From d5a92bc78524daee16a07b1a89c4e22ef178738d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:25:52 +0200 Subject: [PATCH 01/49] New translations config.yaml (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/config.yaml | 188 +++++++++++++++++++++++------------------ 1 file changed, 104 insertions(+), 84 deletions(-) diff --git a/content/pt/config.yaml b/content/pt/config.yaml index df96976a9e..fdfc29fb3b 100644 --- a/content/pt/config.yaml +++ b/content/pt/config.yaml @@ -1,140 +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: Português params: description: Por que NumPy? Arrays n-dimensionais poderosas. Ferramentas para computação numérica. Interoperabilidade. Alto desempenho. Código aberto. navbarlogo: image: logo.svg link: /pt/ - hero: + #Main hero title title: NumPy + #Hero subtitle (optional) subtitle: A biblioteca fundamental para computação científica com Python - buttontext: Comece aqui + #Button text + buttontext: "Comece aqui" + #Where the main hero button links to buttonlink: "/pt/install" + #Hero image (from static/images/___) image: logo.svg - - news: - title: NumPy v1.20.0 - content: Suporte a anotações de tipos - Melhorias no desempenho através de SIMD multi-plataformas - url: /pt/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: ESTUDOS DE CASO features: - - title: A Primeira Imagem de um Buraco Negro - text: Como o NumPy, junto com outras bibliotecas como SciPy e Matplotlib que dependem do NumPy, permitiram ao Event Horizon Telescope gerar a primeira imagem de um buraco negro da história. - img: /images/content_images/case_studies/blackhole.png - alttext: Primeira imagem de um buraco negro. É um círculo laranja em um fundo preto. - url: /pt/case-studies/blackhole-image - - title: Descoberta de Ondas Gravitacionais - text: Em 1916, Albert Einstein previu ondas gravitacionais; 100 anos depois, sua existência foi confirmada pelos cientistas do LIGO usando NumPy. - img: /images/content_images/case_studies/gravitional.png - alttext: Duas esferas orbitando a si mesmas. Elas deslocam a gravidade em seu entorno. - url: /pt/case-studies/gw-discov - - title: Análise Esportiva - text: A análise de críquete está mudando o jogo ao melhorar o desempenho de jogadores e times através de modelagem estatística e análise preditiva. O NumPy possibilita muitas dessas análises. - img: /images/content_images/case_studies/sports.jpg - alttext: Bola de críquete em um campo verde - url: /pt/case-studies/cricket-analytics - - title: Estimação de poses usando deep learning - text: DeepLabCut usa o NumPy para acelerar estudos científicos que envolvem comportamento animal para entender melhor o controle motor em várias espécies e escalas de tempo. - img: /images/content_images/case_studies/deeplabcut.png - alttext: Análise de pose de um guepardo - url: /pt/case-studies/deeplabcut-dnn - + - + title: A Primeira Imagem de um Buraco Negro + text: Como o NumPy, junto com outras bibliotecas como SciPy e Matplotlib que dependem do NumPy, permitiram ao Event Horizon Telescope gerar a primeira imagem de um buraco negro da história. + img: /images/content_images/case_studies/blackhole.png + alttext: Primeira imagem de um buraco negro. É um círculo laranja em um fundo preto. + url: /pt/case-studies/blackhole-image + - + title: Descoberta de Ondas Gravitacionais + text: Em 1916, Albert Einstein previu ondas gravitacionais; 100 anos depois, sua existência foi confirmada pelos cientistas do LIGO usando NumPy. + img: /images/content_images/case_studies/gravitional.png + alttext: Duas esferas orbitando a si mesmas. Elas deslocam a gravidade em seu entorno. + url: /pt/case-studies/gw-discov + - + title: Análise Esportiva + text: A análise de críquete está mudando o jogo ao melhorar o desempenho de jogadores e times através de modelagem estatística e análise preditiva. O NumPy possibilita muitas dessas análises. + img: /images/content_images/case_studies/sports.jpg + alttext: Bola de críquete em um campo verde + url: /pt/case-studies/cricket-analytics + - + title: Estimação de poses usando deep learning + text: DeepLabCut usa o NumPy para acelerar estudos científicos que envolvem comportamento animal para entender melhor o controle motor em várias espécies e escalas de tempo. + img: /images/content_images/case_studies/deeplabcut.png + alttext: Análise de pose de um guepardo + url: /pt/case-studies/deeplabcut-dnn keyfeatures: features: - - title: Arrays n-dimensionais poderosas - text: Rápidos e versáteis, os conceitos de vetorização, indexação e broadcasting do NumPy são, na prática, o padrão em computação com arrays. - - title: Ferramentas de computação numérica - text: O NumPy oferece um conjunto completo de funções matemáticas, geradores de números aleatórios, rotinas de álgebra linear, transformadas de Fourier, e mais. - - title: Interoperabilidade - text: O NumPy suporta um grande número de plataformas de hardware e computação, e pode ser combinada com bibliotecas de computação com arrays esparsas, distribuidas ou em GPUs. - - title: Alto desempenho - text: O núcleo do NumPy é feito de código otimizado em C. Experimente a flexibilidade do Python com a velocidade de código compilado. - - title: Fácil de usar - text: A sintaxe de alto nível do NumPy torna-o acessível e produtivo para programadores de qualquer nível de experiência e formação. - - title: Código aberto - text: Distribuido com uma [licença BSD](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt) liberal, o NumPy é desenvolvido e mantido [publicamente no GitHub](https://github.com/numpy/numpy) por uma [comunidade](/pt/community) vibrante, responsiva, e diversa. - + - + title: Arrays n-dimensionais poderosas + text: Rápidos e versáteis, os conceitos de vetorização, indexação e broadcasting do NumPy são, na prática, o padrão em computação com arrays. + - + title: Ferramentas de computação numérica + text: O NumPy oferece um conjunto completo de funções matemáticas, geradores de números aleatórios, rotinas de álgebra linear, transformadas de Fourier, e mais. + - + title: Interoperabilidade + text: O NumPy suporta um grande número de plataformas de hardware e computação, e pode ser combinada com bibliotecas de computação com arrays esparsas, distribuidas ou em GPUs. + - + title: Alto desempenho + text: O núcleo do NumPy é feito de código otimizado em C. Experimente a flexibilidade do Python com a velocidade de código compilado. + - + title: Fácil de usar + text: A sintaxe de alto nível do NumPy torna-o acessível e produtivo para programadores de qualquer nível de experiência e formação. + - + title: Código aberto + text: Distribuido com uma [licença BSD](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt) liberal, o NumPy é desenvolvido e mantido [publicamente no GitHub](https://github.com/numpy/numpy) por uma [comunidade](/pt/community) vibrante, responsiva, e diversa. tabs: title: ECOSSISTEMA section5: false - navbar: - - title: Instalação + - + title: Instalação url: /pt/install - - title: Documentação + - + title: Documentação url: https://numpy.org/doc/stable - - title: Aprenda + - + title: Aprenda url: /pt/learn - - title: Comunidade + - + title: Comunidade url: /pt/community - - title: Sobre + - + title: Sobre url: /pt/about - - title: Contribuir + - + title: Contribuir url: /pt/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: Instalação + - + text: Instalação link: /pt/install - - text: Documentação + - + text: Documentação link: https://numpy.org/doc/stable - - text: Aprenda + - + text: Aprenda link: /pt/learn - - text: Citando o Numpy + - + text: Citando o Numpy link: /pt/citing-numpy - - text: Roadmap + - + text: Roadmap link: https://numpy.org/neps/roadmap.html column2: links: - - text: Sobre + - + text: Sobre link: /pt/about - - text: Comunidade + - + text: Comunidade link: /pt/community - - text: User surveys + - + text: User surveys link: /pt/user-surveys - - text: Contribuir + - + text: Contribuir link: /pt/contribute - - text: Código de Conduta + - + text: Código de Conduta link: /pt/code-of-conduct column3: links: - - text: Ajuda + - + text: Ajuda link: /pt/gethelp - - text: Termos de uso (EN) + - + text: Termos de uso (EN) link: /pt/terms - - text: Privacidade + - + text: Privacidade link: /pt/privacy - - text: Kit de imprensa + - + text: Kit de imprensa link: /pt/press-kit From 9177d6dff72c166f733325c623ce5f6a70a83e45 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:25:58 +0200 Subject: [PATCH 02/49] New translations tabcontents.yaml (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/tabcontents.yaml | 369 +++++++++++++++++++----------------- 1 file changed, 199 insertions(+), 170 deletions(-) diff --git a/content/pt/tabcontents.yaml b/content/pt/tabcontents.yaml index 9f4deb6121..5c96301713 100644 --- a/content/pt/tabcontents.yaml +++ b/content/pt/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 8d22de7bfe2020ba4d11d6f4a2f2f6e13ac3961f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:11 +0200 Subject: [PATCH 03/49] New translations about.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/about.md | 38 ++++++++++++++++++++++++++++---------- 1 file changed, 28 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/content/pt/about.md b/content/pt/about.md index fd3fb1217a..8a46582fc8 100644 --- a/content/pt/about.md +++ b/content/pt/about.md @@ -3,9 +3,7 @@ title: Quem Somos sidebar: false --- -_Algumas informações sobre o projeto NumPy e a comunidade_ - -NumPy é um projeto de código aberto visando habilitar a computação numérica com Python. Foi criado em 2005, com base no trabalho inicial das bibliotecas Numeric e Numarray. O NumPy sempre será um software 100% de código aberto, livre para que todos usem e disponibilizados sob os termos liberais da [licença BSD modificada](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). +NumPy é um projeto de código aberto visando habilitar a computação numérica com Python. Foi criado em 2005, com base no trabalho inicial das bibliotecas Numeric e Numarray. O NumPy sempre será um software 100% de código aberto, livre para que todos usem e disponibilizados sob os termos liberais da [licença BSD modificada](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). It is released under the liberal terms of the [modified BSD license](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). O NumPy é desenvolvido no GitHub, através do consenso da comunidade NumPy e de uma comunidade científica em Python mais ampla. Para obter mais informações sobre nossa abordagem de governança, por favor, consulte nosso [Documento de Governança](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html). @@ -24,7 +22,7 @@ O papel do Conselho Diretor do NumPy consiste em assegurar o bem-estar a longo p - Melissa Weber Mendonça - Eric Wieser -Membros Eméritos: +Emeritus: - Alex Griffing (2015-2017) - Allan Haldane (2015-2021) @@ -35,17 +33,30 @@ Membros Eméritos: - Jaime Fernández del Río (2014-2021) - Pauli Virtanen (2008-2021) -## Times +To contact the NumPy Steering Council, please email numpy-team@googlegroups.com. + +## Teams -O projeto NumPy está crescendo; temos equipes para +The NumPy project leadership is actively working on diversifying contribution pathways to the project.
NumPy currently has the following teams: -- código +- development - documentação -- website - triagem +- website +- survey +- translations +- sprint mentors - financiamento e bolsas -Veja a página de [Times](/teams/) para membros individuais de cada time. +See the [Team]({{< relref "/teams" >}}) page for more info. + +## NumFOCUS Subcommittee + +- Charles Harris +- Ralf Gommers +- Melissa Weber Mendonça +- Sebastian Berg +- External member: Thomas Caswell ## Patrocinadores @@ -56,6 +67,11 @@ O NumPy recebe financiamento direto das seguintes fontes: ## Parceiros Institucionais Os Parceiros Institucionais são organizações que apoiam o projeto, empregando pessoas que contribuem para a NumPy como parte de seu trabalho. Os parceiros institucionais atuais incluem: + +- 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 é um Projeto Patrocinado da NumFOCUS, uma instituição de caridade sem f Doações para o NumPy são gerenciadas pela [NumFOCUS](https://numfocus.org). Para doadores nos Estados Unidos, sua doação é dedutível para fins fiscais na medida oferecida pela lei. Como em qualquer doação, você deve consultar seu conselheiro fiscal sobre sua situação fiscal em particular. O Conselho Diretor da NumPy tomará as decisões sobre a melhor forma de utilizar os fundos recebidos. Prioridades técnicas e de infraestrutura estão documentadas no [NumPy Roadmap](https://www.numpy.org/neps/index.html#roadmap). -{{< numfocus >}} + +{{}} + From 9dce6459b05f2e789dafa59e74506ee2fa773263 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:23 +0200 Subject: [PATCH 04/49] New translations citing-numpy.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/citing-numpy.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/citing-numpy.md b/content/pt/citing-numpy.md index f6f9567450..f947689548 100644 --- a/content/pt/citing-numpy.md +++ b/content/pt/citing-numpy.md @@ -5,7 +5,7 @@ sidebar: false Se a NumPy é importante na sua pesquisa, e você gostaria de dar reconhecimento ao projeto na sua publicação acadêmica, sugerimos citar os seguintes documentos: -* Harris, C.R., Millman, K.J., van der Walt, S.J. et al. _Array programming with NumPy_. Nature 585, 357–362 (2020). DOI: [10.1038/s41586-020-2649-2](https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2). ([Link da editora](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2)). +* Harris, C.R., Millman, K.J., van der Walt, S.J. Harris, C.R., Millman, K.J., van der Walt, S.J. et al. _Array programming with NumPy_. Nature 585, 357–362 (2020). DOI: [10.1038/s41586-020-2649-2](https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2). ([Link da editora](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2)). _Em formato BibTeX:_ From 312d05412b149f43ba764cbe0b9ba549c8402eff Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:29 +0200 Subject: [PATCH 05/49] New translations code-of-conduct.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/code-of-conduct.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/pt/code-of-conduct.md b/content/pt/code-of-conduct.md index 13ce6cb018..e8fbe57696 100644 --- a/content/pt/code-of-conduct.md +++ b/content/pt/code-of-conduct.md @@ -43,7 +43,7 @@ Embora sejamos receptivos às pessoas fluentes em todas as línguas, o desenvolv Padrões de comportamento na comunidade NumPy estão detalhados no Código de Conduta acima. Os participantes da nossa comunidade devem se comportar de acordo com esses padrões em todas as suas interações e ajudar os outros a fazê-lo também (veja a próxima seção). -### Diretrizes de Resposta a Incidentes +### Reporting Guidelines Sabemos que é mais comum do que o desejado que a comunicação na Internet comece ou se transforme em abusos óbvios e flagrantes. Reconhecemos também que, por vezes, as pessoas podem ter um dia ruim, ou não conhecer algumas das orientações deste Código de Conduta. Tenha isto em mente ao decidir como responder a uma violação deste Código. @@ -80,4 +80,4 @@ O comitê responderá a qualquer relatório o mais rapidamente possível e, no m Somos gratos aos grupos responsáveis pelos documentos abaixo, dos quais retiramos conteúdo e inspiração: -- [The SciPy Code of Conduct](https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/dev/conduct/code_of_conduct.html) +- [The SciPy Code of Conduct](https://docs.scipy.org/doc/scipy/dev/conduct/code_of_conduct.html) From e76bdd9d2f94d5bdc5cfc331b7d86713bf1014c8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:36 +0200 Subject: [PATCH 06/49] New translations community.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/community.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/content/pt/community.md b/content/pt/community.md index c6b3115d76..bd7d7cf7e3 100644 --- a/content/pt/community.md +++ b/content/pt/community.md @@ -63,3 +63,4 @@ Para prosperar, o projeto NumPy precisa de sua experiência e entusiasmo. Não Se você está interessado em se tornar um contribuidor do NumPy (oba!) recomendamos que você confira nossa página sobre [Contribuições](/pt/contribute). +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 22211d711461c82db44d6620bb9f71c938f09b71 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:26:42 +0200 Subject: [PATCH 07/49] New translations contribute.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/contribute.md | 21 ++++----------------- 1 file changed, 4 insertions(+), 17 deletions(-) diff --git a/content/pt/contribute.md b/content/pt/contribute.md index 5bf71db883..863533490e 100644 --- a/content/pt/contribute.md +++ b/content/pt/contribute.md @@ -5,30 +5,18 @@ sidebar: false O projeto NumPy precisa de sua experiência e entusiasmo! Suas opções de não são limitadas à programação -- além de -- [Escrever código]({{< relref "contribute.md#writing-code" >}}) - -você pode: - -- [Revisar pull requests]({{< relref "contribute.md#reviewing-pull-requests" >}}) -- [Desenvolver tutoriais, apresentações e outros materiais educacionais]({{< relref "contribute.md#developing-educational-materials" >}}) -- [Fazer triagem em issues]({{< relref "contribute.md#issue-triaging" >}}) -- [Trabalhar no nosso site]({{< relref "contribute.md#website-development" >}}) -- [Contribuir com design gráfico]({{< relref "contribute.md#graphic-design" >}}) -- [Traduzir conteúdo do site]({{< relref "contribute.md#translating-website-content" >}}) -- [Trabalhar coordenando a comunidade]({{< relref "contribute.md#community-coordination-and-outreach" >}}) -- [Escrever propostas e ajudar com outras atividades para financiamento]({{< relref "contribute.md#fundraising" >}}) - Se você não sabe por onde começar ou como suas habilidades podem ajudar, _fale conosco!_ Você pode perguntar na nossa [lista de emails](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion) ou [GitHub](http://github.com/numpy/numpy) (abrindo uma [issue](https://github.com/numpy/numpy/issues) ou comentando em uma issue relevante). Estes são os nossos canais de comunicação preferidos (projetos de código aberto são abertos por natureza!). No entanto, se você preferir discutir em privado, entre em contato com os coordenadores da comunidade em ou no [Slack](https://numpy-team.slack.com) (envie um e-mail para para obter um convite antes de entrar). -Nós também temos uma _reunião aberta da comunidade_ a cada duas semanas. Os detalhes são anunciados na nossa [lista de emails](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion). Convidamos você a participar desta chamada se quiser. Se você nunca contribuiu para projetos de código aberto, recomendamos fortemente que você leita [esse guia](https://opensource.guide/how-to-contribute/). +Nós também temos uma _reunião aberta da comunidade_ a cada duas semanas. Os detalhes são anunciados na nossa [lista de emails](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion). You are very welcome to join. Se você nunca contribuiu para projetos de código aberto, recomendamos fortemente que você leita [esse guia](https://opensource.guide/how-to-contribute/). Nossa comunidade deseja tratar todos da mesma forma e valorizar todas as contribuições. Temos um [Código de Conduta](/pt/code-of-conduct) para promover um ambiente aberto e acolhedor. ### Escrevendo código -Para pessoas programadoras, este [guia](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#development-process-summary) explica como contribuir para a base de código. +Para pessoas programadoras, este [guia](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#development-process-summary) explica como contribuir para a base de código.
Check out also our [YouTube channel](https://www.youtube.com/playlist?list=PLCK6zCrcN3GXBUUzDr9L4__LnXZVtaIzS) for additional advice. + ### Revisar pull requests O projeto tem mais de 250 pull requests abertos -- o que significa que muitas potenciais melhorias e muitos contribuidores de código aberto estão aguardando feedback. Se você é uma pessoa programadora que conhece o NumPy, você pode ajudar, mesmo que não tenha familiaridade com o código. Você pode: @@ -51,7 +39,7 @@ O [*issue tracker* do NumPy](https://github.com/numpy/numpy/issues) tem _um mont * adicionar bons exemplos autocontidos que reproduzam issues * rotular issues corretamente (isso requer direitos de triagem -- basta perguntar) -Sinta-se à vontade! +Please just dive in. ### Desenvolvimento do site @@ -76,4 +64,3 @@ Através do contato com a comunidade podemos compartilhar nosso trabalho para ma ### Financiamento O NumPy foi um projeto totalmente voluntário por muitos anos, mas conforme sua importância cresceu, tornou-se clara a necessidade de apoio financeiro para garantir estabilidade e crescimento. [Esta palestra na SciPy'19](https://www.youtube.com/watch?v=dBTJD_FDVjU) explica quanta diferença esse suporte fez. Como todo o mundo das organizações sem fins lucrativos, nós estamos constantemente procurando bolsas, patrocinadores e outros tipos de apoio. Nós temos uma série de ideias e é claro que nós damos as boas-vindas a mais. Habilidade de buscar financiamento é uma habilidade rara aqui -- apreciaríamos a sua ajuda. - From eaae3ad353e98dcf536f8c7dcf432e27723faa86 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:01 +0200 Subject: [PATCH 08/49] New translations install.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/install.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/pt/install.md b/content/pt/install.md index 0701460ee9..de364a9578 100644 --- a/content/pt/install.md +++ b/content/pt/install.md @@ -30,6 +30,7 @@ pip install numpy ``` Também ao usar o pip, é uma boa prática usar um ambiente virtual - veja em [Instalações Reprodutíveis](#reproducible-installs) abaixo por quê, e [esse guia](https://dev.to/bowmanjd/python-tools-for-managing-virtual-environments-3bko#howto) para detalhes sobre o uso de ambientes virtuais. + # Guia de instalação do Python e do NumPy @@ -65,7 +66,7 @@ Para usuários que preferem uma solução baseada em pip/PyPI, por preferência ## Gerenciamento de pacotes Python -Gerenciar pacotes é um problema desafiador e, como resultado, há muitas ferramentas. Para o desenvolvimento web e de propósito geral em Python, há uma [série de ferramentas](https://packaging.python.org/guides/tool-recommendations/) complementares com pip. Para computação de alto desempenho (HPC), vale a pena considerar o [Spack](https://github.com/spack/spack). Para a maioria dos usuários NumPy, porém, o [conda](https://conda.io/en/latest/) e o [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) são as duas ferramentas mais populares. +Gerenciar pacotes é um problema desafiador e, como resultado, há muitas ferramentas. Para o desenvolvimento web e de propósito geral em Python, há uma [série de ferramentas](https://packaging.python.org/guides/tool-recommendations/) complementares com pip. Para computação de alto desempenho (HPC), vale a pena considerar o [Spack](https://github.com/spack/spack). For high-performance computing (HPC), [Spack](https://github.com/spack/spack) is worth considering. Para a maioria dos usuários NumPy, porém, o [conda](https://conda.io/en/latest/) e o [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) são as duas ferramentas mais populares. ### Pip & conda @@ -78,7 +79,6 @@ A segunda diferença é que o pip instala do Índice de Pacotes Python (Python P A terceira diferença é que o conda é uma solução integrada para gerenciar pacotes, dependências e ambientes, enquanto com o pip você pode precisar de outra ferramenta (há muitas!) para lidar com ambientes ou dependências complexas. - ### Instalações reprodutíveis From 23a1dfc9a096859d82e08157365563f2fe031c10 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:09 +0200 Subject: [PATCH 09/49] New translations learn.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/learn.md | 18 +++++------------- 1 file changed, 5 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/content/pt/learn.md b/content/pt/learn.md index 9738385ffd..318130dc11 100644 --- a/content/pt/learn.md +++ b/content/pt/learn.md @@ -5,9 +5,10 @@ sidebar: false Para a **documentação oficial do NumPy** visite [numpy.org/doc/stable](https://numpy.org/doc/stable). -Abaixo está uma coleção de recursos externos selecionados. Para contribuir, veja o [fim desta página](#add-to-this-list). *** +Below is a curated collection of educational resources, both for self-learning and teaching others, developed by NumPy contributors and vetted by the community. + ## Iniciantes Há uma tonelada de informações sobre o NumPy lá fora. Se você está começando, recomendamos fortemente estes: @@ -15,11 +16,10 @@ Há uma tonelada de informações sobre o NumPy lá fora. Se você está começa **Tutoriais** * [NumPy Quickstart Tutorial (Tutorial de Início Rápido)](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 Lectures](https://scipy-lectures.org/) Além de incluir conteúdo sobre a NumPy, estas aulas oferecem uma introdução mais ampla ao ecossistema científico do Python. * [NumPy: the absolute basics for beginners ("o básico absoluto para inciantes")](https://numpy.org/devdocs/user/absolute_beginners.html) -* [Machine Learning Plus - Introduction to ndarray](https://www.machinelearningplus.com/python/numpy-tutorial-part1-array-python-examples/) -* [Edureka - Learn NumPy Arrays with Examples ](https://www.edureka.co/blog/python-numpy-tutorial/) -* [Dataquest - NumPy Tutorial: Data Analysis with Python](https://www.dataquest.io/blog/numpy-tutorial-python/) * [NumPy tutorial *por Nicolas Rougier*](https://github.com/rougier/numpy-tutorial) * [Stanford CS231 *by Justin Johnson*](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/) * [NumPy User Guide (Guia de Usuário NumPy)](https://numpy.org/devdocs) @@ -47,9 +47,7 @@ Experimente esses recursos avançados para uma melhor compreensão dos conceitos * [100 NumPy Exercises](http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/index.html) *por Nicolas P. Rougier* * [An Introduction to NumPy and Scipy](https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/numpy.pdf) *por M. Scott Shell* * [Numpy Medkits](http://mentat.za.net/numpy/numpy_advanced_slides/) *por Stéfan van der Walt* -* [NumPy in Python (Advanced)](https://www.geeksforgeeks.org/numpy-python-set-2-advanced/) -* [Advanced Indexing](https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_advanced_indexing.htm) -* [Machine Learning and Data Analytics with NumPy](https://www.machinelearningplus.com/python/numpy-tutorial-python-part2/) +* [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). **Livros** @@ -60,7 +58,6 @@ Experimente esses recursos avançados para uma melhor compreensão dos conceitos **Vídeos** * [Advanced NumPy - broadcasting rules, strides, and advanced indexing](https://www.youtube.com/watch?v=cYugp9IN1-Q) *por Juan Nunuz-Iglesias* -* [Advanced Indexing Operations in NumPy Arrays](https://www.youtube.com/watch?v=2WTDrSkQBng) *por Amuls Academy* *** @@ -77,8 +74,3 @@ Experimente esses recursos avançados para uma melhor compreensão dos conceitos ## Citando a NumPy Se a NumPy é importante na sua pesquisa, e você gostaria de dar reconhecimento ao projeto na sua publicação acadêmica, por favor veja [estas informações sobre citações](/pt/citing-numpy). - -## Contribua para esta lista - - -Para adicionar a essa coleção, envie uma recomendação [através de um pull request](https://github.com/numpy/numpy.org/blob/main/content/en/learn.md). Diga por que sua recomendação merece ser mencionada nesta página e também qual o público que mais se beneficiaria. From bd2b45904e7956b70855b7a60ad404494b238eeb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:16 +0200 Subject: [PATCH 10/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 119 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++--- 1 file changed, 112 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index dd7a55e3c8..ed98563096 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -1,9 +1,96 @@ --- title: Notícias sidebar: false +newsHeader: Meet the new NumPy docs team leads +date: --- -### NumPy versão 1.20.0 +### 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 versão 1.19.2 + +_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 versão 1.19.0 + +_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 versão 1.18.0 _30 de janeiro de 2021_ -- O [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) está disponível. Este é o maior release do NumPy até agora, graças a mais de 180 contribuidores. As duas novidades mais emocionantes são: - Anotações de tipos para grandes partes do NumPy, e um novo submódulo `numpy.typing` contendo aliases `ArrayLike` e `DtypeLike` que usuários e bibliotecas downstream podem usar quando quiserem adicionar anotações de tipos em seu próprio código. @@ -26,7 +113,7 @@ _14 de setembro de 2020_ -- Python 3.9 será lançado em algumas semanas. Se voc - usar [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) ou `--only-binary=:all:` para impedir `pip` de tentar compilar a partir do código fonte. -### NumPy versão 1.19.2 +### Numpy 1.19.2 release _10 de setembro de 2020_ -- O [NumPy 1.19.2](https://numpy.org/devdocs/release/1.19.2-notes.html) está disponível. Essa última versão da série 1.19 corrige vários bugs, inclui preparações para o lançamento [do Cython 3](http://docs.cython.org/en/latest/src/changes.html) e fixa o setuptools para que o distutils continue funcionando enquanto modificações upstream estão sendo feitas. As wheels para aarch64 são compiladas com manylinux2014 mais recente que conserta um problema com distribuições linux diferentes. @@ -46,7 +133,7 @@ _24 de junho de 2020_ -- NumPy agora tem um novo logo: O logo é uma versão moderna do antigo, com um design mais limpo. Obrigado a Isabela Presedo-Floyd por projetar o novo logo, bem como o Travis Vaught pelo o logo antigo que nos serviu bem durante mais de 15 anos. -### NumPy versão 1.19.0 +### NumPy versão 1.20.0 _20 de junho de 2020_ -- O NumPy 1.19.0 está disponível. Esta é a primeira versão sem suporte ao Python 2, portanto foi uma "versão de limpeza". A versão mínima de Python suportada agora é Python 3.6. Uma característica nova importante é que a infraestrutura de geração de números aleatórios que foi introduzida na NumPy 1.17.0 agora está acessível a partir do Cython. @@ -56,7 +143,7 @@ _20 de junho de 2020_ -- O NumPy 1.19.0 está disponível. Esta é a primeira ve _11 de maio de 2020_ -- O NumPy foi aceito como uma das organizações mentoras do programa Google Season of Docs. Estamos animados com a oportunidade de trabalhar com um *technical writer* para melhorar a documentação do NumPy mais uma vez! Para mais detalhes, consulte [o site oficial do programa Season of Docs](https://developers.google.com/season-of-docs/) e nossa [página de ideias](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas). -### NumPy versão 1.18.0 +### NumPy 1.18.0 release _22 de dezembro de 2019_ -- O NumPy 1.18.0 está disponível. Após as principais mudanças em 1.17.0, esta é uma versão de consolidação. Esta é a última versão menor que irá suportar Python 3.5. Destaques dessa versão incluem a adição de uma infraestrutura básica para permitir o link com as bibliotecas BLAS e LAPACK em 64 bits durante a compilação, e uma nova C-API para `numpy.random`. @@ -76,14 +163,32 @@ Mais detalhes sobre nossas propostas e resultados esperados podem ser encontrado Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Todos os lançamentos de bugfix (apenas o `z` muda no formato `x.y.z` do número da versão) não tem novos recursos; versões menores (o `y` aumenta) contém novos recursos. -- NumPy 1.18.4 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _3 de maio de 2020_. +- 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 1.24.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.0)) -- _18 Dec 2022_. +- NumPy 1.23.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _19 Nov 2022_. +- NumPy 1.23.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.4)) -- _12 Oct 2022_. +- 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 1.18.3 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.3)) -- _19 de abril de 2020_. +- 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 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.2)) -- _17 de março de 2020_. +- NumPy 1.22.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.2)) -- _3 Feb 2022_. +- NumPy 1.16.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.16.0)) -- _14 de janeiro de 2019_. +- 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 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.1)) -- _6 de janeiro de 2020_. +- NumPy 1.18.4 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _3 de maio de 2020_. - NumPy 1.17.5 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.5)) -- _1 de janeiro de 2020_. - NumPy 1.18.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0)) -- _22 de dezembro de 2019_. -- NumPy 1.17.4 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.4)) -- _11 de novembro de 2019_. - NumPy 1.17.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.0)) -- _26 de julho de 2019_. -- NumPy 1.16.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.16.0)) -- _14 de janeiro de 2019_. +- NumPy 1.17.4 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.4)) -- _11 de novembro de 2019_. - NumPy 1.15.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.15.0)) -- _23 de julho de 2018_. - NumPy 1.14.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.14.0)) -- _7 de janeiro de 2018_. From b63047737497c08d0b2c56bfb9f105d1b76a4dcb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:28 +0200 Subject: [PATCH 11/49] New translations privacy.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/privacy.md | 10 ---------- 1 file changed, 10 deletions(-) diff --git a/content/pt/privacy.md b/content/pt/privacy.md index be4b6613da..c95f1d5ec1 100644 --- a/content/pt/privacy.md +++ b/content/pt/privacy.md @@ -6,13 +6,3 @@ sidebar: false **numpy.org** é operado por [NumFOCUS, Inc.](https://numfocus.org), o patrocinador fiscal do projeto NumPy. Para a Política de Privacidade deste site, consulte https://numfocus.org/privacy-policy. Se você tiver alguma dúvida sobre a política ou as práticas de coleta de dados do NumFOCUS, uso e divulgação, entre em contato com a equipe do NumFOCUS em privacy@numfocus.org. - - - - - - - - - - From 43ee5ecfd508e8cb52cdc5585dfad4a2abb020c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:41 +0200 Subject: [PATCH 12/49] New translations teams.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/teams.md | 4 +--- 1 file changed, 1 insertion(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/pt/teams.md b/content/pt/teams.md index 365aedcf19..cec31b9bc2 100644 --- a/content/pt/teams.md +++ b/content/pt/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 cdbd525d8a07fee17a832dd1240c3ce37c88e252 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:48 +0200 Subject: [PATCH 13/49] New translations user-survey-2020.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/user-survey-2020.md | 16 ++++++++++++++++ 1 file changed, 16 insertions(+) create mode 100644 content/pt/user-survey-2020.md diff --git a/content/pt/user-survey-2020.md b/content/pt/user-survey-2020.md new file mode 100644 index 0000000000..fe431e845c --- /dev/null +++ b/content/pt/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 25f804abde8c8402024be665d33523a2fb3a989e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:27:54 +0200 Subject: [PATCH 14/49] New translations user-surveys.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/user-surveys.md | 10 ++++++++++ 1 file changed, 10 insertions(+) create mode 100644 content/pt/user-surveys.md diff --git a/content/pt/user-surveys.md b/content/pt/user-surveys.md new file mode 100644 index 0000000000..89a2aa0460 --- /dev/null +++ b/content/pt/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 a477aeaa16aeb1b73a08c622e5448515b96b6f90 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:28:06 +0200 Subject: [PATCH 15/49] New translations cricket-analytics.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/case-studies/cricket-analytics.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md b/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md index c2fbcac9c8..837335ba6f 100644 --- a/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md +++ b/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md @@ -16,7 +16,7 @@ Dizer que os indianos adoram o críquete seria subestimar este sentimento. O jog A Primeira Liga Indiana (*Indian Premier League* - IPL) é uma liga profissional de críquete [Twenty20](https://pt.wikipedia.org/wiki/Twenty20), fundada em 2008. É um dos eventos de críquete mais assistidos no mundo, avaliado em [$6,7 bilhões de dólares](https://en.wikipedia.org/wiki/Indian_Premier_League) em 2019. -Críquete é um jogo dominado pelos números - as corridas executadas por um batsman, os wickets perdidos por um boleador, as partidas ganhas por uma equipe de críquete, o número de vezes que um batsman responde de certa maneira a um tipo de arremesso do boleador, etc. A capacidade de investigar números de críquete para melhorar o desempenho e estudar as oportunidades de negócio, mercado e economia de críquete através de poderosas ferramentas de análise, alimentadas por softwares numéricos de computação, como o NumPy, é um grande negócio. As análises de críquete fornecem informações interessantes sobre o jogo e informações preditivas sobre os resultados do jogo. +perdidos por um boleador, as partidas ganhas por uma equipe de críquete, o número de vezes que um batsman responde de certa maneira a um tipo de arremesso do boleador, etc. A capacidade de investigar números de críquete para melhorar o desempenho e estudar as oportunidades de negócio, mercado e economia de críquete através de poderosas ferramentas de análise, alimentadas por softwares numéricos de computação, como o NumPy, é um grande negócio. 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. As análises de críquete fornecem informações interessantes sobre o jogo e informações preditivas sobre os resultados do jogo. Hoje, existem conjuntos ricos e quase infinitos de estatísticas e informações sobre jogos de críquete, por exemplo, [ESPN cricinfo](https://stats.espncricinfo.com/ci/engine/stats/index.html) e [cricsheet](https://cricsheet.org). Estes e muitos outros bancos de dados de críquete foram usados para [análise de críquete](https://www.researchgate.net/publication/336886516_Data_visualization_and_toss_related_analysis_of_IPL_teams_and_batsmen_performances) usando os mais modernos algoritmos de aprendizagem de máquina e modelagem preditiva. Plataformas de mídia e entretenimento, juntamente com entidades de esporte profissionais associadas ao jogo usam tecnologia e análise para determinar métricas chave para melhorar as chances de vitória: @@ -49,7 +49,7 @@ Hoje, existem conjuntos ricos e quase infinitos de estatísticas e informações Muito da tomada de decisões em críquete se baseia em questões como "com que frequência um batsman joga um certo tipo de lance se a recepção da bola for de um determinado tipo", ou "como um boleador muda a direção e alcance da sua jogada se o batsman responder de uma certa maneira". Esse tipo de consulta de análise preditiva requer a disponibilidade de conjuntos de dados altamente granulares e a capacidade de sintetizar dados e criar modelos generativos que sejam altamente precisos. -## Papel da NumPy na Análise de Críquete +## NumPy’s Role in Cricket Analytics A análise de dados esportivos é um campo próspero. Muitos pesquisadores e empresas [usam NumPy](https://adtmag.com/blogs/dev-watch/2017/07/sports-analytics.aspx) e outros pacotes PyData como Scikit-learn, SciPy, Matplotlib, e Jupyter, além de usar as últimas técnicas de aprendizagem de máquina e IA. O NumPy foi usado para vários tipos de análise esportiva relacionada a críquete, como: From 8ceaf48aeffaa9043a66c30eee2fbd20bbe73141 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 3 May 2023 10:28:13 +0200 Subject: [PATCH 16/49] New translations deeplabcut-dnn.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md b/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md index 1dd02b9f92..84aa10e350 100644 --- a/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md +++ b/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md @@ -72,7 +72,7 @@ As seguintes características da NumPy desempenharam um papel fundamental para a * Vetorização * Operações em arrays com máscaras * Álgebra linear -* Amostragem aleatória +* Random Sampling * Reordenamento de matrizes grandes A DeepLabCut utiliza as capacidades de manipulação de arrays da NumPy em todo o fluxo de trabalho oferecido pelo seu conjunto de ferramentas. Em particular, a NumPy é usada para amostragem de quadros distintos para serem rotulados com anotações humanas e para escrita, edição e processamento de dados de anotação. Dentro da TensorFlow, a rede neural é treinada pela tecnologia DeepLabCut em milhares de iterações para prever as anotações verdadeiras dos quadros. Para este propósito, densidades de alvo (*scoremaps*) são criadas para colocar a estimativa como um problema de tradução de imagem a imagem. Para tornar as redes neurais robustas, o aumento de dados é empregado, o que requer o cálculo de scoremaps alvo sujeitos a várias etapas geométricas e de processamento de imagem. Para tornar o treinamento rápido, os recursos de vectorização da NumPy são utilizados. Para inferência, as previsões mais prováveis de scoremaps alvo precisam ser extraídas e é necessário "vincular previsões para montar animais individuais" de maneira eficiente. From 60f66061fc212287bcc444214ae0ec448d934b0c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 16 May 2023 09:14:40 +0200 Subject: [PATCH 17/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 10 ++++++++-- 1 file changed, 8 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index ed98563096..4c59ca91ff 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -1,10 +1,16 @@ --- title: Notícias 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 f5dbd0ddf7f1eec5d4c8ff83506210ea16849f31 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 17:50:45 +0200 Subject: [PATCH 18/49] New translations user-survey-2020.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/user-survey-2020.md | 12 ++++++------ 1 file changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/content/pt/user-survey-2020.md b/content/pt/user-survey-2020.md index fe431e845c..0cb175d668 100644 --- a/content/pt/user-survey-2020.md +++ b/content/pt/user-survey-2020.md @@ -1,16 +1,16 @@ --- -title: 2020 NUMPY COMMUNITY SURVEY +title: PESQUISA SOBRE A COMUNIDADE NUMPY 2020 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. +Em 2020, o time de pesquisas do NumPy realizou a primeira pesquisa oficial sobre a comunidade NumPy, em parceria com alunos e docentes de um Mestrado em metodologia de pesquisa realizado conjuntamente pela Universidade de Michigan e pela Universidade da Maryland. Mais de 1200 usuários de 75 países participaram para nos ajudar a mapear uma paisagem da comunidade NumPy e expressaram seus pensamentos sobre o futuro do projeto. -{{< 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="Página de capa do relatório da pesquisa de usuários do NumPy 2020, chamado '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. +**[Faça o download do relatório](/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report.pdf)** para ver os detalhes sobre os resultados encontrados. -For the highlights, check out **[this infographic](https://github.com/numpy/numpy-surveys/blob/master/images/2020NumPysurveyresults_community_infographic.pdf)**. +Para os destaques, confira **[este infográfico](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/**. +Quer saber mais? Visite **https://numpy.org/user-survey-2020-details/**. From 32310360cd2e2d7db7b1c6f44807d46e2de26b31 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:17 +0200 Subject: [PATCH 19/49] New translations config.yaml (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/config.yaml | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/content/pt/config.yaml b/content/pt/config.yaml index fdfc29fb3b..9108eeed9a 100644 --- a/content/pt/config.yaml +++ b/content/pt/config.yaml @@ -19,9 +19,9 @@ params: title: placeholder intro: - - title: Try NumPy - text: Use the interactive shell to try NumPy in the browser - docslink: Don't forget to check out the docs. + title: Experimentar o NumPy + text: Use o shell interativo para testar o NumPy no navegador + docslink: Não se esqueça de conferir a documentação. casestudies: title: ESTUDOS DE CASO features: @@ -92,7 +92,7 @@ navbar: title: Contribuir url: /pt/contribute - - title: Contribute + title: Contribuir url: /contribute footer: logo: logo.svg @@ -135,7 +135,7 @@ footer: text: Comunidade link: /pt/community - - text: User surveys + text: Pesquisas de usuário link: /pt/user-surveys - text: Contribuir From f534510c5e6e30d693aff5a7df53f41dc0a7e11c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:18 +0200 Subject: [PATCH 20/49] New translations tabcontents.yaml (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/tabcontents.yaml | 116 ++++++++++++++++++------------------ 1 file changed, 58 insertions(+), 58 deletions(-) diff --git a/content/pt/tabcontents.yaml b/content/pt/tabcontents.yaml index 5c96301713..270fac1e56 100644 --- a/content/pt/tabcontents.yaml +++ b/content/pt/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: O NumPy forma a base de bibliotecas de aprendizagem de máquina poderosas como [scikit-learn](https://scikit-learn.org) e [SciPy](https://www.scipy.org). À medida que a disciplina de aprendizagem de máquina cresce, a lista de bibliotecas construidas a partir do NumPy também cresce. As funcionalidades de deep learning do [TensorFlow](https://www.tensorflow.org) tem diversas aplicações — entre elas, reconhecimento de imagem e de fala, aplicações baseadas em texto, análise de séries temporais, e detecção de vídeo. O [PyTorch](https://pytorch.org), outra biblioteca de deep learning, é popular entre pesquisadores em visão computacional e processamento de linguagem natural. O [MXNet](https://github.com/apache/incubator-mxnet) é outro pacote de IA, que fornece templates e protótipos para deep learning. + para2: Técnicas estatísticas chamadas métodos de [ensemble](https://towardsdatascience.com/ensemble-methods-bagging-boosting-and-stacking-c9214a10a205) tais como binning, bagging, stacking, e boosting estão entre os algoritmos de ML implementados por ferramentas tais como [XGBoost](https://github.com/dmlc/xgboost), [LightGBM](https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/), e [CatBoost](https://catboost.ai) — um dos motores de inferência mais rápidos. [Yellowbrick](https://www.scikit-yb.org/en/latest/) e [Eli5](https://eli5.readthedocs.io/en/latest/) oferecem visualizações para aprendizagem de máquina. 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: A API do NumPy é o ponto de partida quando bibliotecas são escritas para explorar hardware inovador, criar tipos de arrays especializados, ou adicionar capacidades além do que o NumPy fornece. headers: - - text: Array Library + text: Biblioteca de Arrays - - text: Capabilities & Application areas + text: Recursos e áreas de aplicação libraries: - title: Dask - text: Distributed arrays and advanced parallelism for analytics, enabling performance at scale. + text: Arrays distribuídas e paralelismo avançado para análise, permitindo desempenho em escala. 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: Biblioteca de matriz compatível com NumPy para computação acelerada pela GPU com Python. img: /images/content_images/arlib/cupy.png alttext: CuPy url: https://cupy.chainer.org @@ -33,43 +33,43 @@ arraylibraries: url: https://github.com/google/jax - title: Xarray - text: Labeled, indexed multi-dimensional arrays for advanced analytics and visualization + text: Arrays multidimensionais rotuladas e indexadas para análise e visualização avançadas 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: Biblioteca de arrays compatíveis com o NumPy que pode ser integrada com Dask e álgebra linear esparsa da SciPy. 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: Framework de deep learning que acelera o caminho entre prototipação de pesquisa e colocação em produção. 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: Uma plataforma completa para aprendizagem de máquina que permite construir e colocar em produção aplicações usando ML facilmente. 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: Framework de deep learning voltado para flexibilizar prototipação em pesquisa e produção. 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: Uma plataforma de desenvolvimento multi-linguagens para dados e análise para dados armazenados em colunas na memória. 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. + text: Arrays multidimensionais com broadcasting e avaliação preguiçosa (lazy computing) para análise numérica. img: /images/content_images/arlib/xtensor.png alttext: xtensor url: https://github.com/xtensor-stack/xtensor-python @@ -81,86 +81,86 @@ arraylibraries: url: https://xnd.io - title: uarray - text: Python backend system that decouples API from implementation; unumpy provides a NumPy API. + text: Sistema de backend Python que dissocia a API da implementação; unumpy fornece uma API NumPy. 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. + text: Ferramentas para aprendizagem com tensores, algebra e backends para usar NumPy, MXNet, PyTorch, TensorFlow ou CuPy sem esforço. 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: Quase todos os cientistas que trabalham em Python se baseiam na potência do 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: "NumPy traz o poder computacional de linguagens como C e Fortran para Python, uma linguagem muito mais fácil de aprender e usar. Com esse poder vem a simplicidade: uma solução no NumPy é frequentemente clara e elegante." librariesrow1: - - title: Quantum Computing - alttext: A computer chip. + title: Computação quântica + alttext: Um chip de computador. img: /images/content_images/sc_dom_img/quantum_computing.svg - - title: Statistical Computing - alttext: A line graph with the line moving up. + title: Computação estatística + alttext: Um gráfico com uma linha em movimento para cima. img: /images/content_images/sc_dom_img/statistical_computing.svg - - title: Signal Processing - alttext: A bar chart with positive and negative values. + title: Processamento de sinais + alttext: Um gráfico de barras com valores positivos e negativos. img: /images/content_images/sc_dom_img/signal_processing.svg - - title: Image Processing - alttext: An photograph of the mountains. + title: Processamento de imagens + alttext: Uma fotografia das montanhas. img: /images/content_images/sc_dom_img/image_processing.svg - - title: Graphs and Networks - alttext: A simple graph. + title: Gráficos e Redes + alttext: Um grafo simples. img: /images/content_images/sc_dom_img/sd6.svg - - title: Astronomy Processes - alttext: A telescope. + title: Processos de Astronomia + alttext: Um telescópio. img: /images/content_images/sc_dom_img/astronomy_processes.svg - - title: Cognitive Psychology - alttext: A human head with gears. + title: Psicologia Cognitiva + alttext: Uma cabeça humana com engrenagens. img: /images/content_images/sc_dom_img/cognitive_psychology.svg librariesrow2: - - title: Bioinformatics - alttext: A strand of DNA. + title: Bioinformática + alttext: Um pedaço de DNA. img: /images/content_images/sc_dom_img/bioinformatics.svg - - title: Bayesian Inference - alttext: A graph with a bell-shaped curve. + title: Inferência Bayesiana + alttext: Um gráfico com uma curva em forma de sino. img: /images/content_images/sc_dom_img/bayesian_inference.svg - - title: Mathematical Analysis - alttext: Four mathematical symbols. + title: Análise Matemática + alttext: Quatro símbolos matemáticos. img: /images/content_images/sc_dom_img/mathematical_analysis.svg - - title: Chemistry - alttext: A test tube. + title: Química + alttext: Um tubo de ensaio. img: /images/content_images/sc_dom_img/chemistry.svg - - title: Geoscience - alttext: The Earth. + title: Geociências + alttext: A Terra. img: /images/content_images/sc_dom_img/geoscience.svg - - title: Geographic Processing - alttext: A map. + title: Processamento Geográfico + alttext: Um mapa. img: /images/content_images/sc_dom_img/GIS.svg - - title: Architecture & Engineering - alttext: A microprocessor development board. + title: Arquitetura e Engenharia + alttext: Uma placa de desenvolvimento de microprocessador. 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 está no centro de um rico ecossistema de bibliotecas de ciência de dados. Um fluxo de trabalho típico de ciência de dados exploratório pode parecer assim:" 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: Diagrama de bibliotecas Python. As cinco categorias são 'Extrair, Transformar, Carregar', 'Exploração de Dados', 'Modelo de Dados', 'Avaliação de Dados' e 'Apresentação de Dados'. 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: Um streamplot feito em matplotlib - url: https://github.com/yhat/ggpy img: /images/content_images/v_ggpy.png - alttext: A scatter-plot graph made in ggpy + alttext: Um gráfico scatter-plot feito em ggpy - url: https://www.journaldev.com/19692/python-plotly-tutorial img: /images/content_images/v_plotly.png - alttext: A box-plot made in plotly + alttext: Um box-plot feito no plotly - url: https://altair-viz.github.io/gallery/streamgraph.html img: /images/content_images/v_altair.png - alttext: A streamgraph made in altair + alttext: Um gráfico streamgraph feito em 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" + alttext: A plot duplo com dois tipos de gráficos, um plot-graph e um gráfico de frequência feitos no seaborn - url: https://docs.pyvista.org/examples/index.html img: /images/content_images/v_pyvista.png - alttext: A 3D volume rendering made in PyVista. + alttext: Uma renderização de volume 3D feita no PyVista. - url: https://napari.org img: /images/content_images/v_napari.png - alttext: A multi-dimensionan image made in napari. + alttext: Uma imagem multidimensional, feita em napari. - url: https://vispy.org/gallery/index.html img: /images/content_images/v_vispy.png - alttext: A Voronoi diagram made in vispy. + alttext: Diagrama de Voronoi feito com 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 é um componente essencial no crescente [campo de visualização em Python](https://pyviz.org/overviews/index.html), que inclui [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), e [PyVista](https://github.com/pyvista/pyvista), para citar alguns. - - text: NumPy's accelerated processing of large arrays allows researchers to visualize datasets far larger than native Python could handle. + text: O processamento de grandes arrays acelerado pela NumPy permite que os pesquisadores visualizem conjuntos de dados muito maiores do que o Python nativo poderia permitir. From ed996bff43d84e5bed373b5d21bfadba5d8b1330 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:20 +0200 Subject: [PATCH 21/49] New translations about.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/about.md | 24 ++++++++++++------------ 1 file changed, 12 insertions(+), 12 deletions(-) diff --git a/content/pt/about.md b/content/pt/about.md index 8a46582fc8..b5c14285a3 100644 --- a/content/pt/about.md +++ b/content/pt/about.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: Quem Somos sidebar: false --- -NumPy é um projeto de código aberto visando habilitar a computação numérica com Python. Foi criado em 2005, com base no trabalho inicial das bibliotecas Numeric e Numarray. O NumPy sempre será um software 100% de código aberto, livre para que todos usem e disponibilizados sob os termos liberais da [licença BSD modificada](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). It is released under the liberal terms of the [modified BSD license](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). +NumPy é um projeto de código aberto visando habilitar a computação numérica com Python. Foi criado em 2005, com base no trabalho inicial das bibliotecas Numeric e Numarray. O NumPy sempre será um software 100% de código aberto, livre para que todos usem e disponibilizados sob os termos liberais da [licença BSD modificada](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). É lançado sob os termos liberais da [licença BSD modificada](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). O NumPy é desenvolvido no GitHub, através do consenso da comunidade NumPy e de uma comunidade científica em Python mais ampla. Para obter mais informações sobre nossa abordagem de governança, por favor, consulte nosso [Documento de Governança](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html). @@ -22,7 +22,7 @@ O papel do Conselho Diretor do NumPy consiste em assegurar o bem-estar a longo p - Melissa Weber Mendonça - Eric Wieser -Emeritus: +Membros Eméritos: - Alex Griffing (2015-2017) - Allan Haldane (2015-2021) @@ -33,30 +33,30 @@ Emeritus: - Jaime Fernández del Río (2014-2021) - Pauli Virtanen (2008-2021) -To contact the NumPy Steering Council, please email numpy-team@googlegroups.com. +Para entrar em contato com o conselho diretor do NumPy, por favor envie um email para numpy-team@googlegroups.com. -## Teams +## Times -The NumPy project leadership is actively working on diversifying contribution pathways to the project.
NumPy currently has the following teams: +A liderança do projeto NumPy trabalha ativamente na diversificação dos caminhos possíveis para contribuições.
Atualmente, o NumPy conta com os seguintes times: -- development +- desenvolvimento - documentação - triagem - website -- survey -- translations -- sprint mentors +- pesquisa +- traduções +- mentores para sprints de desenvolvimento - financiamento e bolsas -See the [Team]({{< relref "/teams" >}}) page for more info. +Veja a página sobre os [Times]({{< relref "/teams" >}}) para mais informações. -## NumFOCUS Subcommittee +## Subcomitê NumFOCUS - Charles Harris - Ralf Gommers - Melissa Weber Mendonça - Sebastian Berg -- External member: Thomas Caswell +- Membro externo: Thomas Caswell ## Patrocinadores From 5315d607170adaa1b467cf7588b139368e936b71 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:22 +0200 Subject: [PATCH 22/49] New translations code-of-conduct.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/code-of-conduct.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/code-of-conduct.md b/content/pt/code-of-conduct.md index e8fbe57696..8cf5a0fa4d 100644 --- a/content/pt/code-of-conduct.md +++ b/content/pt/code-of-conduct.md @@ -43,7 +43,7 @@ Embora sejamos receptivos às pessoas fluentes em todas as línguas, o desenvolv Padrões de comportamento na comunidade NumPy estão detalhados no Código de Conduta acima. Os participantes da nossa comunidade devem se comportar de acordo com esses padrões em todas as suas interações e ajudar os outros a fazê-lo também (veja a próxima seção). -### Reporting Guidelines +### Diretrizes de resposta a incidentes Sabemos que é mais comum do que o desejado que a comunicação na Internet comece ou se transforme em abusos óbvios e flagrantes. Reconhecemos também que, por vezes, as pessoas podem ter um dia ruim, ou não conhecer algumas das orientações deste Código de Conduta. Tenha isto em mente ao decidir como responder a uma violação deste Código. From ad3799fc912bcb88cc8f29e24eb44c7c68e637e0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:23 +0200 Subject: [PATCH 23/49] New translations community.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/community.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/community.md b/content/pt/community.md index bd7d7cf7e3..1bfe31d075 100644 --- a/content/pt/community.md +++ b/content/pt/community.md @@ -63,4 +63,4 @@ Para prosperar, o projeto NumPy precisa de sua experiência e entusiasmo. Não Se você está interessado em se tornar um contribuidor do NumPy (oba!) recomendamos que você confira nossa página sobre [Contribuições](/pt/contribute). -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/). +Além disso, sinta-se à vontade para passar por aqui e dizer oi em uma de nossas reuniões da comunidade. Para acompanhá-las, confira nosso calendário de eventos [aqui](https://scientific-python.org/calendars/). From c0bd0ccbe858415763f3255700816755db2147f9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:24 +0200 Subject: [PATCH 24/49] New translations contribute.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/contribute.md | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/pt/contribute.md b/content/pt/contribute.md index 863533490e..65b82636b8 100644 --- a/content/pt/contribute.md +++ b/content/pt/contribute.md @@ -9,13 +9,13 @@ Se você não sabe por onde começar ou como suas habilidades podem ajudar, _fal Estes são os nossos canais de comunicação preferidos (projetos de código aberto são abertos por natureza!). No entanto, se você preferir discutir em privado, entre em contato com os coordenadores da comunidade em ou no [Slack](https://numpy-team.slack.com) (envie um e-mail para para obter um convite antes de entrar). -Nós também temos uma _reunião aberta da comunidade_ a cada duas semanas. Os detalhes são anunciados na nossa [lista de emails](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion). You are very welcome to join. Se você nunca contribuiu para projetos de código aberto, recomendamos fortemente que você leita [esse guia](https://opensource.guide/how-to-contribute/). +Nós também temos uma _reunião aberta da comunidade_ a cada duas semanas. Os detalhes são anunciados na nossa [lista de emails](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion). Convidamos você a participar. Se você nunca contribuiu para projetos de código aberto, recomendamos fortemente que você leita [esse guia](https://opensource.guide/how-to-contribute/). Nossa comunidade deseja tratar todos da mesma forma e valorizar todas as contribuições. Temos um [Código de Conduta](/pt/code-of-conduct) para promover um ambiente aberto e acolhedor. ### Escrevendo código -Para pessoas programadoras, este [guia](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#development-process-summary) explica como contribuir para a base de código.
Check out also our [YouTube channel](https://www.youtube.com/playlist?list=PLCK6zCrcN3GXBUUzDr9L4__LnXZVtaIzS) for additional advice. +Para pessoas programadoras, este [guia](https://numpy.org/devdocs/dev/index.html#development-process-summary) explica como contribuir para a base de código.
Confira também nosso [canal do YouTube](https://www.youtube.com/playlist?list=PLCK6zCrcN3GXBUUzDr9L4__LnXZVtaIzS) para obter informações adicionais. ### Revisar pull requests @@ -39,7 +39,7 @@ O [*issue tracker* do NumPy](https://github.com/numpy/numpy/issues) tem _um mont * adicionar bons exemplos autocontidos que reproduzam issues * rotular issues corretamente (isso requer direitos de triagem -- basta perguntar) -Please just dive in. +Sinta-se à vontade! ### Desenvolvimento do site From 1457913e15bf79fe47ccc501b2d139c09af1a739 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:26 +0200 Subject: [PATCH 25/49] New translations install.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/install.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/install.md b/content/pt/install.md index de364a9578..d4349d8943 100644 --- a/content/pt/install.md +++ b/content/pt/install.md @@ -66,7 +66,7 @@ Para usuários que preferem uma solução baseada em pip/PyPI, por preferência ## Gerenciamento de pacotes Python -Gerenciar pacotes é um problema desafiador e, como resultado, há muitas ferramentas. Para o desenvolvimento web e de propósito geral em Python, há uma [série de ferramentas](https://packaging.python.org/guides/tool-recommendations/) complementares com pip. Para computação de alto desempenho (HPC), vale a pena considerar o [Spack](https://github.com/spack/spack). For high-performance computing (HPC), [Spack](https://github.com/spack/spack) is worth considering. Para a maioria dos usuários NumPy, porém, o [conda](https://conda.io/en/latest/) e o [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) são as duas ferramentas mais populares. +Gerenciar pacotes é um problema desafiador e, como resultado, há muitas ferramentas. Para o desenvolvimento web e de propósito geral em Python, há uma [série de ferramentas](https://packaging.python.org/guides/tool-recommendations/) complementares com pip. Para computação de alto desempenho (HPC), vale a pena considerar o [Spack](https://github.com/spack/spack). Para computação de alto desempenho (HPC), vale a pena considerar o [Spack](https://github.com/spack/spack). Para a maioria dos usuários NumPy, porém, o [conda](https://conda.io/en/latest/) e o [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) são as duas ferramentas mais populares. ### Pip & conda From 6c305a1887cd7c9cf2280b962daba3612c364287 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:28 +0200 Subject: [PATCH 26/49] New translations learn.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/learn.md | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/content/pt/learn.md b/content/pt/learn.md index 318130dc11..e3a4b7bedc 100644 --- a/content/pt/learn.md +++ b/content/pt/learn.md @@ -7,7 +7,7 @@ Para a **documentação oficial do NumPy** visite [numpy.org/doc/stable](https:/ *** -Below is a curated collection of educational resources, both for self-learning and teaching others, developed by NumPy contributors and vetted by the community. +Abaixo está uma coleção de recursos educacionais, tanto para autoaprendizado como para ensinar outros, desenvolvidos pelos colaboradores da NumPy e selecionados pela comunidade. ## Iniciantes @@ -16,12 +16,12 @@ Há uma tonelada de informações sobre o NumPy lá fora. Se você está começa **Tutoriais** * [NumPy Quickstart Tutorial (Tutorial de Início Rápido)](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 Tutorials](https://numpy.org/numpy-tutorials) Uma coleção de tutoriais e materiais educacionais no formato de Notebooks Jupyter desenvolvidos e mantidos pelo time de documentação do NumPy. Se você tiver interesse em adicionar o seu próprio conteúdo, verifique o repositório [numpy-tutorials no GitHub](https://github.com/numpy/numpy-tutorials). +* [NumPy Illustrated: The Visual Guide to NumPy *por Lev Maximov*](https://betterprogramming.pub/3b1d4976de1d?sk=57b908a77aa44075a49293fa1631dd9b) * [SciPy Lectures](https://scipy-lectures.org/) Além de incluir conteúdo sobre a NumPy, estas aulas oferecem uma introdução mais ampla ao ecossistema científico do Python. * [NumPy: the absolute basics for beginners ("o básico absoluto para inciantes")](https://numpy.org/devdocs/user/absolute_beginners.html) * [NumPy tutorial *por Nicolas Rougier*](https://github.com/rougier/numpy-tutorial) -* [Stanford CS231 *by Justin Johnson*](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/) +* [Stanford CS231 *por Justin Johnson*](http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/) * [NumPy User Guide (Guia de Usuário NumPy)](https://numpy.org/devdocs) **Livros** @@ -47,7 +47,7 @@ Experimente esses recursos avançados para uma melhor compreensão dos conceitos * [100 NumPy Exercises](http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/index.html) *por Nicolas P. Rougier* * [An Introduction to NumPy and Scipy](https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/numpy.pdf) *por M. Scott Shell* * [Numpy Medkits](http://mentat.za.net/numpy/numpy_advanced_slides/) *por Stéfan van der Walt* -* [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 Tutorials](https://numpy.org/numpy-tutorials) Uma coleção de tutoriais e materiais educacionais no formato de Notebooks Jupyter desenvolvidos e mantidos pelo time de documentação do NumPy. Se você tiver interesse em adicionar o seu próprio conteúdo, verifique o repositório [numpy-tutorials no GitHub](https://github.com/numpy/numpy-tutorials). **Livros** From 75f613be53fe762099d6e515fadf726c6804417c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:29 +0200 Subject: [PATCH 27/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 166 ++++++++++++++++++++++----------------------- 1 file changed, 83 insertions(+), 83 deletions(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index 4c59ca91ff..fc4e6f8117 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -1,99 +1,99 @@ --- title: Notícias sidebar: false -newsHeader: "Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation" +newsHeader: "Promovendo uma cultura inclusiva: Chamada de participação" date: 2023-05-10 --- -### Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation +### Promovendo uma cultura inclusiva: Chamada de participação -_May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation +_10 de maio de 2023_ -- Promovendo uma Cultura Inclusiva: Chamada de Participação -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/). +Como podemos ser melhores quando se trata de diversidade e de inclusão? Leia o relatório e descubra como colaborar [aqui](https://contributor-experience.org/docs/posts/dei-report/). -### NumPy documentation team leadership transition +### Transição de liderança do time de documentação do NumPy -_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. +_6 de janeiro de 2023_ –- Mukulika Pahari e Ross Barnowski são nomeados como lideres do time de documentação do NumPy, substituindo Melissa Mendonça. Agradecemos a Melissa por todas suas contribuições para a documentação oficial do NumPy e materiais educacionais, e Mukulika e Ross por aceitarem o desafio. -### Numpy 1.24.0 released +### NumPy versão 1.24.0 -_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: +_18 de dezembro de 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: -* New "dtype" and "casting" keywords for stacking functions. -* New F2PY features and fixes. -* Many new deprecations, check them out. -* Many expired deprecations, +* Novas palavras-chave "dtype" e "casting" para funções que atuam com stacking. +* Novas funcionalidades e correções do F2PY. +* Muitas depreciações novas, confira. +* Muitas depreciações expiradas. -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. +A versão 1.24.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade e execução, e na documentação. Há um grande número de depreciações novas e expiradas devido a mudanças na promoção de dtypes e limpezas no código. É o trabalho de 177 contribuidores espalhados em 444 pull requests. As versões suportadas do Python são 3.8-3.11. -### Numpy 1.23.0 released +### NumPy versão 1.23.0 -_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: +_22 de junho de 2022_ -- O [NumPy 1.23.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: -* 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. +* Implementação de `loadtxt` em C, melhorando muito seu desempenho. +* Exposição do DLPack ao nível de Python para facilitar a troca de dados. +* Mudanças na promoção e comparações de dtypes estruturados. +* Melhorias no 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. +A versão 1.23.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade de execução, na documentação e na expiração de depreciações. É o trabalho de 151 contribuidores espalhados em 494 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão 3.8-3.10. Python 3.11 será suportado quando chegar na etapa rc. -### NumFOCUS DEI research study: call for participation +### Pesquisa NumFOCUS DEI: chamada para participação -_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. +_13 de abril de 2022_ -- O NumPy está trabalhando com a [NumFOCUS](http://numfocus.org/) em um [projeto de pesquisa](https://numfocus.org/diversity-inclusion-disc/a-pivotal-time-in-numfocuss-project-aimed-dei-efforts?eType=EmailBlastContent&eId=f41a86c3-60d4-4cf9-86cf-58eb49dc968c) financiado pela [Gordon & Betty Moore Foundation](https://www.moore.org/) para entender as barreiras à participação que contribuidores, especialmente aqueles de grupos historicamente subrepresentados, enfrentam na comunidade open source. A equipe da pesquisa gostaria de falar com novos colaboradores, desenvolvedores e mantenedores, e aqueles que contribuíram no passado sobre suas experiências contribuindo para o NumPy. -**Interested in sharing your experiences?** +**Quer compartilhar suas experiências?** -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. +Por favor, preencha este breve formulário: ["Participant Interest form"](https://numfocus.typeform.com/to/WBWVJSqe) que contém informações adicionais sobre os objetivos da pesquisa, privacidade e considerações de confidencialidade. Sua participação será valiosa para o crescimento e sustentabilidade de comunidades de software open source diversas e inclusivas. Os participantes aceitos participarão de uma entrevista de 30 minutos com um membro da equipe de pesquisa. -### NumPy versão 1.19.2 +### NumPy versão 1.22.0 -_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: +_31 de dezembro de 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: -* 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. +* Anotações de tipo do namespace principal estão praticamente completas. Ainda há trabalho a se fazer no upstream, mas a maior parte do trabalho está feita. Esta é provavelmente a melhoria mais visível para os usuários nesta versão. +* Uma versão preliminar da proposta do [array API Standard](https://data-apis.org/array-api/latest/) está disponível (veja [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html)). Este é um passo na criação de uma coleção padrão de funções que podem ser compartilhadas entre bibliotecas como CuPy e JAX. +* NumPy agora tem um backend de DLPack. DLPack fornece um formato comum de compartilhamento para dados de arrays (tensores). +* Novos métodos para `quantile`, `percentile`, e funções relacionadas. Os novos métodos fornecem um conjunto completo dos métodos comumente encontrados na literatura. +* As funções universais foram refatoradas para implementar a maior parte da [NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html). Isso também desbloqueia a capacidade de experimentar a futura API DType. +* Um novo alocador de memória configurável para uso pelos projetos downstream. -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 é uma versão importante com o trabalho de 153 contribuidores espalhados por mais de 609 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.8-3.10. -### Advancing an inclusive culture in the scientific Python ecosystem +### Avançando em uma cultura inclusiva no ecossistema científico de Python -_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. +_31 de agosto de 2021_ -- Estamos felizes em anunciar que a Chan Zuckerberg Initiative [vai financiar](https://chanzuckerberg.com/newsroom/czi-awards-16-million-for-foundational-open-source-software-tools-essential-to-biomedicine/) um projeto para apoiar a integração, inclusão, e retenção de pessoas de grupos marginalizados historicamente em projetos científicos em Python, e para estruturalmente melhorar a dinâmica das comunidades para o NumPy, SciPy, Matplotlib, e 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). +Como parte do programa [CZI's Essential Open Source Software for Science](https://chanzuckerberg.com/eoss/), esse [financiamento adicional para diversidade e inclusão](https://cziscience.medium.com/advancing-diversity-and-inclusion-in-scientific-open-source-eaabe6a5488b) vai apoiar a criação de posições de Contributor Experience Lead para identificar, documentar e implementar práticas para fomentar comunidades open source inclusivas. Este projeto será liderado por Melissa Mendonça (NumPy), com apoio adicional de Ralf Gommers (NumPy, SciPy), Hannah Aizenman e Thomas Caswell (Matplotlib), Matt Haberland (SciPy), e 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. +Esse é um projeto ambicioso que visa descobrir e implementar atividades que devem estruturalmente melhorar a dinâmica da comunidade de nossos projetos. Ao criar essas novas funções entre projetos, esperamos introduzir um novo modelo de colaboração às comunidades de Python científico, permitir que o trabalho de construção da comunidade no ecossistema seja feito de forma mais eficiente e com maiores resultados. Também esperamos desenvolver uma imagem mais clara do que funciona e o que não funciona em nossos projetos para engajar e reter novos colaboradores, especialmente de grupos historicamente sub-representados. Finalmente, planejamos produzir relatórios detalhados sobre as ações executadas, explicando como eles afetaram nossos projetos em termos de representação e interação com nossas comunidades. -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). +O projeto de dois anos deverá começar em novembro de 2021 e estamos animados para ver os resultados deste trabalho! [Você pode ler a proposta completa aqui](https://figshare.com/articles/online_resource/Advancing_an_inclusive_culture_in_the_scientific_Python_ecosystem/16548063). -### 2021 NumPy survey +### Pesquisa NumPy 2021 -_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. +_12 de julho de 2021_ -- Nós do NumPy acreditamos no poder da nossa comunidade. 1,236 usuários do NumPy de 75 países participaram da nossa primeira pesquisa ano passado. Os resultados da pesquisa nos ajudaram a compreender muito bem o que devemos fazer pelos 12 meses seguintes. -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. +Chegou a hora de fazer outra pesquisa e estamos contando com você novamente. Vai levar cerca de 15 minutos do seu tempo. Além de Inglês, o questionário de pesquisa está disponível em 8 idiomas adicionais: Bangla, Francês, Hindi, Japonês, Mandarim, Português, Russo e Espanhol. -Follow the link to get started: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. +Siga o link para começar: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. ### NumPy versão 1.19.0 -_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: +_23 de junho de 2021_ -- O [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: -- 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. +- a continuação do trabalho com SIMD para suportar mais funções e plataformas, +- trabalho inicial na infraestrutura e conversão de novos dtypes, +- wheels universal2 para Python 3.8 e Python 3.9 no Mac, +- melhorias na documentação, +- melhorias nas anotações de tipos, +- novo bitgenerator `PCG64DXSM` para números aleatórios. -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. +Esta versão do NumPy é o resultado de 581 pull requests aceitos, a partir das contribuições de 175 pessoas. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.7-3.9; o suporte para o Python 3.10 será adicionado após o lançamento do Python 3.10. -### 2020 NumPy survey results +### Resultados da pesquisa NumPy 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/. +_22 de junho de 2021_ -- Em 2020, o time de pesquisas NumPy, em parceria com estudantes e professores da Universidade de Michigan e da Universidade de Maryland, realizou a primeira pesquisa oficial sobre a comunidade NumPy. Encontre os resultados da pesquisa aqui: https://numpy.org/user-survey-2020/. ### NumPy versão 1.18.0 @@ -119,7 +119,7 @@ _14 de setembro de 2020_ -- Python 3.9 será lançado em algumas semanas. Se voc - usar [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) ou `--only-binary=:all:` para impedir `pip` de tentar compilar a partir do código fonte. -### Numpy 1.19.2 release +### NumPy versão 1.19.2 _10 de setembro de 2020_ -- O [NumPy 1.19.2](https://numpy.org/devdocs/release/1.19.2-notes.html) está disponível. Essa última versão da série 1.19 corrige vários bugs, inclui preparações para o lançamento [do Cython 3](http://docs.cython.org/en/latest/src/changes.html) e fixa o setuptools para que o distutils continue funcionando enquanto modificações upstream estão sendo feitas. As wheels para aarch64 são compiladas com manylinux2014 mais recente que conserta um problema com distribuições linux diferentes. @@ -149,7 +149,7 @@ _20 de junho de 2020_ -- O NumPy 1.19.0 está disponível. Esta é a primeira ve _11 de maio de 2020_ -- O NumPy foi aceito como uma das organizações mentoras do programa Google Season of Docs. Estamos animados com a oportunidade de trabalhar com um *technical writer* para melhorar a documentação do NumPy mais uma vez! Para mais detalhes, consulte [o site oficial do programa Season of Docs](https://developers.google.com/season-of-docs/) e nossa [página de ideias](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas). -### NumPy 1.18.0 release +### NumPy versão 1.18.0 _22 de dezembro de 2019_ -- O NumPy 1.18.0 está disponível. Após as principais mudanças em 1.17.0, esta é uma versão de consolidação. Esta é a última versão menor que irá suportar Python 3.5. Destaques dessa versão incluem a adição de uma infraestrutura básica para permitir o link com as bibliotecas BLAS e LAPACK em 64 bits durante a compilação, e uma nova C-API para `numpy.random`. @@ -169,32 +169,32 @@ Mais detalhes sobre nossas propostas e resultados esperados podem ser encontrado Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Todos os lançamentos de bugfix (apenas o `z` muda no formato `x.y.z` do número da versão) não tem novos recursos; versões menores (o `y` aumenta) contém novos recursos. -- 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 1.24.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.0)) -- _18 Dec 2022_. -- NumPy 1.23.5 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _19 Nov 2022_. -- NumPy 1.23.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.4)) -- _12 Oct 2022_. -- 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 1.18.3 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.3)) -- _19 de abril de 2020_. -- 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 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.2)) -- _17 de março de 2020_. -- NumPy 1.22.2 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.2)) -- _3 Feb 2022_. -- NumPy 1.16.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.16.0)) -- _14 de janeiro de 2019_. -- 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 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.1)) -- _6 de janeiro de 2020_. -- NumPy 1.18.4 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _3 de maio de 2020_. -- NumPy 1.17.5 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.5)) -- _1 de janeiro de 2020_. -- NumPy 1.18.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0)) -- _22 de dezembro de 2019_. -- NumPy 1.17.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.0)) -- _26 de julho de 2019_. -- NumPy 1.17.4 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.4)) -- _11 de novembro de 2019_. -- NumPy 1.15.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.15.0)) -- _23 de julho de 2018_. -- NumPy 1.14.0 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.14.0)) -- _7 de janeiro de 2018_. +- NumPy 1.24.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 de abril de 2023_. +- NumPy 1.24.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 de fevereiro de 2023_. +- NumPy 1.24.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _26 de dezembro de 2022_. +- NumPy 1.24.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.0)) -- _18 de dezembro de 2022_. +- NumPy 1.23.5 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.5)) -- _19 de novembro de 2022_. +- NumPy 1.23.4 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.4)) -- _12 de outubro de 2022_. +- NumPy 1.23.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.3)) -- _9 de setembro de 2022_. +- NumPy 1.23.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.2)) -- _14 de agosto de 2022_. +- NumPy 1.23.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.1)) -- _8 de julho de 2022_. +- NumPy 1.23.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.23.0)) -- _22 de junho de 2022_. +- NumPy 1.22.4 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.4)) -- _20 de maio de 2022_. +- NumPy 1.21.6 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.6)) -- _12 de abril de 2022_. +- NumPy 1.22.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.3)) -- _7 de março de 2022_. +- NumPy 1.22.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.2)) -- _3 de fevereiro de 2022_. +- NumPy 1.22.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.1)) -- _14 de janeiro de 2022_. +- NumPy 1.22.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.22.0)) -- _31 de dezembro de 2021_. +- NumPy 1.21.5 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.5)) -- _19 de dezembro de 2021_. +- NumPy 1.21.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.21.0)) -- _22 de junho de 2021_. +- NumPy 1.20.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.3)) -- _10 de maio de 2021_. +- NumPy 1.20.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.20.0)) -- _30 de janeiro de 2021_. +- NumPy 1.19.5 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.5)) -- _5 de janeiro de 2021_. +- NumPy 1.19.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.19.0)) -- _20 de junho de 2020_. +- NumPy 1.18.4 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.4)) -- _3 de maio de 2020_. +- NumPy 1.17.5 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.5)) -- _1 de janeiro de 2020_. +- NumPy 1.18.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0)) -- _22 de dezembro de 2019_. +- NumPy 1.17.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.17.0)) -- _26 de julho de 2019_. +- NumPy 1.16.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.16.0)) -- _14 de janeiro de 2019_. +- NumPy 1.15.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.15.0)) -- _23 de julho de 2018_. +- NumPy 1.14.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.14.0)) -- _7 de janeiro de 2018_. From cd63a1d50bb3709c4dfb21745c84a40e45b84a8f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:32 +0200 Subject: [PATCH 28/49] New translations teams.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/teams.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/pt/teams.md b/content/pt/teams.md index cec31b9bc2..fcbe93bcfb 100644 --- a/content/pt/teams.md +++ b/content/pt/teams.md @@ -1,9 +1,9 @@ --- -title: NumPy Teams +title: Times NumPy 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" >}})! +Somos uma equipe internacional com a missão de apoiar comunidades científicas e de pesquisa em todo o mundo construindo software de código aberto de qualidade. [Junte-se a nós]({{< 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 +# Governança -For the list of people on the Steering Council, please see [here](https://numpy.org/devdocs/dev/governance/people.html). +Para a lista de pessoas no Conselho Diretor, veja [aqui](https://numpy.org/devdocs/dev/governance/people.html). From 60d372f262081c0dd5157d1fcc29ede9af3ec128 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:33 +0200 Subject: [PATCH 29/49] New translations user-surveys.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/user-surveys.md | 8 ++++---- 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/content/pt/user-surveys.md b/content/pt/user-surveys.md index 89a2aa0460..4f60686926 100644 --- a/content/pt/user-surveys.md +++ b/content/pt/user-surveys.md @@ -1,10 +1,10 @@ --- -title: NUMPY USER SURVEYS +title: PESQUISA DE USUÁRIOS NUMPY 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** O time de pesquisas da NumPy, em parceria com estudantes e professores da Universidade de Michigan e da Universidade de Maryland, conduziram a primeira pesquisa oficial sobre a comunidade NumPy. Você pode encontrar os resultados da pesquisa [aqui (em inglês)](https://numpy.org/user-survey-2020/). -**2021** The collected data is currently being analyzed. +**2021** Os dados coletados estão em análise. -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). +Se você tem dúvidas ou sugestões sobre as pesquisas já realizadas ou futuras, por favor crie uma issue [aqui](https://github.com/numpy/numpy-surveys/issues). From ed9631db324b6a1c6113b80c1465a1dc25545290 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:35 +0200 Subject: [PATCH 30/49] New translations cricket-analytics.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/case-studies/cricket-analytics.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md b/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md index 837335ba6f..e3821f1aa7 100644 --- a/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md +++ b/content/pt/case-studies/cricket-analytics.md @@ -16,7 +16,7 @@ Dizer que os indianos adoram o críquete seria subestimar este sentimento. O jog A Primeira Liga Indiana (*Indian Premier League* - IPL) é uma liga profissional de críquete [Twenty20](https://pt.wikipedia.org/wiki/Twenty20), fundada em 2008. É um dos eventos de críquete mais assistidos no mundo, avaliado em [$6,7 bilhões de dólares](https://en.wikipedia.org/wiki/Indian_Premier_League) em 2019. -perdidos por um boleador, as partidas ganhas por uma equipe de críquete, o número de vezes que um batsman responde de certa maneira a um tipo de arremesso do boleador, etc. A capacidade de investigar números de críquete para melhorar o desempenho e estudar as oportunidades de negócio, mercado e economia de críquete através de poderosas ferramentas de análise, alimentadas por softwares numéricos de computação, como o NumPy, é um grande negócio. 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. As análises de críquete fornecem informações interessantes sobre o jogo e informações preditivas sobre os resultados do jogo. +perdidos por um boleador, as partidas ganhas por uma equipe de críquete, o número de vezes que um batsman responde de certa maneira a um tipo de arremesso do boleador, etc. A capacidade de investigar números de críquete para melhorar o desempenho e estudar as oportunidades de negócio, mercado e economia de críquete através de poderosas ferramentas de análise, alimentadas por softwares numéricos de computação, como o NumPy, é um grande negócio. A capacidade de investigar estatísticas do críquete para melhorar a performance dos times e estudar oportunidades de negócios, o mercado em si, e a economia do críquete através de ferramentas de análise poderosas alimentadas por softwares de computação numérica como o NumPy é um grande negócio. As análises de críquete fornecem informações interessantes sobre o jogo e informações preditivas sobre os resultados do jogo. Hoje, existem conjuntos ricos e quase infinitos de estatísticas e informações sobre jogos de críquete, por exemplo, [ESPN cricinfo](https://stats.espncricinfo.com/ci/engine/stats/index.html) e [cricsheet](https://cricsheet.org). Estes e muitos outros bancos de dados de críquete foram usados para [análise de críquete](https://www.researchgate.net/publication/336886516_Data_visualization_and_toss_related_analysis_of_IPL_teams_and_batsmen_performances) usando os mais modernos algoritmos de aprendizagem de máquina e modelagem preditiva. Plataformas de mídia e entretenimento, juntamente com entidades de esporte profissionais associadas ao jogo usam tecnologia e análise para determinar métricas chave para melhorar as chances de vitória: @@ -49,7 +49,7 @@ Hoje, existem conjuntos ricos e quase infinitos de estatísticas e informações Muito da tomada de decisões em críquete se baseia em questões como "com que frequência um batsman joga um certo tipo de lance se a recepção da bola for de um determinado tipo", ou "como um boleador muda a direção e alcance da sua jogada se o batsman responder de uma certa maneira". Esse tipo de consulta de análise preditiva requer a disponibilidade de conjuntos de dados altamente granulares e a capacidade de sintetizar dados e criar modelos generativos que sejam altamente precisos. -## NumPy’s Role in Cricket Analytics +## O papel do NumPy na análise de críquete A análise de dados esportivos é um campo próspero. Muitos pesquisadores e empresas [usam NumPy](https://adtmag.com/blogs/dev-watch/2017/07/sports-analytics.aspx) e outros pacotes PyData como Scikit-learn, SciPy, Matplotlib, e Jupyter, além de usar as últimas técnicas de aprendizagem de máquina e IA. O NumPy foi usado para vários tipos de análise esportiva relacionada a críquete, como: From 26c5e57f0a3e52b0342cb153d68ad7e5ebfcdf29 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 13 Jun 2023 23:06:36 +0200 Subject: [PATCH 31/49] New translations deeplabcut-dnn.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md b/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md index 84aa10e350..1dd02b9f92 100644 --- a/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md +++ b/content/pt/case-studies/deeplabcut-dnn.md @@ -72,7 +72,7 @@ As seguintes características da NumPy desempenharam um papel fundamental para a * Vetorização * Operações em arrays com máscaras * Álgebra linear -* Random Sampling +* Amostragem aleatória * Reordenamento de matrizes grandes A DeepLabCut utiliza as capacidades de manipulação de arrays da NumPy em todo o fluxo de trabalho oferecido pelo seu conjunto de ferramentas. Em particular, a NumPy é usada para amostragem de quadros distintos para serem rotulados com anotações humanas e para escrita, edição e processamento de dados de anotação. Dentro da TensorFlow, a rede neural é treinada pela tecnologia DeepLabCut em milhares de iterações para prever as anotações verdadeiras dos quadros. Para este propósito, densidades de alvo (*scoremaps*) são criadas para colocar a estimativa como um problema de tradução de imagem a imagem. Para tornar as redes neurais robustas, o aumento de dados é empregado, o que requer o cálculo de scoremaps alvo sujeitos a várias etapas geométricas e de processamento de imagem. Para tornar o treinamento rápido, os recursos de vectorização da NumPy são utilizados. Para inferência, as previsões mais prováveis de scoremaps alvo precisam ser extraídas e é necessário "vincular previsões para montar animais individuais" de maneira eficiente. From 057fbd4fd0463bc4edf8f691819337f9acd011b9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 14 Jun 2023 23:08:35 +0200 Subject: [PATCH 32/49] New translations about.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/about.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/pt/about.md b/content/pt/about.md index b5c14285a3..40407d3cdf 100644 --- a/content/pt/about.md +++ b/content/pt/about.md @@ -3,9 +3,9 @@ title: Quem Somos sidebar: false --- -NumPy é um projeto de código aberto visando habilitar a computação numérica com Python. Foi criado em 2005, com base no trabalho inicial das bibliotecas Numeric e Numarray. O NumPy sempre será um software 100% de código aberto, livre para que todos usem e disponibilizados sob os termos liberais da [licença BSD modificada](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). É lançado sob os termos liberais da [licença BSD modificada](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). +NumPy é um projeto de código aberto que visa possibilitar a computação numérica com Python. Foi criado em 2005, com base no trabalho inicial das bibliotecas Numeric e Numarray. O NumPy sempre será 100% software de código aberto, livre para que todos usem. É lançado sob os termos liberais da [licença BSD modificada](https://github.com/numpy/numpy/blob/main/LICENSE.txt). -O NumPy é desenvolvido no GitHub, através do consenso da comunidade NumPy e de uma comunidade científica em Python mais ampla. Para obter mais informações sobre nossa abordagem de governança, por favor, consulte nosso [Documento de Governança](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html). +O NumPy é desenvolvido no GitHub, através do consenso da comunidade NumPy e de uma comunidade mais ampla de Python científico. Para obter mais informações sobre nossa abordagem de governança, por favor, consulte nosso [Documento de Governança](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html). ## Conselho Diretor (Steering Council) From 5eceaa09ff4e440b6997aad53f7b9f0a5bafa26b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Thu, 15 Jun 2023 00:07:17 +0200 Subject: [PATCH 33/49] New translations code-of-conduct.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/code-of-conduct.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/code-of-conduct.md b/content/pt/code-of-conduct.md index 8cf5a0fa4d..fe68237a92 100644 --- a/content/pt/code-of-conduct.md +++ b/content/pt/code-of-conduct.md @@ -59,7 +59,7 @@ Atualmente, o comitê é formato por: Se o seu relatório envolve algum membro da comissão, ou se você sentir que existe um conflito de interesses em tratá-lo, então os membros abster-se-ão de considerar o seu relatório. Como alternativa, se por qualquer razão você se sentir desconfortável em fazer um relatório à comissão, então você também pode entrar em contato com a equipe sênior da NumFOCUS em [conduct@numfocus.org](https://numfocus.org/code-of-conduct#persons-responsible). -### Resolução de Incidentes & Execução do Código de Conduta +### Resolução de Incidentes & Aplicação do Código de Conduta _Esta seção resume os pontos mais importantes, mais detalhes podem ser encontrados em_ [Código de Conduta do NumPy - Como dar seguimento a um relatório](/report-handling-manual). From 4958a289733d327dd2857ef6c384eae0291a7c60 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Thu, 15 Jun 2023 00:07:18 +0200 Subject: [PATCH 34/49] New translations community.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/community.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/community.md b/content/pt/community.md index 1bfe31d075..7992ff2fd6 100644 --- a/content/pt/community.md +++ b/content/pt/community.md @@ -3,7 +3,7 @@ title: Comunidade sidebar: false --- -NumPy é um projeto de código aberto impulsionado pela comunidade desenvolvido por um grupo muito diversificado de [contribuidores](/pt/teams/). A liderança da NumPy assumiu um forte compromisso de criar uma comunidade aberta, inclusiva e positiva. Por favor, leia [o Código de Conduta NumPy](/pt/code-of-conduct) para orientações sobre como interagir com os outros de uma forma que faça a comunidade prosperar. +NumPy é um projeto de código aberto impulsionado pela comunidade desenvolvido por um grupo muito diversificado de [contribuidores](/pt/teams/). A liderança do NumPy assumiu um forte compromisso de criar uma comunidade aberta, inclusiva e positiva. Por favor, leia [o Código de Conduta NumPy](/pt/code-of-conduct) para orientações sobre como interagir com os outros de uma forma que faça a comunidade prosperar. Oferecemos vários canais de comunicação para aprender, compartilhar seu conhecimento e se conectar com outros dentro da comunidade NumPy. From 1523bc7796ca49388140a8d9c3619ff1617a100f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Thu, 15 Jun 2023 15:08:29 +0200 Subject: [PATCH 35/49] New translations learn.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/learn.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/learn.md b/content/pt/learn.md index e3a4b7bedc..e20462b9c1 100644 --- a/content/pt/learn.md +++ b/content/pt/learn.md @@ -7,7 +7,7 @@ Para a **documentação oficial do NumPy** visite [numpy.org/doc/stable](https:/ *** -Abaixo está uma coleção de recursos educacionais, tanto para autoaprendizado como para ensinar outros, desenvolvidos pelos colaboradores da NumPy e selecionados pela comunidade. +Abaixo está uma coleção de recursos educacionais, tanto para autoaprendizado como para ensinar outras pessoas, desenvolvidos pelos colaboradores do NumPy e selecionados pela comunidade. ## Iniciantes From c09f3d4c7a553048c5c89b149a6fc43c8a28988a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sun, 18 Jun 2023 04:34:10 +0200 Subject: [PATCH 36/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 24 +++++++++++++++++++----- 1 file changed, 19 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index fc4e6f8117..dfb6c6dae2 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -1,10 +1,23 @@ --- title: Notícias sidebar: false -newsHeader: "Promovendo uma cultura inclusiva: Chamada de participação" -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. + ### Promovendo uma cultura inclusiva: Chamada de participação _10 de maio de 2023_ -- Promovendo uma Cultura Inclusiva: Chamada de Participação @@ -13,11 +26,11 @@ Como podemos ser melhores quando se trata de diversidade e de inclusão? Leia o ### Transição de liderança do time de documentação do NumPy -_6 de janeiro de 2023_ –- Mukulika Pahari e Ross Barnowski são nomeados como lideres do time de documentação do NumPy, substituindo Melissa Mendonça. Agradecemos a Melissa por todas suas contribuições para a documentação oficial do NumPy e materiais educacionais, e Mukulika e Ross por aceitarem o desafio. +_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 versão 1.24.0 +### NumPy 1.24.0 released -_18 de dezembro de 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: +_18 de dezembro de 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) está agora disponível. The highlights of the release are: * Novas palavras-chave "dtype" e "casting" para funções que atuam com stacking. * Novas funcionalidades e correções do F2PY. @@ -169,6 +182,7 @@ Mais detalhes sobre nossas propostas e resultados esperados podem ser encontrado Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Todos os lançamentos de bugfix (apenas o `z` muda no formato `x.y.z` do número da versão) não tem novos recursos; versões menores (o `y` aumenta) contém novos recursos. +- NumPy 1.25.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. - NumPy 1.24.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 de abril de 2023_. - NumPy 1.24.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 de fevereiro de 2023_. - NumPy 1.24.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _26 de dezembro de 2022_. From dc6b3cd1cb9f5daf18e76001c3fe498c84814343 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sun, 18 Jun 2023 21:46:23 +0200 Subject: [PATCH 37/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index dfb6c6dae2..9933046ff5 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -1,7 +1,7 @@ --- title: Notícias sidebar: false -newsHeader: "NumPy 1.25.0 released" +newsHeader: "Lançado o NumPy 1.25.0" date: 2023-06-17 --- From 4108d2dc7735861b52d010fac1d77d802944dd53 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sun, 18 Jun 2023 22:49:54 +0200 Subject: [PATCH 38/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index 9933046ff5..0b2f20fea1 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -5,9 +5,9 @@ newsHeader: "Lançado o NumPy 1.25.0" date: 2023-06-17 --- -### NumPy 1.25.0 released +### Lançado o NumPy 1.25.0 -_Jun 17, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) is now available. Some highlights are: +_17 de junho, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) está disponível agora. Alguns dos destaques são: * Support for MUSL, there are now MUSL wheels. * Support the Fujitsu C/C++ compiler. From 3105f3586df863ddf34df7f9ec8ca42a8ace57af Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 10:12:34 +0200 Subject: [PATCH 39/49] New translations config.yaml (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/config.yaml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/config.yaml b/content/pt/config.yaml index 9108eeed9a..621439b97b 100644 --- a/content/pt/config.yaml +++ b/content/pt/config.yaml @@ -10,7 +10,7 @@ params: #Hero subtitle (optional) subtitle: A biblioteca fundamental para computação científica com Python #Button text - buttontext: "Comece aqui" + buttontext: "Latest release: NumPy 1.25. View all releases" #Where the main hero button links to buttonlink: "/pt/install" #Hero image (from static/images/___) From 3a247c475e28596535971d037a3d9fd9c7487ff1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 10:12:35 +0200 Subject: [PATCH 40/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 88 ++++++++++++++++++++++++---------------------- 1 file changed, 45 insertions(+), 43 deletions(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index 0b2f20fea1..62aa7d2ee6 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -7,22 +7,24 @@ date: 2023-06-17 ### Lançado o NumPy 1.25.0 -_17 de junho, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) está disponível agora. Alguns dos destaques são: +_17 de junho, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) está disponível agora. The highlights of the release 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 (`@=`). +* Support for the Fujitsu C/C++ compiler. +* Object arrays are now supported in einsum. +* Support for the 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. +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. ### Promovendo uma cultura inclusiva: Chamada de participação -_10 de maio de 2023_ -- Promovendo uma Cultura Inclusiva: Chamada de Participação +_May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation -Como podemos ser melhores quando se trata de diversidade e de inclusão? Leia o relatório e descubra como colaborar [aqui](https://contributor-experience.org/docs/posts/dei-report/). +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/). ### Transição de liderança do time de documentação do NumPy @@ -30,37 +32,37 @@ _Jan 6, 2023_ –- Mukulika Pahari and Ross Barnowski are appointed as the new N ### NumPy 1.24.0 released -_18 de dezembro de 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) está agora disponível. The highlights of the release are: +_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: * Novas palavras-chave "dtype" e "casting" para funções que atuam com stacking. * Novas funcionalidades e correções do F2PY. * Muitas depreciações novas, confira. * Muitas depreciações expiradas. -A versão 1.24.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade e execução, e na documentação. Há um grande número de depreciações novas e expiradas devido a mudanças na promoção de dtypes e limpezas no código. É o trabalho de 177 contribuidores espalhados em 444 pull requests. As versões suportadas do Python são 3.8-3.11. +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 versão 1.23.0 -_22 de junho de 2022_ -- O [NumPy 1.23.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: +_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: * Implementação de `loadtxt` em C, melhorando muito seu desempenho. * Exposição do DLPack ao nível de Python para facilitar a troca de dados. * Mudanças na promoção e comparações de dtypes estruturados. * Melhorias no f2py. -A versão 1.23.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade de execução, na documentação e na expiração de depreciações. É o trabalho de 151 contribuidores espalhados em 494 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão 3.8-3.10. Python 3.11 será suportado quando chegar na etapa rc. +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. ### Pesquisa NumFOCUS DEI: chamada para participação -_13 de abril de 2022_ -- O NumPy está trabalhando com a [NumFOCUS](http://numfocus.org/) em um [projeto de pesquisa](https://numfocus.org/diversity-inclusion-disc/a-pivotal-time-in-numfocuss-project-aimed-dei-efforts?eType=EmailBlastContent&eId=f41a86c3-60d4-4cf9-86cf-58eb49dc968c) financiado pela [Gordon & Betty Moore Foundation](https://www.moore.org/) para entender as barreiras à participação que contribuidores, especialmente aqueles de grupos historicamente subrepresentados, enfrentam na comunidade open source. A equipe da pesquisa gostaria de falar com novos colaboradores, desenvolvedores e mantenedores, e aqueles que contribuíram no passado sobre suas experiências contribuindo para o NumPy. +_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. -**Quer compartilhar suas experiências?** +**Interested in sharing your experiences?** -Por favor, preencha este breve formulário: ["Participant Interest form"](https://numfocus.typeform.com/to/WBWVJSqe) que contém informações adicionais sobre os objetivos da pesquisa, privacidade e considerações de confidencialidade. Sua participação será valiosa para o crescimento e sustentabilidade de comunidades de software open source diversas e inclusivas. Os participantes aceitos participarão de uma entrevista de 30 minutos com um membro da equipe de pesquisa. +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 versão 1.22.0 -_31 de dezembro de 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: +_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: * Anotações de tipo do namespace principal estão praticamente completas. Ainda há trabalho a se fazer no upstream, mas a maior parte do trabalho está feita. Esta é provavelmente a melhoria mais visível para os usuários nesta versão. * Uma versão preliminar da proposta do [array API Standard](https://data-apis.org/array-api/latest/) está disponível (veja [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html)). Este é um passo na criação de uma coleção padrão de funções que podem ser compartilhadas entre bibliotecas como CuPy e JAX. @@ -69,30 +71,30 @@ _31 de dezembro de 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/ * As funções universais foram refatoradas para implementar a maior parte da [NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html). Isso também desbloqueia a capacidade de experimentar a futura API DType. * Um novo alocador de memória configurável para uso pelos projetos downstream. -NumPy 1.22.0 é uma versão importante com o trabalho de 153 contribuidores espalhados por mais de 609 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.8-3.10. +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. ### Avançando em uma cultura inclusiva no ecossistema científico de Python -_31 de agosto de 2021_ -- Estamos felizes em anunciar que a Chan Zuckerberg Initiative [vai financiar](https://chanzuckerberg.com/newsroom/czi-awards-16-million-for-foundational-open-source-software-tools-essential-to-biomedicine/) um projeto para apoiar a integração, inclusão, e retenção de pessoas de grupos marginalizados historicamente em projetos científicos em Python, e para estruturalmente melhorar a dinâmica das comunidades para o NumPy, SciPy, Matplotlib, e Pandas. +_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. -Como parte do programa [CZI's Essential Open Source Software for Science](https://chanzuckerberg.com/eoss/), esse [financiamento adicional para diversidade e inclusão](https://cziscience.medium.com/advancing-diversity-and-inclusion-in-scientific-open-source-eaabe6a5488b) vai apoiar a criação de posições de Contributor Experience Lead para identificar, documentar e implementar práticas para fomentar comunidades open source inclusivas. Este projeto será liderado por Melissa Mendonça (NumPy), com apoio adicional de Ralf Gommers (NumPy, SciPy), Hannah Aizenman e Thomas Caswell (Matplotlib), Matt Haberland (SciPy), e 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). -Esse é um projeto ambicioso que visa descobrir e implementar atividades que devem estruturalmente melhorar a dinâmica da comunidade de nossos projetos. Ao criar essas novas funções entre projetos, esperamos introduzir um novo modelo de colaboração às comunidades de Python científico, permitir que o trabalho de construção da comunidade no ecossistema seja feito de forma mais eficiente e com maiores resultados. Também esperamos desenvolver uma imagem mais clara do que funciona e o que não funciona em nossos projetos para engajar e reter novos colaboradores, especialmente de grupos historicamente sub-representados. Finalmente, planejamos produzir relatórios detalhados sobre as ações executadas, explicando como eles afetaram nossos projetos em termos de representação e interação com nossas comunidades. +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. -O projeto de dois anos deverá começar em novembro de 2021 e estamos animados para ver os resultados deste trabalho! [Você pode ler a proposta completa aqui](https://figshare.com/articles/online_resource/Advancing_an_inclusive_culture_in_the_scientific_Python_ecosystem/16548063). +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). ### Pesquisa NumPy 2021 -_12 de julho de 2021_ -- Nós do NumPy acreditamos no poder da nossa comunidade. 1,236 usuários do NumPy de 75 países participaram da nossa primeira pesquisa ano passado. Os resultados da pesquisa nos ajudaram a compreender muito bem o que devemos fazer pelos 12 meses seguintes. +_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. -Chegou a hora de fazer outra pesquisa e estamos contando com você novamente. Vai levar cerca de 15 minutos do seu tempo. Além de Inglês, o questionário de pesquisa está disponível em 8 idiomas adicionais: Bangla, Francês, Hindi, Japonês, Mandarim, Português, Russo e Espanhol. +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. -Siga o link para começar: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. +Follow the link to get started: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. ### NumPy versão 1.19.0 -_23 de junho de 2021_ -- O [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: +_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: - a continuação do trabalho com SIMD para suportar mais funções e plataformas, - trabalho inicial na infraestrutura e conversão de novos dtypes, @@ -101,86 +103,86 @@ _23 de junho de 2021_ -- O [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1 - melhorias nas anotações de tipos, - novo bitgenerator `PCG64DXSM` para números aleatórios. -Esta versão do NumPy é o resultado de 581 pull requests aceitos, a partir das contribuições de 175 pessoas. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.7-3.9; o suporte para o Python 3.10 será adicionado após o lançamento do Python 3.10. +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. ### Resultados da pesquisa NumPy 2020 -_22 de junho de 2021_ -- Em 2020, o time de pesquisas NumPy, em parceria com estudantes e professores da Universidade de Michigan e da Universidade de Maryland, realizou a primeira pesquisa oficial sobre a comunidade NumPy. Encontre os resultados da pesquisa aqui: 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 versão 1.18.0 -_30 de janeiro de 2021_ -- O [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) está disponível. Este é o maior release do NumPy até agora, graças a mais de 180 contribuidores. As duas novidades mais emocionantes são: +_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: - Anotações de tipos para grandes partes do NumPy, e um novo submódulo `numpy.typing` contendo aliases `ArrayLike` e `DtypeLike` que usuários e bibliotecas downstream podem usar quando quiserem adicionar anotações de tipos em seu próprio código. - Otimizações de compilação SIMD multi-plataforma, com suporte para instruções x86 (SSE, AVX), ARM64 (Neon) e PowerPC (VSX). Isso rendeu melhorias significativas de desempenho para muitas funções (exemplos: [sen/cos](https://github.com/numpy/numpy/pull/17587), [einsum](https://github.com/numpy/numpy/pull/18194)). ### Diversidade no projeto NumPy -_20 de setembro de 2020_ -- Escrevemos uma [declaração sobre o estado da diversidade e inclusão no projeto NumPy e discussões em redes sociais sobre isso.](/diversity_sep2020). +_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). ### Primeiro artigo oficial do NumPy publicado na Nature! -_16 de setembro de 2020_ -- Temos o prazer de anunciar a publicação do [primeiro artigo oficial do NumPy](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2) como um artigo de revisão na Nature. Isso ocorre 14 anos após o lançamento do NumPy 1.0. O artigo abrange aplicações e conceitos fundamentais da programação de matrizes, o rico ecossistema científico de Python construído em cima do NumPy, e os protocolos de array recentemente adicionados para facilitar a interoperabilidade com bibliotecas externas para computação com matrizes e tensores, como CuPy, Dask e JAX. +_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. ### O Python 3.9 está chegando, quando o NumPy vai liberar wheels binárias? -_14 de setembro de 2020_ -- Python 3.9 será lançado em algumas semanas. Se você for quiser usar imediatamente a nova versão do Python, você pode ficar desapontado ao descobrir que o NumPy (e outros pacotes binários como SciPy) não terão wheels no dia do lançamento. É um grande esforço adaptar a infraestrutura de compilação a uma nova versão de Python e normalmente leva algumas semanas para que os pacotes apareçam no PyPI e no conda-forge. Em preparação para este evento, por favor, certifique-se de +_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 - atualizar seu `pip` para a versão 20.1 pelo menos para suportar `manylinux2010` e `manylinux2014` - usar [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) ou `--only-binary=:all:` para impedir `pip` de tentar compilar a partir do código fonte. ### NumPy versão 1.19.2 -_10 de setembro de 2020_ -- O [NumPy 1.19.2](https://numpy.org/devdocs/release/1.19.2-notes.html) está disponível. Essa última versão da série 1.19 corrige vários bugs, inclui preparações para o lançamento [do Cython 3](http://docs.cython.org/en/latest/src/changes.html) e fixa o setuptools para que o distutils continue funcionando enquanto modificações upstream estão sendo feitas. As wheels para aarch64 são compiladas com manylinux2014 mais recente que conserta um problema com distribuições linux diferentes. +_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. ### A primeira pesquisa NumPy está aqui! -_2 de julho de 2020_ -- Esta pesquisa tem como objetivo guiar e definir prioridades para tomada de decisões sobre o desenvolvimento do NumPy como software e como comunidade. A pesquisa está disponível em mais 8 idiomas além do inglês: Bangla, Hindi, Japonês, Mandarim, Português, Russo, Espanhol e Francês. +_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. -Ajude-nos a melhorar o NumPy respondendo à pesquisa [aqui](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl). +Please help us make NumPy better and take the survey [here](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl). ### O NumPy tem um novo logo! -_24 de junho de 2020_ -- NumPy agora tem um novo logo: +_Jun 24, 2020_ -- NumPy now has a new logo: NumPy logo -O logo é uma versão moderna do antigo, com um design mais limpo. Obrigado a Isabela Presedo-Floyd por projetar o novo logo, bem como o Travis Vaught pelo o logo antigo que nos serviu bem durante mais de 15 anos. +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 versão 1.20.0 -_20 de junho de 2020_ -- O NumPy 1.19.0 está disponível. Esta é a primeira versão sem suporte ao Python 2, portanto foi uma "versão de limpeza". A versão mínima de Python suportada agora é Python 3.6. Uma característica nova importante é que a infraestrutura de geração de números aleatórios que foi introduzida na NumPy 1.17.0 agora está acessível a partir do Cython. +_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. ### Aceitação no programa Season of Docs -_11 de maio de 2020_ -- O NumPy foi aceito como uma das organizações mentoras do programa Google Season of Docs. Estamos animados com a oportunidade de trabalhar com um *technical writer* para melhorar a documentação do NumPy mais uma vez! Para mais detalhes, consulte [o site oficial do programa Season of Docs](https://developers.google.com/season-of-docs/) e nossa [página de ideias](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas). +_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 versão 1.18.0 -_22 de dezembro de 2019_ -- O NumPy 1.18.0 está disponível. Após as principais mudanças em 1.17.0, esta é uma versão de consolidação. Esta é a última versão menor que irá suportar Python 3.5. Destaques dessa versão incluem a adição de uma infraestrutura básica para permitir o link com as bibliotecas BLAS e LAPACK em 64 bits durante a compilação, e uma nova C-API para `numpy.random`. +_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`. -Por favor, veja as [notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) para mais detalhes. +Please see the [release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) for more details. ### O NumPy recebe financiamento da Chan Zuckerberg Initiative -_15 de novembro de 2019_ -- Estamos felizes em anunciar que o NumPy e a OpenBLAS, uma das dependências-chave da NumPy, receberam um auxílio conjunto de $195,000 da Chan Zuckerberg Initiative através do seu programa [Essential Open Source Software for Science](https://chanzuckerberg.com/eoss/) que apoia a manutenção, crescimento, desenvolvimento e envolvimento com a comunidade de ferramentas de software open source fundamentais para a ciência. +_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. -Este auxílio será usado para aumentar os esforços de melhoria da documentação do NumPy, atualização do design do site, e desenvolvimento comunitário para servir melhor a nossa grande e rápida base de usuários, e garantir a sustentabilidade do projeto a longo prazo. Enquanto a equipe OpenBLAS se concentrará em tratar de um conjunto de questões técnicas fundamentais, em particular relacionadas a *thread-safety*, AVX-512, e *thread-local storage* (TLS), bem como melhorias algorítmicas na ReLAPACK (Recursive LAPACK) da qual a OpenBLAS depende. +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. -Mais detalhes sobre nossas propostas e resultados esperados podem ser encontrados na [proposta completa de concessão de auxílio](https://figshare.com/articles/Proposal_NumPy_OpenBLAS_for_Chan_Zuckerberg_Initiative_EOSS_2019_round_1/10302167). O trabalho está agendado para começar no dia 1 de dezembro de 2019 e continuar pelos próximos 12 meses. +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. ## Lançamentos -Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Todos os lançamentos de bugfix (apenas o `z` muda no formato `x.y.z` do número da versão) não tem novos recursos; versões menores (o `y` aumenta) contém novos recursos. +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 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. - NumPy 1.24.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 de abril de 2023_. From 0caf87ee7ebd5f1ffaf5d0439929fca461ef5364 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 19 Jun 2023 21:54:55 +0200 Subject: [PATCH 41/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index 62aa7d2ee6..704b21d39e 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -89,7 +89,7 @@ _July 12, 2021_ -- At NumPy, we believe in the power of our community. 1,236 Num 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. +Siga o link para começar: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. ### NumPy versão 1.19.0 @@ -168,21 +168,21 @@ _May 11, 2020_ -- NumPy has been accepted as one of the mentor organizations for _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`. -Please see the [release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) for more details. +Por favor, veja as [notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) para mais detalhes. ### O NumPy recebe financiamento da Chan Zuckerberg Initiative -_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. +_15 de novembro de 2019_ -- Estamos felizes em anunciar que o NumPy e a OpenBLAS, uma das dependências-chave do NumPy, receberam um auxílio conjunto de $195,000 da Chan Zuckerberg Initiative através do seu programa [Essential Open Source Software for Science](https://chanzuckerberg.com/eoss/) que apoia a manutenção, crescimento, desenvolvimento e envolvimento da comunidade em ferramentas de código aberto fundamentais para a ciência. -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. +Este auxílio será usado para aumentar os esforços de melhoria da documentação do NumPy, reformulação do site, desenvolvimento comunitário para melhor servir a nossa grande, e rapidamente crescente, base de usuários, assim como para garantir a sustentabilidade do projeto a longo prazo. 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. 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. ## Lançamentos -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. +Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. 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 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. - NumPy 1.24.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 de abril de 2023_. From 7a7e4ac18ff8f3c09c76ef7ad7ed02940bd6196a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 20 Jun 2023 21:19:59 +0200 Subject: [PATCH 42/49] New translations install.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/install.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/content/pt/install.md b/content/pt/install.md index d4349d8943..ff2f33845a 100644 --- a/content/pt/install.md +++ b/content/pt/install.md @@ -79,6 +79,7 @@ A segunda diferença é que o pip instala do Índice de Pacotes Python (Python P A terceira diferença é que o conda é uma solução integrada para gerenciar pacotes, dependências e ambientes, enquanto com o pip você pode precisar de outra ferramenta (há muitas!) para lidar com ambientes ou dependências complexas. + ### Instalações reprodutíveis From 785e26610f3e30c6558b1091224623f3ef8d6942 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 26 Jun 2023 17:27:16 +0200 Subject: [PATCH 43/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index 704b21d39e..586df8a16a 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -184,6 +184,7 @@ More details on our proposed initiatives and deliverables can be found in the [f Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Bugfix releases (only the `z` changes in the `x.y.z` version number) have no new features; minor releases (the `y` increases) do. +- NumPy 1.24.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _26 Jun 2023_. - NumPy 1.25.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. - NumPy 1.24.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 de abril de 2023_. - NumPy 1.24.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 de fevereiro de 2023_. From 94b375f8326dc8913d11962bd06db4f9dc69d182 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 27 Jun 2023 04:42:40 +0200 Subject: [PATCH 44/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index 586df8a16a..dc0ace236c 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -184,7 +184,7 @@ More details on our proposed initiatives and deliverables can be found in the [f Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Bugfix releases (only the `z` changes in the `x.y.z` version number) have no new features; minor releases (the `y` increases) do. -- NumPy 1.24.4 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _26 Jun 2023_. +- NumPy 1.24.4 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _26 de junho de 2023_. - NumPy 1.25.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. - NumPy 1.24.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 de abril de 2023_. - NumPy 1.24.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 de fevereiro de 2023_. From fb88c5231beb703ef654a4ca5888629fa84d2119 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Sun, 9 Jul 2023 01:30:01 +0200 Subject: [PATCH 45/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index dc0ace236c..87fe0c8146 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -184,6 +184,7 @@ More details on our proposed initiatives and deliverables can be found in the [f Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Bugfix releases (only the `z` changes in the `x.y.z` version number) have no new features; minor releases (the `y` increases) do. +- NumPy 1.25.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.1)) -- _8 Jul 2023_. - NumPy 1.24.4 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _26 de junho de 2023_. - NumPy 1.25.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. - NumPy 1.24.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 de abril de 2023_. From c765316e95ad01f47f4b53875e3ad12e2f2ed7a4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Tue, 18 Jul 2023 18:46:34 +0200 Subject: [PATCH 46/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index 87fe0c8146..41d6499bc6 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -180,6 +180,8 @@ Este auxílio será usado para aumentar os esforços de melhoria da documentaç 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. + + ## Lançamentos Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Bugfix releases (only the `z` changes in the `x.y.z` version number) have no new features; minor releases (the `y` increases) do. From 49a1b0404fb9ea44859a1f0be520ba7da33eeace Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Wed, 19 Jul 2023 16:56:50 +0200 Subject: [PATCH 47/49] New translations config.yaml (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/config.yaml | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/content/pt/config.yaml b/content/pt/config.yaml index 621439b97b..14170b32ca 100644 --- a/content/pt/config.yaml +++ b/content/pt/config.yaml @@ -12,7 +12,7 @@ params: #Button text buttontext: "Latest release: NumPy 1.25. View all releases" #Where the main hero button links to - buttonlink: "/pt/install" + buttonlink: "/pt/news/#releases" #Hero image (from static/images/___) image: logo.svg shell: @@ -89,8 +89,8 @@ navbar: title: Sobre url: /pt/about - - title: Contribuir - url: /pt/contribute + title: Notícias + url: /pt/news - title: Contribuir url: /contribute From c806976a6dcafaaec52c883fed4eafef173448b2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 24 Jul 2023 14:35:27 +0200 Subject: [PATCH 48/49] New translations news.md (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/news.md | 100 ++++++++++++++++++++++----------------------- 1 file changed, 50 insertions(+), 50 deletions(-) diff --git a/content/pt/news.md b/content/pt/news.md index 41d6499bc6..8931ac69c8 100644 --- a/content/pt/news.md +++ b/content/pt/news.md @@ -7,62 +7,62 @@ date: 2023-06-17 ### Lançado o NumPy 1.25.0 -_17 de junho, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) está disponível agora. The highlights of the release are: +_17 de junho, 2023_ -- [NumPy 1.25.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.25.0-notes.html) está disponível agora. Os destaques desta versão são: -* Support for MUSL, there are now MUSL wheels. -* Support for the Fujitsu C/C++ compiler. -* Object arrays are now supported in einsum. -* Support for the inplace matrix multiplication (`@=`). +* Suporte para MUSL, agora existem rodas MUSL. +* Suporte para o compilador Fujitsu C/C++. +* Arrays de objetos agora são suportados em einsum. +* Suporte para a multiplicação da matriz inplace (`@=`). -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 versão 1.25.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade e execução, e na documentação. Também tem havido trabalho preparatório para a futura versão 2.0.0, resultando em um grande número de depreciações novas e expiradas. -A total of 148 people contributed to this release and 530 pull requests were merged. +Um total de 148 pessoas contribuíram para este lançamento e 530 pull requests foram incorporadas. -The Python versions supported by this release are 3.9-3.11. +As versões do Python suportadas por esta versão são 3.9-3.11. ### Promovendo uma cultura inclusiva: Chamada de participação -_May 10, 2023_ -- Fostering an Inclusive Culture: Call for Participation +_10 de maio de 2023_ -- Promovendo uma Cultura Inclusiva: Chamada de Participação -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/). +Como podemos ser melhores quando se trata de diversidade e de inclusão? Leia o relatório e descubra como colaborar [aqui](https://contributor-experience.org/docs/posts/dei-report/). ### Transição de liderança do time de documentação do NumPy -_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. +_6 de janeiro de 2023_ –- Mukulika Pahari e Ross Barnowski são nomeados como lideres do time de documentação do NumPy, substituindo Melissa Mendonça. Agradecemos a Melissa por todas suas contribuições para a documentação oficial do NumPy e materiais educacionais, e Mukulika e Ross por aceitarem o desafio. -### NumPy 1.24.0 released +### NumPy versão 1.24.0 -_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: +_18 de dezembro de 2022_ -- [NumPy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: * Novas palavras-chave "dtype" e "casting" para funções que atuam com stacking. * Novas funcionalidades e correções do F2PY. * Muitas depreciações novas, confira. * Muitas depreciações expiradas. -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. +A versão 1.24.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade e execução, e na documentação. Há um grande número de depreciações novas e expiradas devido a mudanças na promoção de dtypes e limpezas no código. É o trabalho de 177 contribuidores espalhados em 444 pull requests. As versões suportadas do Python são 3.8-3.11. ### NumPy versão 1.23.0 -_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: +_22 de junho de 2022_ -- O [NumPy 1.23.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.23.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: * Implementação de `loadtxt` em C, melhorando muito seu desempenho. * Exposição do DLPack ao nível de Python para facilitar a troca de dados. * Mudanças na promoção e comparações de dtypes estruturados. * Melhorias no 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. +A versão 1.23.0 do NumPy continua o trabalho de melhorias no suporte e promoção de dtypes, na velocidade de execução, na documentação e na expiração de depreciações. É o trabalho de 151 contribuidores espalhados em 494 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão 3.8-3.10. Python 3.11 será suportado quando chegar na etapa rc. ### Pesquisa NumFOCUS DEI: chamada para participação -_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. +_13 de abril de 2022_ -- O NumPy está trabalhando com a [NumFOCUS](http://numfocus.org/) em um [projeto de pesquisa](https://numfocus.org/diversity-inclusion-disc/a-pivotal-time-in-numfocuss-project-aimed-dei-efforts?eType=EmailBlastContent&eId=f41a86c3-60d4-4cf9-86cf-58eb49dc968c) financiado pela [Gordon & Betty Moore Foundation](https://www.moore.org/) para entender as barreiras à participação que contribuidores, especialmente aqueles de grupos historicamente subrepresentados, enfrentam na comunidade open source. A equipe da pesquisa gostaria de falar com novos colaboradores, desenvolvedores e mantenedores, e aqueles que contribuíram no passado sobre suas experiências contribuindo para o NumPy. -**Interested in sharing your experiences?** +**Quer compartilhar suas experiências?** -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. +Por favor, preencha este breve formulário: ["Participant Interest form"](https://numfocus.typeform.com/to/WBWVJSqe) que contém informações adicionais sobre os objetivos da pesquisa, privacidade e considerações de confidencialidade. Sua participação será valiosa para o crescimento e sustentabilidade de comunidades de software open source diversas e inclusivas. Os participantes aceitos participarão de uma entrevista de 30 minutos com um membro da equipe de pesquisa. ### NumPy versão 1.22.0 -_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: +_31 de dezembro de 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-notes.html) está agora disponível. Os destaques desta versão são: * Anotações de tipo do namespace principal estão praticamente completas. Ainda há trabalho a se fazer no upstream, mas a maior parte do trabalho está feita. Esta é provavelmente a melhoria mais visível para os usuários nesta versão. * Uma versão preliminar da proposta do [array API Standard](https://data-apis.org/array-api/latest/) está disponível (veja [NEP 47](https://numpy.org/neps/nep-0047-array-api-standard.html)). Este é um passo na criação de uma coleção padrão de funções que podem ser compartilhadas entre bibliotecas como CuPy e JAX. @@ -71,30 +71,30 @@ _Dec 31, 2021_ -- [NumPy 1.22.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.22.0-not * As funções universais foram refatoradas para implementar a maior parte da [NEP 43](https://numpy.org/neps/nep-0043-extensible-ufuncs.html). Isso também desbloqueia a capacidade de experimentar a futura API DType. * Um novo alocador de memória configurável para uso pelos projetos downstream. -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 é uma versão importante com o trabalho de 153 contribuidores espalhados por mais de 609 pull requests. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.8-3.10. -### Avançando em uma cultura inclusiva no ecossistema científico de Python +### Promovendo uma cultura inclusiva no ecossistema científico de Python -_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. +_31 de agosto de 2021_ -- Estamos felizes em anunciar que a Chan Zuckerberg Initiative [vai financiar](https://chanzuckerberg.com/newsroom/czi-awards-16-million-for-foundational-open-source-software-tools-essential-to-biomedicine/) um projeto para apoiar a integração, inclusão, e retenção de pessoas de grupos marginalizados historicamente em projetos científicos em Python, e para estruturalmente melhorar a dinâmica das comunidades para o NumPy, SciPy, Matplotlib, e 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). +Como parte do programa [CZI's Essential Open Source Software for Science](https://chanzuckerberg.com/eoss/), esse [financiamento adicional para diversidade e inclusão](https://cziscience.medium.com/advancing-diversity-and-inclusion-in-scientific-open-source-eaabe6a5488b) vai apoiar a criação de posições de Contributor Experience Lead para identificar, documentar e implementar práticas para fomentar comunidades open source inclusivas. Este projeto será liderado por Melissa Mendonça (NumPy), com apoio adicional de Ralf Gommers (NumPy, SciPy), Hannah Aizenman e Thomas Caswell (Matplotlib), Matt Haberland (SciPy), e 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. +Esse é um projeto ambicioso que visa descobrir e implementar atividades que devem estruturalmente melhorar a dinâmica da comunidade de nossos projetos. Ao criar essas novas funções entre projetos, esperamos introduzir um novo modelo de colaboração às comunidades de Python científico, permitir que o trabalho de construção da comunidade no ecossistema seja feito de forma mais eficiente e com maiores resultados. Também esperamos desenvolver uma imagem mais clara do que funciona e o que não funciona em nossos projetos para engajar e reter novos colaboradores, especialmente de grupos historicamente sub-representados. Finalmente, planejamos produzir relatórios detalhados sobre as ações executadas, explicando como eles afetaram nossos projetos em termos de representação e interação com nossas comunidades. -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). +O projeto de dois anos deverá começar em novembro de 2021 e estamos animados para ver os resultados deste trabalho! [Você pode ler a proposta completa aqui](https://figshare.com/articles/online_resource/Advancing_an_inclusive_culture_in_the_scientific_Python_ecosystem/16548063). ### Pesquisa NumPy 2021 -_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. +_12 de julho de 2021_ -- Nós do NumPy acreditamos no poder da nossa comunidade. 1,236 usuários do NumPy de 75 países participaram da nossa primeira pesquisa ano passado. Os resultados da pesquisa nos ajudaram a compreender muito bem o que devemos fazer pelos 12 meses seguintes. -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. +Chegou a hora de fazer outra pesquisa e estamos contando com você novamente. Vai levar cerca de 15 minutos do seu tempo. Além de Inglês, o questionário de pesquisa está disponível em 8 idiomas adicionais: Bangla, Francês, Hindi, Japonês, Mandarim, Português, Russo e Espanhol. Siga o link para começar: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q. ### NumPy versão 1.19.0 -_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: +_23 de junho de 2021_ -- O [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) está disponível. Os destaques desta versão são: - a continuação do trabalho com SIMD para suportar mais funções e plataformas, - trabalho inicial na infraestrutura e conversão de novos dtypes, @@ -103,70 +103,70 @@ _Jun 23, 2021_ -- [NumPy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-not - melhorias nas anotações de tipos, - novo bitgenerator `PCG64DXSM` para números aleatórios. -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. +Esta versão do NumPy é o resultado de 581 pull requests aceitos, a partir das contribuições de 175 pessoas. As versões do Python suportadas por esta versão são 3.7-3.9; o suporte para o Python 3.10 será adicionado após o lançamento do Python 3.10. ### Resultados da pesquisa NumPy 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/. +_22 de junho de 2021_ -- Em 2020, o time de pesquisas NumPy, em parceria com estudantes e professores da Universidade de Michigan e da Universidade de Maryland, realizou a primeira pesquisa oficial sobre a comunidade NumPy. Encontre os resultados da pesquisa aqui: https://numpy.org/user-survey-2020/. -### NumPy versão 1.18.0 +### NumPy versão 1.20.0 -_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: +_30 de janeiro de 2021_ -- O [NumPy 1.20.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.20.0-notes.html) está disponível. Este é o maior lançamento do NumPy até hoje, graças a mais de 180 colaboradores. As duas novidades mais emocionantes são: - Anotações de tipos para grandes partes do NumPy, e um novo submódulo `numpy.typing` contendo aliases `ArrayLike` e `DtypeLike` que usuários e bibliotecas downstream podem usar quando quiserem adicionar anotações de tipos em seu próprio código. - Otimizações de compilação SIMD multi-plataforma, com suporte para instruções x86 (SSE, AVX), ARM64 (Neon) e PowerPC (VSX). Isso rendeu melhorias significativas de desempenho para muitas funções (exemplos: [sen/cos](https://github.com/numpy/numpy/pull/17587), [einsum](https://github.com/numpy/numpy/pull/18194)). ### Diversidade no projeto NumPy -_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). +_20 de setembro de 2020_ -- Escrevemos uma [declaração sobre o estado da diversidade e inclusão no projeto NumPy e discussões em redes sociais sobre isso.](/diversity_sep2020). ### Primeiro artigo oficial do NumPy publicado na Nature! -_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. +_16 de setembro de 2020_ -- Temos o prazer de anunciar a publicação do [primeiro artigo oficial do NumPy](https://www.nature.com/articles/s41586-020-2649-2) como um artigo de revisão na Nature. Isso ocorre 14 anos após o lançamento do NumPy 1.0. O artigo abrange aplicações e conceitos fundamentais da programação de matrizes, o rico ecossistema científico de Python construído em cima do NumPy, e os protocolos de array recentemente adicionados para facilitar a interoperabilidade com bibliotecas externas para computação com matrizes e tensores, como CuPy, Dask e JAX. ### O Python 3.9 está chegando, quando o NumPy vai liberar wheels binárias? -_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 +_14 de setembro de 2020_ -- Python 3.9 será lançado em algumas semanas. Se você for quiser usar imediatamente a nova versão do Python, você pode ficar desapontado ao descobrir que o NumPy (e outros pacotes binários como SciPy) não terão wheels no dia do lançamento. É um grande esforço adaptar a infraestrutura de compilação a uma nova versão de Python e normalmente leva algumas semanas para que os pacotes apareçam no PyPI e no conda-forge. Em preparação para este evento, por favor, certifique-se de - atualizar seu `pip` para a versão 20.1 pelo menos para suportar `manylinux2010` e `manylinux2014` - usar [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) ou `--only-binary=:all:` para impedir `pip` de tentar compilar a partir do código fonte. ### NumPy versão 1.19.2 -_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. +_10 de setembro de 2020_ -- O [NumPy 1.19.2](https://numpy.org/devdocs/release/1.19.2-notes.html) está disponível. Essa última versão da série 1.19 corrige vários bugs, inclui preparações para o lançamento [do Cython 3](http://docs.cython.org/en/latest/src/changes.html) e fixa o setuptools para que o distutils continue funcionando enquanto modificações upstream estão sendo feitas. As wheels para aarch64 são compiladas com manylinux2014 mais recente que conserta um problema com distribuições linux diferentes. ### A primeira pesquisa NumPy está aqui! -_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. +_2 de julho de 2020_ -- Esta pesquisa tem como objetivo guiar e definir prioridades para tomada de decisões sobre o desenvolvimento do NumPy como software e como comunidade. A pesquisa está disponível em mais 8 idiomas além do inglês: Bangla, Hindi, Japonês, Mandarim, Português, Russo, Espanhol e Francês. -Please help us make NumPy better and take the survey [here](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl). +Ajude-nos a melhorar o NumPy respondendo à pesquisa [aqui](https://umdsurvey.umd.edu/jfe/form/SV_8bJrXjbhXf7saAl). ### O NumPy tem um novo logo! -_Jun 24, 2020_ -- NumPy now has a new logo: +_24 de junho de 2020_ -- NumPy agora tem um novo logo: NumPy logo -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. +O logotipo é uma versão moderna do antigo, com um design mais limpo. Obrigado à Isabela Presedo-Floyd por projetar o novo logotipo, bem como ao Travis Vaught pelo o logotipo antigo que nos serviu bem durante mais de 15 anos. -### NumPy versão 1.20.0 +### NumPy versão 1.19.0 -_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. +_20 de junho de 2020_ -- O NumPy 1.19.0 está disponível. Esta é a primeira versão sem suporte ao Python 2, portanto foi uma "versão de limpeza". A versão mínima de Python suportada agora é Python 3.6. Uma característica nova importante é que a infraestrutura de geração de números aleatórios que foi introduzida na NumPy 1.17.0 agora está acessível a partir do Cython. ### Aceitação no programa Season of Docs -_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). +_11 de maio de 2020_ -- O NumPy foi aceito como uma das organizações mentoras do programa Google Season of Docs. Estamos animados com a oportunidade de trabalhar com um *technical writer* para melhorar a documentação do NumPy mais uma vez! Para mais detalhes, consulte [o site oficial do programa Season of Docs](https://developers.google.com/season-of-docs/) e nossa [página de ideias](https://github.com/numpy/numpy/wiki/Google-Season-of-Docs-2020-Project-Ideas). ### NumPy versão 1.18.0 -_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`. +_22 de dezembro de 2019_ -- O NumPy 1.18.0 está disponível. Após as principais mudanças em 1.17.0, esta é uma versão de consolidação. É a última versão menor que suportará Python 3.5. Destaques dessa versão incluem a adição de uma infraestrutura básica para permitir o link com as bibliotecas BLAS e LAPACK em 64 bits durante a compilação, e uma nova C-API para `numpy.random`. Por favor, veja as [notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.18.0) para mais detalhes. @@ -175,20 +175,20 @@ Por favor, veja as [notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/release _15 de novembro de 2019_ -- Estamos felizes em anunciar que o NumPy e a OpenBLAS, uma das dependências-chave do NumPy, receberam um auxílio conjunto de $195,000 da Chan Zuckerberg Initiative através do seu programa [Essential Open Source Software for Science](https://chanzuckerberg.com/eoss/) que apoia a manutenção, crescimento, desenvolvimento e envolvimento da comunidade em ferramentas de código aberto fundamentais para a ciência. -Este auxílio será usado para aumentar os esforços de melhoria da documentação do NumPy, reformulação do site, desenvolvimento comunitário para melhor servir a nossa grande, e rapidamente crescente, base de usuários, assim como para garantir a sustentabilidade do projeto a longo prazo. 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. +Este auxílio será usado para aumentar os esforços de melhoria da documentação do NumPy, reformulação do site, desenvolvimento comunitário para melhor servir a nossa grande, e rapidamente crescente, base de usuários, assim como para garantir a sustentabilidade do projeto a longo prazo. Enquanto a equipe OpenBLAS se concentrará em tratar de um conjunto de questões técnicas fundamentais, em particular relacionadas a *thread-safety*, AVX-512, e *thread-local storage* (TLS), bem como melhorias algorítmicas na ReLAPACK (Recursive LAPACK) da qual a OpenBLAS depende. -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. +Mais detalhes sobre nossas propostas e resultados esperados podem ser encontrados na [proposta completa de concessão de auxílio](https://figshare.com/articles/Proposal_NumPy_OpenBLAS_for_Chan_Zuckerberg_Initiative_EOSS_2019_round_1/10302167). O trabalho está agendado para começar no dia 1 de dezembro de 2019 e continuar pelos próximos 12 meses. ## Lançamentos -Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Bugfix releases (only the `z` changes in the `x.y.z` version number) have no new features; minor releases (the `y` increases) do. +Aqui está uma lista de versões do NumPy, com links para notas de lançamento. Bugfix lança (apenas o `z` muda no `x.y.` número da versão) não tem novos recursos; versões menores (o `y` aumenta) sim. -- NumPy 1.25.1 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.1)) -- _8 Jul 2023_. +- NumPy 1.25.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.1)) -- _8 de julho de 2023_. - NumPy 1.24.4 ([notas de lançamento](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _26 de junho de 2023_. -- NumPy 1.25.0 ([release notes](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 Jun 2023_. +- NumPy 1.25.0 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.0)) -- _17 de junho de 2023_. - NumPy 1.24.3 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.3)) -- _22 de abril de 2023_. - NumPy 1.24.2 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.2)) -- _5 de fevereiro de 2023_. - NumPy 1.24.1 ([notas de versão](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.1)) -- _26 de dezembro de 2022_. From 3d48017cbbfafe980278fdf2831bec0799106bd6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ralf Gommers Date: Mon, 24 Jul 2023 14:35:29 +0200 Subject: [PATCH 49/49] New translations config.yaml (Portuguese, Brazilian) --- content/pt/config.yaml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/content/pt/config.yaml b/content/pt/config.yaml index 14170b32ca..a0b70147f7 100644 --- a/content/pt/config.yaml +++ b/content/pt/config.yaml @@ -10,7 +10,7 @@ params: #Hero subtitle (optional) subtitle: A biblioteca fundamental para computação científica com Python #Button text - buttontext: "Latest release: NumPy 1.25. View all releases" + buttontext: "Última versão: NumPy 1.25. Veja todas as versões" #Where the main hero button links to buttonlink: "/pt/news/#releases" #Hero image (from static/images/___)