NumPy 프로젝트
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이 페이지에는 Google 시즌의 Docs에 승인된 기술 글쓰기 프로젝트의 세부정보가 포함되어 있습니다.
프로젝트 요약
- 오픈소스 구성:
- NumPy
- 기술 문서 작성자:
- kubedoc
- 프로젝트 이름:
- 고급 구조 조정 및 최종 사용자 중심
- 프로젝트 길이:
- 표준 기간 (3개월)
Project description
- 제안서:
- 공식 문서에 누락된 주제를 다루는 높은 수준의 문서(튜토리얼 및 방법)를 만들고 개선합니다.
- 새로운 '설명' 섹션을 만들어 현재 참조 문서에 흩어져 있는 콘텐츠를 구성합니다.
- 목표: 문서에서 가장 관련성이 높은 부분을 사용자에게 안내하는 방법을 제공합니다.
- 결과: 새로운 Pythonistas뿐 아니라 숙련된 과학자와 프로그래머를 위한 고수준 문서를 개선할 수 있었습니다.
- 수치 컴퓨팅 및 머신러닝 (Pandas, PyTorch, TensorFlow, JAX 사용) 맥락에서 NumPy를 사용한 경험이 있습니다.
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최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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)."]]
