<div dir="ltr"><div dir="ltr"><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, Oct 16, 2019 at 4:22 AM Inessa Pawson <<a href="mailto:albuscode@gmail.com">albuscode@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">I’m working on creating a curated collection of NumPy related educational resources (tutorials, articles, books, presentations, courses, etc.).<br>Your recommendations would be much appreciated, especially in languages other than English. Please include in your submission a brief description why it deserves mention on <a href="http://numpy.org" target="_blank">numpy.org</a> and what audience would benefit from it the most.</div></div></div></blockquote><div><br></div><div>Just in case I didn't mention it before, there's a list at the bottom of <a href="https://github.com/numfocus/gsod/blob/master/2019/NumPy_ideas_list.md">https://github.com/numfocus/gsod/blob/master/2019/NumPy_ideas_list.md</a></div><div><br></div><div>And I see I missed Nicolas Rougier's book on vectorization there, which is really nice: <a href="https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/">https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/</a></div><div><br></div><div>Audience for all those materials is beginning users. SciPy Lecture Notes are specifically designed to be good to teach with, which may be good to point out (so second audience is educators).<br></div><div><br></div><div>Cheers,<br></div><div>Ralf</div><div><br></div></div></div>