NumPy プロジェクト
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このページでは、Google Season of Docs に承認された技術文書作成プロジェクトの詳細について説明します。
プロジェクトの概要
- オープンソースの組織:
- NumPy
- テクニカル ライター:
- kubedoc
- プロジェクト名:
- 大規模な再編とエンドユーザー重視
- プロジェクトの長さ:
- 標準期間（3 か月）
プロジェクトの説明
- 提案:
- 公式ドキュメントにないトピックを扱う、概要的なドキュメント（チュートリアルやハウツー）を作成、改善します。
- 新しい「説明」セクションを作成して、現在リファレンス ドキュメントに分散しているコンテンツを整理しました。
- 目標: ユーザーに最も関連性の高いドキュメントの部分を案内する方法を提供します。
- 結果: 新しい Python ユーザーだけでなく、経験豊富な科学者やプログラマ向けの概要ドキュメントを改善しました。
- なお、私は数値計算と ML（Pandas、PyTorch、TensorFlow、JAX）で NumPy を使用した経験があります。
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最終更新日 2025-07-25 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-25 UTC。"],[[["\u003cp\u003eThis project focuses on improving NumPy's documentation by creating high-level tutorials, how-to guides, and explanations for both new and experienced users.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe project aims to restructure and reorganize existing content to be more user-friendly and accessible.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eLed by technical writer 'kubedoc', this Google Season of Docs project will be completed over three months.\u003c/p\u003e\n"]]],["The NumPy organization accepted a Google Season of Docs project focused on improving high-level documentation. The project will create and enhance Tutorials and How-Tos, and establish a new \"Explanations\" section. The aim is to organize scattered content and guide users to relevant documentation. This will improve the experience for both new and experienced users in Python and scientific computing. The technical writer has prior experience using NumPy with other relevant libraries. The project will last three months.\n"],null,["# NumPy project\n\nThis page contains the details of a technical writing project accepted for\nGoogle Season of Docs.\n\n### Project summary\n\nOpen source organization:\n: NumPy\n\nTechnical writer:\n: kubedoc\n\nProject name:\n: High level restructuring and end user focus\n\nProject length:\n: Standard length (3 months)\n\n### Project description\n\n- Proposal:\n - Create and improve high-level documentation---Tutorials and How-Tos---covering topics that are missing from the official documentation.\n - Creating a new \"\"Explanations\"\" section, organizing the content currently scattered through the reference documentation.\n- Goal: provide ways to guide users to the parts of the documentation most relevant to them.\n- Outcome: improve high-level documentation for new Pythonistas as well as experienced scientists and programmers.\n- Please note that I have experience using NumPy in the context of numerical computing and machine learning (with Pandas, PyTorch, TensorFlow, and JAX)."]]
