकर्ताओं को जो जानकारी मिलती है वह जांच और प्रयोग करके हासिल की जाती है [4,5]. नॉलेज, जांच और आकलन के तरीके पर निर्भर करता है. 'कैसे करें' सेक्शन में, साफ़ तौर पर लक्ष्य और ऐप्लिकेशन बताने वाले कॉन्टेंट की मदद से, उपयोगकर्ता नए आइडिया और तरीकों को आज़मा सकते हैं और उनका आकलन कर सकते हैं. कम्यूनिटी, नॉलेज बेस बनाकर अपनी स्किल, तथ्यों, और ऐप्लिकेशन को बेहतर बना सकती है. 'कैसे करें' सेक्शन से दो तरह के फ़ायदे मिलते हैं. सबसे पहले, नए और अनुभवी उपयोगकर्ताओं के पास एक्सपेरिमेंट को टेस्ट करने और बनाने के लिए, साफ़ तौर पर तय किए गए लक्ष्य होते हैं. दूसरा, दस्तावेज़ बनाने में योगदान देने वाले लोगों के पास अपने लक्ष्यों, तरीकों, और समाधानों के बारे में बताने का एक प्लैटफ़ॉर्म होता है. 'कैसे करें' सेक्शन, NumPy के दस्तावेज़ों को नए उपयोगकर्ताओं और योगदान देने वाले लोगों के लिए ज़्यादा आसानी से उपलब्ध कराने की ज़रूरत को पूरा करता है. मौजूदा जानकारी
जॉन ड्यूई ने कहा था कि सीखने की नींव, असली अनुभव है [4]. NumPy कम्यूनिटी के पास बहुत सारा असली अनुभव है, जिसे दूसरे उपयोगकर्ताओं के साथ शेयर किया जा सकता है. शिक्षा, कम्यूनिटी और बातचीत पर आधारित होती है. व्यवस्थित दस्तावेज़ वाले पेज की मदद से, नए उपयोगकर्ता NumPy का इस्तेमाल आसानी से कर सकते हैं. यह संभावित योगदानकर्ताओं के लिए, NumPy में अपने अनुभवों को शेयर करने के लिए, व्यवस्थित टेंप्लेट भी बनाता है.
सॉफ़्टवेयर दस्तावेज़ [3] के लिए, चार बड़े ग्रुप में स्पेस होते हैं: ट्यूटोरियल स्पेस, 'कैसे करें' स्पेस, 'एक्सप्लेनेशंस' स्पेस, और 'रेफ़रंस' स्पेस. NumPy दस्तावेज़ में ट्यूटोरियल स्पेस में कई दस्तावेज़ हैं, जो ट्यूटोरियल में जानकारी और 'कैसे करें' कॉन्टेंट, दोनों का एक साथ इस्तेमाल करते हैं. ट्यूटोरियल स्पेस में, उपयोगकर्ताओं को जानकारी देने पर फ़ोकस किया जाना चाहिए. साथ ही, आइडिया बताने के लिए, आसानी से दोहराए जा सकने वाले चरणों का इस्तेमाल किया जाना चाहिए. 'कैसे करें' स्पेस में, ज़्यादा लक्ष्य-ओरिएंटेड तरीके दिए जाते हैं. इन तरीकों को उपयोगकर्ता, असल दुनिया के ऐप्लिकेशन में लागू कर सकते हैं. 'एक्सप्लेनेशंस स्पेस' में, हर फ़ंक्शन के बारे में पूरी जानकारी देने वाले दस्तावेज़ के स्ट्रिंग मौजूद होते हैं. मौजूदा ट्यूटोरियल और 'कैसे करें' स्पेस को साफ़ तौर पर नहीं दिखाया गया है. साथ ही, कभी-कभी ये स्पेस, 'एक्सप्लेनेशंस' और 'रेफ़रंस' स्पेस में शामिल हो जाते हैं. “शुरुआती उपयोगकर्ताओं” के लिए एक बेहतरीन ट्यूटोरियल है. साथ ही, Matlab के उपयोगकर्ताओं के लिए “Matlab के उपयोगकर्ताओं के लिए Numpy” में NumPy कोड बनाने का एक बेहतरीन रेफ़रंस है. इन चार स्पेस को साफ़ तौर पर अलग करने से, दस्तावेज़ को समझना ज़्यादा आसान हो जाता है.
नॉलेज बेस में मौजूद गैप/पूरी न हुई ज़रूरत
मौजूदा दस्तावेज़ में कई ज़रूरी विषयों के बारे में बताया गया है. हालांकि, इसमें ट्यूटोरियल, 'कैसे करें', जानकारी, और रेफ़रंस स्पेस के बीच साफ़ तौर पर अंतर नहीं किया गया है. इससे संभावित रूप से योगदान देने वाले लोगों को भ्रम हो सकता है. नए उपयोगकर्ताओं को ट्यूटोरियल सेक्शन में दी गई जानकारी और रेफ़रंस से परेशानी हो सकती है. साथ ही, योगदान देने वाले संभावित लोगों को भी योगदान देने में समस्याएं आ सकती हैं. मेरा सुझाव है कि दस्तावेज़ों में लॉजिकल फ़्लो के साथ, नए लोगों और दस्तावेज़ बनाने में योगदान देने वाले लोगों के लिए, ज़्यादा आसान लेआउट बनाया जाए. साथ ही, नए योगदानकर्ताओं के बनाए गए, 'कैसे करें' दस्तावेज़ों के लिए, पुलबैक अनुरोधों को मैनेज किया जाए. मेरा लंबे समय का लक्ष्य, दस्तावेज़ बनाने वाली कम्यूनिटी बनाना है, ताकि दस्तावेज़ से सीखने का अनुभव, एक-दूसरे को जानकारी देने और बातचीत करने जैसा हो. दस्तावेज़ के लिए यह मॉडल, नए लोगों और संभावित योगदान देने वालों को असल अनुभव के आधार पर शिक्षा देगा.
वजह
Google Summer of Docs का यह प्रस्ताव, मेरे पेडागोजी और करियर के लक्ष्यों के लिए अहम है. मैं अपने सभी कोर्स में NumPy और SciPy का इस्तेमाल करता/करती हूं. मौजूदा दस्तावेज़ों को नेविगेट करना मेरे छात्र-छात्राओं के लिए मुश्किल है. मुझे अपने अनुभव का इस्तेमाल करके, सीएस के अलावा दूसरे विषयों के छात्रों को कोडिंग सिखानी है. इससे मौजूदा ट्यूटोरियल को व्यवस्थित करने, उनमें बदलाव करने, और उनमें मौजूद गैप को भरने में मदद मिलेगी. इसके बाद, मैं अपने कोर्स के लिए दस्तावेज़ों का इस्तेमाल, टेक्स्टबुक और रेफ़रंस के तौर पर कर सकता हूं. मैंने Python और
खास मकसद
Google Summer of Docs के इस प्रस्ताव के लिए, मेरे तीन खास लक्ष्य हैं: 1. मौजूदा दस्तावेज़ों को व्यवस्थित करना, 2. रेफ़रंस की जानकारी को Explanation Space और 3 में ले जाने के लिए, मौजूदा ट्यूटोरियल (शुरुआती लोगों के लिए गाइड, ऐरे बनाना, इंडेक्स करना, लीनियर ऐल्जेब्रा, और Matlab के लिए NumPy) में बदलाव करें. छात्र-छात्राओं के साथ मिलकर, 'कैसे करें' से जुड़ा कॉन्टेंट बनाएं. हर खास मकसद के लिए, प्रस्ताव का अनुमानित नतीजा होता है.
इन तीन खास लक्ष्यों का मकसद, दस्तावेज़ को नए उपयोगकर्ताओं के लिए ज़्यादा आसान बनाना है. साथ ही, संभावित योगदान देने वालों के लिए स्ट्रक्चर उपलब्ध कराना है. इन लक्ष्यों से, NumPy दस्तावेज़ कम्यूनिटी को आगे बढ़ाने के लंबे समय के लक्ष्य को पूरा करने में भी मदद मिलती है. अनुमानित नतीजे
मुझे तीन तरह के नतीजे मिल सकते हैं: 1. दस्तावेज़ का नया वेबपेज, जिसमें चार सेक्शन साफ़ तौर पर अलग-अलग किए गए हैं: ट्यूटोरियल, तरीका, जानकारी, और रेफ़रंस. 2.इनके लिए नए ट्यूटोरियल: ऐरे पढ़ना और लिखना, ऐरे बनाना (np.zeros, np.ones, np.block वगैरह), और NumPy में एलिमेंट-वाइज़ बनाम लीनियर ऐल्जेब्रा ऑपरेशन. 3. 'कैसे करें' सेक्शन में, उपयोगकर्ताओं के हिसाब से जानकारी दी गई है.
ये अपेक्षित परिणाम नए उपयोगकर्ताओं को दस्तावेज़ों के माध्यम से आगे बढ़ने, संभावित दस्तावेज़ योगदानकर्ता को स्पष्ट शैली और प्रारूप में उपलब्ध कराने, वर्तमान ट्यूटोरियल को छोटे और फ़ॉलो करने में आसान बनाने, व्याख्याओं को एक अलग सेक्शन में ले जाने, और नए दस्तावेज़ योगदानकर्ता, कैसे करें सेक्शन में छोटे-छोटे उपयोग के मामलों का योगदान देने में पूरे Sling दस्तावेज़ बनाए बिना करने में मदद करेंगे. हम अपनी टीचिंग-एंड-लर्निंग कम्यूनिटी को आगे बढ़ाना चाहते हैं.
नए दस्तावेज़ योगदानकर्ता पूरे स्फ़िंक्स दस्तावेज़ बनाए बिना, लाखों उपयोगकर्ताओं के छोटे-छोटे उपयोग के मामलों का योगदान कर सकते हैं. हम अपनी टीचिंग-एंड-लर्निंग कम्यूनिटी को आगे बढ़ाना चाहते हैं. इस दस्तावेज़ में, Matplotlib, Divio वगैरह जैसे मौजूदा ओपन सोर्स दस्तावेज़ों की नकल की जाएगी. इससे नए उपयोगकर्ताओं और संभावित योगदान देने वालों को अपने फ़ील्ड और सॉफ़्टवेयर में NumPy को लागू करने में आसानी होगी.
प्रोजेक्ट की टाइमलाइन 14/9 से 30/11 है. सबसे पहले, दस्तावेज़ बनाएं और मौजूदा ट्यूटोरियल में मौजूद कॉन्टेंट को ट्यूटोरियल, 'कैसे करें', और 'एक्सप्लेनेशंस' कॉन्टेंट में बांटें. यह प्रोजेक्ट के पहले पांच हफ़्तों में किया जाएगा. यह नतीजों के पहले और दूसरे चरण के तहत किया जाएगा. पहले चरण में वेबसाइट में बदलाव किया जाएगा और दूसरे चरण में ट्यूटोरियल में बदलाव किया जाएगा. दस्तावेज़ के लिए सुझाया गया संगठन, नीचे दिए गए दस्तावेज़ में दिखाया गया है.
सुझाए गए दस्तावेज़:
i.Tutorials:
- शुरुआती लोगों के लिए बुनियादी जानकारी (इंस्टॉलेशन हटाएं, क्या pandas के इंपोर्ट/एक्सपोर्ट को numpy.loadtxt से बदला जा सकता है?)
- “numpy क्या है” का लिंक
- इंस्टॉल करने के बुनियादी निर्देशों का लिंक यहां दिया गया है
- क्विकस्टार्ट ट्यूटोरियल (Python ट्यूटोरियल के फ़ॉलो-अप के लिए)
- NumPy कलेक्शन के साथ काम करना
- ऐरे बनाना (np.zeros, np.ones, np.block वगैरह) (write: med-low priority)
- एलिमेंट-वाइज़ ऑपरेशन (+,-,*,/) और लीनियर ऐल्जेब्रा ऑपरेशन (+,-,@, linalg.solve) (write:med priority)
- Numpy का इस्तेमाल करके डेटा पढ़ना और उसमें बदलाव करना (लिखना: ज़्यादा प्राथमिकता)
- इंडेक्स करना
ii. कैसे करें:
- n-डाइमेंशनल ऐरे पर लीनियर ऐल्जेब्रा (हमें हेडिंग और ब्यौरे में बदलाव करना अच्छा लगेगा. साथ ही, शायद टाइटल को “Numpy के लीनियर ऐल्जेब्रा की मदद से इमेज प्रोसेसिंग” में बदला जा सकता है)
- सामग्री को आसान बनाने वाले ट्यूटोरियल का लिंक (जारी काम)
iii. व्याख्या:
- डेटा टाइप
- Numpy के साथ इनपुट/आउटपुट
- इंडेक्स करना
- प्रसारण
- बाइट स्वैपिंग
- स्ट्रक्चर्ड अरे
- कस्टम कलेक्शन कंटेनर लिखना
- ndarray का सब-क्लास बनाना
- अन्य सूचनाएं
iv. रेफ़रंस स्पेस:
- शब्दावली
- Numpy API का रेफ़रंस
- Matlab उपयोगकर्ताओं के लिए Numpy (बराबर टेबल एक बेहतरीन रेफ़रंस टेबल होती है, लेकिन अरे/मैट्रिक्स के बारे में चर्चा करने से उपयोगकर्ताओं का ध्यान भटकता है और वह काम करना बंद कर देता है)
Google Season of Docs पूरा होने के बाद, मुझे लगता है कि ये नतीजे मिल सकते हैं:
- दस्तावेज़ का नया वेबपेज, जिसमें चार सेक्शन साफ़ तौर पर अलग-अलग किए गए हैं: ट्यूटोरियल, कैसे करें, जानकारी, और रेफ़रंस
- ऐरे बनाने (np.zeros, np.ones, np.block वगैरह), एलिमेंट के हिसाब से ऑपरेशन (+,-,*,/) और लीनियर ऐल्जेब्रा ऑपरेशन (+,-,@, linalg.solve) के लिए नए ट्यूटोरियल.साथ ही, Numpy का इस्तेमाल करके डेटा पढ़ने और लिखने के लिए नए ट्यूटोरियल (ज़्यादा प्राथमिकता वाले)
- उपयोगकर्ताओं के योगदान को बढ़ाने और सीखने-सिखाने के लिए समुदाय के लक्ष्यों को आगे बढ़ाने के लिए, 'कैसे करें' दस्तावेज़ों के बारे में सलाह दी गई
हर नतीजे के लिए, कुछ चरण होते हैं. इन चरणों के बारे में, नतीजों 1 से 3 के लिए नीचे दी गई टेबल में बताया गया है. सुझाए गए दस्तावेज़ों को समीक्षा के लिए सबमिट करने के दौरान, सबसे ज़्यादा प्राथमिकता वाले “पढ़ें/लिखें” ट्यूटोरियल को नतीजे 2 के हिस्से के तौर पर, पुल के अनुरोध के तौर पर सबमिट करने के लिए लिखा जाएगा. बदली गई वेबसाइट और “ऐरे को पढ़ना/लिखना” ट्यूटोरियल की समीक्षा के दौरान, मैं NumPy फ़ंक्शन का इस्तेमाल करके ऐरे बनाने के लिए एक ट्यूटोरियल लिखना शुरू करूंगा. जैसे, np.ones, np.zeros, np.diag. बाकी बचे समय का इस्तेमाल, पुल रिक्वेस्ट से जुड़ी समस्याओं के जवाब देने और रैंक 3 ट्यूटोरियल लिखने के लिए किया जाएगा: Python में एलिमेंट-वाइज़ और लीनियर ऐल्जेब्रा ऑपरेशन.
तीसरा नतीजा यह है कि हमने यूनिवर्सिटी ऑफ़ कनेक्टिकट के छात्र-छात्राओं को numpy-tutorials रिपॉज़िटरी में दस्तावेज़ बनाने का सुझाव दिया है. सबमिट किए गए ट्यूटोरियल या 'कैसे करें' दस्तावेज़, Jupyter नोटबुक होंगे. इनमें इंजीनियरिंग से जुड़ी समस्याओं को हल करने के लिए NumPy का इस्तेमाल किया जाता है. उदाहरण के तौर पर नोटबुक सबमिट करने के लिए, मैं अपने कोर्स के कुछ नोट/उदाहरण इस्तेमाल करूंगा. टेंप्लेट और फ़्रेमिंग स्कीम बनाते समय, मैं छात्र-छात्राओं को लेआउट और स्ट्रक्चर का पालन करने की सलाह दूंगा. इससे छात्र-छात्राओं को, ज़्यादा से ज़्यादा लोगों तक अपने आइडिया और समाधान पहुंचाने का मौका मिलता है. छात्र-छात्राओं के लिए NumPy समुदाय के साथ जुड़ने और कुछ सीखने का यह शानदार मौका है.
नतीजा 1: वेबसाइट में बदलाव करना डिलीवर करने की तारीख रिपॉज़िटरी को फ़ॉर्क करना और Sphinx की मदद से दस्तावेज़ बनाना 9/21 चार स्पेस तय करके और लिंक करके वेबपेज बनाना 10/1 मौजूदा ट्यूटोरियल को सही स्पेस में ले जाना और दस्तावेज़ बनाना 10/10 सुझाई गई बदलावों के साथ GitHub पर PR सबमिट करना 11/1 टिप्पणियों/सुझावों का जवाब देना और PR में बदलाव करना नतीजा 2 के साथ जारी है वेबसाइट में बदलाव करना 11/30
परिणाम 2: ट्यूटोरियल्स वितरण योग्य तारीख संशोधित करें ट्यूटोरियल संशोधन 9/21 रैंकिंग वाले ट्यूटोरियल की समीक्षा करें मौजूदा ट्यूटोरियल सामग्री को ट्यूटोरियल और व्याख्या स्पेस में अलग करें 10/1 रैंक 1 लिखें: श्रेणी 10/10 पढ़ें/लिखाई को 10/20 में अलग करने और रिविज़न 10/20 के लिए पीआर को सबमिट करें रैंक 2: एलिमेंट बनाने वाले पीआर 11/15 के हिसाब से रैंक लिखें:
ट्यूटोरियल में किए गए बदलावों की सुझाई गई रैंकिंग (मेंटर/कम्यूनिटी के हिसाब से बदल सकती है):
फ़िलहाल खाली पेज पर, ऐरे को पढ़ना/लिखना
ऐरे बनाना (np.zeros, np.ones, np.block वगैरह) मौजूद नहीं है: इससे नए उपयोगकर्ताओं को ऐरे बनाने/इंटरैक्शन टूल के बारे में जानकारी देने और उन्हें दिखाने में मदद मिलेगी
एलिमेंट के हिसाब से और लीनियर बीजगणित के ऑपरेशन (+,-,*,/ और +,-@,linalg.solve) मौजूद नहीं हैं: यह खास तौर पर 1 के लिए मददगार है. Matlab का इस्तेमाल करने वाले लोग और 2. लीनियर ऐल्जेब्रा (मशीन लर्निंग, लीनियर रिग्रेशन वगैरह) का इस्तेमाल करने वाले लोग
परिणाम 3: चुनी गई कैसे-स्पेस डिलीवर करने योग्य तारीख बाहरी लिंक(समस्या/उदाहरण)
'कैसे करें' का उदाहरण बनाएं (उम्मीदवार: गिटार स्ट्रिंग की सामान्य आवृत्ति कैसे खोजें 10/20
10/1 प्रगति में नए योगदान देने वालों के लिए 'कैसे करें' टेंप्लेट बनाएं
ट्यूटोरियल टेंप्लेट PR और संभावित योगदान फ़्रेमिंग
समुदाय में आने वाले छात्र-छात्राओं के साथ काम करने और अन्य योगदान देने वालों के साथ काम करने का तरीका जानें. साथ ही, सामुदायिक सदस्यता के लिए काम करने का तरीका 7
अहमियत
Google Summer of Docs के इस प्रस्ताव से, NumPy के दस्तावेज़ तैयार किए जाएंगे. साथ ही, वेबसाइट पर मौजूद ट्यूटोरियल में जो जानकारी मौजूद नहीं है उसे भी जोड़ा जाएगा. इसके अलावा, दस्तावेज़ बनाने में योगदान देने वाले लोगों की संख्या भी बढ़ेगी. मैकेनिकल इंजीनियरिंग में प्रोफ़ेसर के तौर पर, मेरी योजना है कि मैं दस्तावेज़ को इस तरह से अलग-अलग सेगमेंट में बांट सकूं कि मेरे छात्र-छात्राएं दस्तावेज़ों को नेविगेट कर सकें और आसानी से शुरुआती ट्यूटोरियल और किसी काम को करने के तरीके की तुलना कर सकें. अलग-अलग सेगमेंट में बंटे दस्तावेज़: ट्यूटोरियल, कैसे करें, रेफ़रंस, और जानकारी. इनसे, योगदान देने वाले लोगों को नए संसाधन बनाने के लिए, स्ट्रक्चर्ड उदाहरण मिलेंगे. सुझाए गए दस्तावेज़ में, नए और अनुभवी उपयोगकर्ताओं के लिए, जानकारी देने और बातचीत करने की सुविधा दी गई है. कनेटिकट यूनिवर्सिटी के छात्र-छात्राओं के लिए, 'कैसे करें' दस्तावेज़ में यह बताया गया है कि वे अपने अनुभवों को दूसरों के साथ कैसे शेयर करें. इससे, लोगों को जागरूक करने और उनके साथ बातचीत करने के इस आइडिया को लागू करने में मदद मिलेगी. हम चाहते हैं कि सभी उपयोगकर्ता, NumPy कम्यूनिटी में शामिल होकर, एक्सपेरिमेंट करें, सीखें, और अपने अनुभव शेयर करें.
रेफ़रंस
- NumPy.org वेबसाइट को 07/2020 को ऐक्सेस किया गया.
- NumPy का GitHub डेटा स्टोर करने की जगह.
- दस्तावेज़ सिस्टम. Divio.com को 07/2020 को ऐक्सेस किया गया.
- डूवी, जॉन. लोकतंत्र और शिक्षा. Project Gutenberg, अगस्त 2015.
- डूवी, जॉन. Quest for Certainty George Allen And Unwin Limited. 06/2005.