Fix "Numpy" -> "NumPy" in a bunch of places

numpy · rgommers · Jul 23, 2021 · Jul 23, 2021 · Jul 23, 2021 · Jul 23, 2021
commit d7ab5301db77e0c33b2f3871c5fd0d3d5cb4a9ea
diff --git a/content/zh/about.md b/content/zh/about.md
@@ -7,12 +7,12 @@ _下面是 NumPy 项目和社区的一些信息：_
 
 NumPy 是一个使 Python 支持数值计算的开源项目， 它诞生于 2005 年，早期由 Numeric 和 Numarray 库发展而来。 NumPy 将始终保证项目完整开源，所有人都可以根据 [修改后的 BSD 条款](https://github.com/numpy/numpy/blob/master/LICENSE.txt) 免费对其进行使用和分发。
 
-经过 Numpy 和 Python 科学计算社区协商讨论，最终决定将 Numpy 在 GitHub 上开源。 想要了解更多与社区治理有关的信息，请参阅我们的[治理文件](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html)。
+经过 NumPy 和 Python 科学计算社区协商讨论，最终决定将 NumPy 在 GitHub 上开源。 想要了解更多与社区治理有关的信息，请参阅我们的[治理文件](https://www.numpy.org/devdocs/dev/governance/index.html)。
 
 
 ## 指导委员会
 
-指导委员会的成员们通过与 Numpy 社区合作并提供服务的形式来确保项目的长期发展，包括技术层面和社区层面。 Numpy 指导委员会目前由下列成员组成（按字母顺序排列）：
+指导委员会的成员们通过与 NumPy 社区合作并提供服务的形式来确保项目的长期发展，包括技术层面和社区层面。 NumPy 指导委员会目前由下列成员组成（按字母顺序排列）：
 
 - Sebastian Berg
 - Ralf Gommers

diff --git a/content/zh/case-studies/gw-discov.md b/content/zh/case-studies/gw-discov.md
@@ -46,7 +46,7 @@ sidebar: false
            attr="(**图表来源:** 从二元黑洞合并中观察引力波，ResearchGate 出版物)"
            attrlink="https://www. esearchgate.net/publication/293886905_Observation_of_Gravitational_Waves_from_a_Binary_Black_Hole_Merger" >}}
 
-## Numpy 在引力波检测中的作用
+## NumPy 在引力波检测中的作用
 
 除了使用超级计算机暴力计算数值相对论之外，目前还无法使用任何其它技术计算黑洞合并发出的引力波。 LIGO 收集的数据量之大，就像无比微弱的引力波信号一样，令人难以置信。
 

diff --git a/content/zh/community.md b/content/zh/community.md
@@ -3,7 +3,7 @@ title: 社区
 sidebar: false
 ---
 
-Numby是一个社区驱动的开源项目，由一群十分多样化的[贡献者](/gallery/team.html)开发。 Numpy的领导层承诺要打造一个开放，包容，积极向上的社区。 请阅读 [ NumPy 行为准则](/code-of-conduct) 以了解如何用促进社区繁荣的方式与他人交流互动。
+Numby是一个社区驱动的开源项目，由一群十分多样化的[贡献者](/gallery/team.html)开发。 NumPy的领导层承诺要打造一个开放，包容，积极向上的社区。 请阅读 [ NumPy 行为准则](/code-of-conduct) 以了解如何用促进社区繁荣的方式与他人交流互动。
 
 我们提供多种交流渠道，可以用来学习知识、分享您的专业见解、或是与 NumPy 社区中的其他人联系。
 
@@ -15,7 +15,7 @@ Numby是一个社区驱动的开源项目，由一群十分多样化的[贡献
 
 ### [NumPy 邮件列表](https://mail.python.org/mailman/listinfo/numpy-discussion)
 
-这个列表是较长形式讨论的主要讨论区，例如将新功能添加到Numpy，更改Numpy 路线图或是各种项目级的决策。 同时也是NumPy的公告区，例如releases，开发者会议，Sprints 或是会议演讲也在这个列表中。
+这个列表是较长形式讨论的主要讨论区，例如将新功能添加到NumPy，更改NumPy 路线图或是各种项目级的决策。 同时也是NumPy的公告区，例如releases，开发者会议，Sprints 或是会议演讲也在这个列表中。
 
 在这个列表上，请用包含引文回复的方式回复邮件列表(而不是另一个发送者)，并且不要回复摘要。 这个列表提供了一个可检索的 [归档](http://numpy-discussion.10968.n7.nabble.com/)。
 

diff --git a/content/zh/contribute.md b/content/zh/contribute.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: Numpy贡献者指南
+title: NumPy贡献者指南
 sidebar: false
 ---
 

diff --git a/content/zh/gethelp.md b/content/zh/gethelp.md
@@ -5,7 +5,7 @@ sidebar: false
 
 **用户问题：** 获得帮助的最佳方法是将您的问题发布到[StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy)这样的有数以千计用户可以回答的网站上。  更轻量的备选方案包括 [IRC](https://webchat.freenode.net/?channels=%23numpy), [Gitter](https://gitter.im/numpy/numpy), 和 [Reddit](https://www.reddit.com/r/Numpy/)。 我们也希望我们能够关注这些站点的动向或者直接回答问题，但数量实在是太多了！
 
-**开发问题：** 与 Numpy 开发有关的事项(例如bug报告)，请看 [社区](/community)。
+**开发问题：** 与 NumPy 开发有关的事项(例如bug报告)，请看 [社区](/community)。
 
 
 

diff --git a/content/zh/history.md b/content/zh/history.md
@@ -3,7 +3,7 @@ title: NumPy的历史
 sidebar: false
 ---
 
-NumPy 是一个提供数组数据结构和相关快速数值计算程序的基础 Python 库。 一开始，这个库并没有多少资金，主要由研究生撰写，并且其中许多人没有接受过计算机科学教育。也常常得不到他们顾问的支持。 很难想象，这样一小群三流学生编程者能够颠覆具有数百万资金和高级工程师支持的成熟研究软件生态。 然而，事实证明，从长远来看，完全开放工具栈背后的哲学依据加上兴奋、友好、专注的社区是更好的。  现在，世界各地的科学家、工程师和许多其他专业人员都依赖于Numpy。 例如，已发表的用于引力波分析的脚本导入了NumPy，M87黑洞成像项目直接引用了NumPy。
+NumPy 是一个提供数组数据结构和相关快速数值计算程序的基础 Python 库。 一开始，这个库并没有多少资金，主要由研究生撰写，并且其中许多人没有接受过计算机科学教育。也常常得不到他们顾问的支持。 很难想象，这样一小群三流学生编程者能够颠覆具有数百万资金和高级工程师支持的成熟研究软件生态。 然而，事实证明，从长远来看，完全开放工具栈背后的哲学依据加上兴奋、友好、专注的社区是更好的。  现在，世界各地的科学家、工程师和许多其他专业人员都依赖于NumPy。 例如，已发表的用于引力波分析的脚本导入了NumPy，M87黑洞成像项目直接引用了NumPy。
 
 有关NumPy和相关库发展里程碑的详细说明，请参见[arxiv.org](arxiv.org/abs/1907.10121)。
 

diff --git a/content/zh/install.md b/content/zh/install.md
@@ -117,7 +117,7 @@ NumPy 不依赖任何其他Python 包。 不过它依赖于一个快速线性代
 
 - 用pip安装的 NumPy，线性代数库是 OpenBLAS。 OpenBLAS 库包含在NumPy的轮子中。 这让轮子变得更大，而且如果用户安装了 (假设) SciPy，他们现在会在磁盘上有两份OpenBLAS 副本。
 
-- 在 conda 的默认频道中，NumPy 是用 Intel MKL 构建的。 MKL 是个单独的软件包，在安装Numpy时会将它安装到用户环境中。
+- 在 conda 的默认频道中，NumPy 是用 Intel MKL 构建的。 MKL 是个单独的软件包，在安装NumPy时会将它安装到用户环境中。
 
 - 在 conda-forge 通道中，NumPy 是用虚构的“BLAS”软件包构建的。 当用户从conda-forge安装NumPy时，BLAS 软件包就会与实际库一起安装 - 默认是OpenBLAS ，不过它也可以是 MKL (默认频道)，乃至是[BLIS](https://github.com/flame/blis) 或reference BLAS(Netlib的参考实现版本)。
 

diff --git a/content/zh/learn.md b/content/zh/learn.md
@@ -5,7 +5,7 @@ sidebar: false
 
 有关 **官方NumPy文档**，请访问 [numpy.org/doc/stable](https://numpy.org/doc/stable)。
 
-## Numpy入门教程
+## NumPy入门教程
 
 您可以在[NumPy教程](https://numpy.org/numpy-tutorials)中找到 NumPy 社区的一套教程和教材。 本页面的目标是通过 NumPy 项目以 Jupyter Notebooks 的格式提供高质量的资源，用于自学和教学课程。 如果您有兴趣添加自己的内容，请查看 GitHub上的 [numpy-tutorials项目](https://github.com/numpy/numpy-tutorials) 。
 
@@ -52,7 +52,7 @@ sidebar: false
 
 * *Nicolas P. Rougier的*[100 NumPy练习题](http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/index.html)
 * * M. Scott Shell的*[NumPy 和 Scipy 介绍](https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/numpy.pdf)
-* *Stéfan van der Walt的*[Numpy Medkits](http://mentat.za.net/numpy/numpy_advanced_slides/)
+* *Stéfan van der Walt的*[NumPy Medkits](http://mentat.za.net/numpy/numpy_advanced_slides/)
 * [Python 中的 NumPy(进阶)](https://www.geeksforgeeks.org/numpy-python-set-2-advanced/)
 * [高级索引](https://www.tutorialspoint.com/numpy/numpy_advanced_indexing.htm)
 * [使用NumPy进行机器学习和数据分析](https://www.machinelearningplus.com/python/numpy-tutorial-python-part2/)
@@ -61,7 +61,7 @@ sidebar: false
 
 * *Jake Vanderplas编写的*[Python 数据科学手册](https://www.amazon.com/Python-Data-Science-Handbook-Essential/dp/1491912057)
 * *Wes McKinney的*[Python数据分析](https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-IPython/dp/1491957662)
-* *Robert Johansson的*[数值Python: 使用 Numpy、SciPy 和 Matplotlib 进行科学计算和数据科学应用](https://www.amazon.com/Numerical-Python-Scientific-Applications-Matplotlib/dp/1484242459)
+* *Robert Johansson的*[数值Python: 使用 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 进行科学计算和数据科学应用](https://www.amazon.com/Numerical-Python-Scientific-Applications-Matplotlib/dp/1484242459)
 
 <i class="far fa-file-video"></i> **视频**
 

diff --git a/content/zh/news.md b/content/zh/news.md
@@ -12,7 +12,7 @@ It’s time for another survey, and we are counting on you once again. It will t
 Follow the link to get started: https://berkeley.qualtrics.com/jfe/form/SV_aaOONjgcBXDSl4q.
 
 
-### Numpy 1.21.0 release
+### NumPy 1.21.0 release
 
 _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:
 
@@ -31,7 +31,7 @@ This NumPy release is the result of 581 merged pull requests contributed by 175
 _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 1.20.0 release
+### NumPy 1.20.0 release
 
 _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:
 - Type annotations for large parts of NumPy, and a new `numpy.typing` submodule containing `ArrayLike` and `DtypeLike` aliases that users and downstream libraries can use when adding type annotations in their own code.
@@ -54,7 +54,7 @@ _Sept 14, 2020_ -- Python 3.9 will be released in a few weeks. If you are an ear
 - use [`--only-binary=numpy`](https://pip.pypa.io/en/stable/reference/pip_install/#cmdoption-only-binary) or `--only-binary=:all:` to prevent `pip` from trying to build from source.
 
 
-### Numpy 1.19.2 release
+### NumPy 1.19.2 release
 
 _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.
 

diff --git a/content/zh/report-handling-manual.md b/content/zh/report-handling-manual.md
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: Numpy行为准则应知应会
+title: NumPy行为准则应知应会
 sidebar: false
 ---
 
@@ -41,7 +41,7 @@ sidebar: false
 如果行为守则委员会的一名成员发现明显和严重的违反行为，他们将采取下列行动：
 
 * 立即断开始作俑者与所有NumPy 通信频道的连接。
-* 告知举报者，他们的报告已经收到，被举报人已经断开和Numpy的联系。
+* 告知举报者，他们的报告已经收到，被举报人已经断开和NumPy的联系。
 * 在每种情况下，调解人都应作出努力与被举报人联系。 并明确的告诉他们，他们的语言或行动是如何构成“明显和严重的违反行为”的。 调解人还应指出，如果被举报人认为这是不公平的，或者他们想要重新和NumPy取得联系, 他们有权要求行为守则委员会进行下面描述的审查。 调解人应将这一审查结果报送给行为守则委员会。
 * 行为守则委员会将正式审查和签署所有适用这一行为的案件，以确保其不被用来进行普通程度争执的仲裁。
 

diff --git a/content/zh/user-survey-2020.md b/content/zh/user-survey-2020.md
@@ -5,7 +5,7 @@ sidebar: false
 
 2020 年，NumPy 调查团队与密歇根大学和马里兰大学联合主办的调查方法学硕士课程的师生合作，进行了第一次官方 NumPy 社区调查。 来自 75 个国家/地区的 1,200 多名用户参与其中，帮助我们勾勒出一幅 NumPy 社区的全景图，并表达了他们对项目未来的看法。
 
-{{< figure src="/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report_cover.png" class="fig-left" alt="2020年Numpy用户调查报告的封面，标题是'NumPy Community Survey 2020 - results'" width="250">}}
+{{< figure src="/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report_cover.png" class="fig-left" alt="2020年NumPy用户调查报告的封面，标题是'NumPy Community Survey 2020 - results'" width="250">}}
 
 **[下载报告](/surveys/NumPy_usersurvey_2020_report.pdf)** 以更仔细地查看调查结果。
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		用户问题：获得帮助的最佳方法是将您的问题发布到[StackOverflow](http://stackoverflow.com/questions/tagged/numpy)这样的有数以千计用户可以回答的网站上。更轻量的备选方案包括 [IRC](https://webchat.freenode.net/?channels=%23numpy), [Gitter](https://gitter.im/numpy/numpy), 和 [Reddit](https://www.reddit.com/r/Numpy/)。我们也希望我们能够关注这些站点的动向或者直接回答问题，但数量实在是太多了！

		开发问题：与 Numpy 开发有关的事项(例如bug报告)，请看 [社区](/community)。
		开发问题：与 NumPy 开发有关的事项(例如bug报告)，请看 [社区](/community)。



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