<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title></title>
</head>
<body><div>On Thu, Jun 29, 2017, at 11:09, Charles R Harris wrote:<br></div>
<blockquote type="cite"><div dir="ltr"><div><div><br></div>
<div defang_data-gmailquote="yes"><div>On Thu, Jun 29, 2017 at 12:07 PM, Charles R Harris <span dir="ltr"><<a href="mailto:charlesr.harris@gmail.com">charlesr.harris@gmail.com</a>></span> wrote:<br></div>
<blockquote defang_data-gmailquote="yes" style="margin-top:0px;margin-right:0px;margin-bottom:0px;margin-left:0.8ex;border-left-width:1px;border-left-style:solid;border-left-color:rgb(204, 204, 204);padding-left:1ex;"><div dir="ltr"><div><div>I will be running the NumPy sprint at Scipy 2017 and I'm trying to put together a suitable list of things to sprint on. In my experience, sprinting on NumPy is hard, enhancements generally need lengthy review and even finding and doing simple bug fixes can take time. What I have in mind at this point, apart from what might be a getting started tutorial, could mostly be classified as janitorial work.<br></div>
</div>
</div>
</blockquote></div>
</div>
</div>
</blockquote><div><br></div>
<div>Here's a random idea: how about building a NumPy gallery?  scikit-{image,learn} has it, and while those projects may have more visual datasets, I can imagine something along the lines of Nicolas Rougier's beautiful book:<br></div>
<div><br></div>
<div><a href="http://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/">http://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/</a><br></div>
<div><br></div>
<div>Stéfan<br></div>
<div><br></div>
</body>
</html>