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# 貢獻《初學者的數據科學》
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感謝您對《初學者的數據科學》課程的貢獻興趣！我們歡迎社群的貢獻。
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## 目錄
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- [行為準則](../..)
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- [我可以如何貢獻？](../..)
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- [開始使用](../..)
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- [貢獻指南](../..)
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- [拉取請求流程](../..)
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- [風格指南](../..)
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- [貢獻者授權協議](../..)
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## 行為準則
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本專案採用了 [Microsoft 開源行為準則](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/)。
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欲了解更多資訊，請參閱 [行為準則 FAQ](https://opensource.microsoft.com/codeofconduct/faq/) 或聯繫 [opencode@microsoft.com](mailto:opencode@microsoft.com) 提出其他問題或意見。
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## 我可以如何貢獻？
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### 回報錯誤
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在建立錯誤報告之前，請檢查現有的問題以避免重複。當您建立錯誤報告時，請包含盡可能多的細節：
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- **使用清晰且描述性的標題**
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- **描述重現問題的具體步驟**
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- **提供具體範例**（程式碼片段、截圖）
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- **描述您觀察到的行為以及您期望的行為**
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- **包含您的環境細節**（作業系統、Python版本、瀏覽器）
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### 建議改進
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我們歡迎改進建議！當提出改進建議時：
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- **使用清晰且描述性的標題**
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- **提供詳細的建議改進描述**
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- **解釋為什麼此改進會有用**
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- **列出其他專案中類似的功能（如果適用）**
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### 貢獻文件
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我們非常感謝文件的改進：
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- **修正拼寫和語法錯誤**
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- **改善解釋的清晰度**
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- **補充缺失的文件**
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- **更新過時的資訊**
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- **添加範例或使用案例**
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### 貢獻程式碼
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我們歡迎以下程式碼貢獻：
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- **新增課程或練習**
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- **修正錯誤**
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- **改進現有的筆記本**
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- **新增數據集或範例**
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- **測驗應用程式的改進**
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## 開始使用
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### 先決條件
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在貢獻之前，請確保您已具備以下條件：
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1. 一個 GitHub 帳號
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2. 系統上已安裝 Git
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3. 安裝了 Python 3.7+ 和 Jupyter
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4. 安裝了 Node.js 和 npm（用於測驗應用程式的貢獻）
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5. 熟悉課程結構
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請參閱 [INSTALLATION.md](INSTALLATION.md) 以獲取詳細的設置說明。
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### Fork 和 Clone
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1. 在 GitHub 上 **Fork 此倉庫**
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2. **將您的 Fork 本地克隆**：
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```bash
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git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/Data-Science-For-Beginners.git
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cd Data-Science-For-Beginners
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```
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3. **添加上游遠端倉庫**：
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```bash
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git remote add upstream https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
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```
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### 建立分支
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為您的工作建立新分支：
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```bash
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git checkout -b feature/your-feature-name
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# or
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git checkout -b fix/your-bug-fix
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```
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分支命名規則：
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- `feature/` - 新功能或課程
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- `fix/` - 錯誤修正
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- `docs/` - 文件更改
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- `refactor/` - 程式碼重構
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## 貢獻指南
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### 關於課程內容
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當貢獻課程或修改現有課程時：
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1. **遵循現有結構**：
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- README.md 包含課程內容
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- Jupyter 筆記本包含練習
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- 作業（如果適用）
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- 連結到前測和後測
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2. **包含以下元素**：
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- 清晰的學習目標
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- 步驟式的解釋
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- 帶有註解的程式碼範例
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- 練習題以供練習
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- 額外資源的連結
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3. **確保可及性**：
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- 使用清晰、簡單的語言
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- 為圖片提供替代文字
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- 包含程式碼註解
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- 考慮不同的學習風格
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### 關於 Jupyter 筆記本
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1. **在提交之前清除所有輸出**：
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```bash
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jupyter nbconvert --clear-output --inplace notebook.ipynb
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```
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2. **包含帶有解釋的 Markdown 單元格**
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3. **使用一致的格式**：
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```python
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# Import libraries at the top
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import pandas as pd
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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# Use meaningful variable names
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# Add comments for complex operations
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# Follow PEP 8 style guidelines
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```
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4. **在提交之前完整測試您的筆記本**
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### 關於 Python 程式碼
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遵循 [PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/) 風格指南：
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```python
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# Good practices
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import pandas as pd
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def calculate_mean(data):
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"""Calculate the mean of a dataset.
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Args:
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data (list): List of numerical values
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Returns:
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float: Mean of the dataset
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"""
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return sum(data) / len(data)
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```
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### 關於測驗應用程式的貢獻
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當修改測驗應用程式時：
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1. **本地測試**：
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```bash
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cd quiz-app
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npm install
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npm run serve
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```
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2. **運行 linter**：
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```bash
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npm run lint
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```
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3. **成功構建**：
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```bash
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npm run build
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```
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4. **遵循 Vue.js 風格指南** 和現有模式
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### 關於翻譯
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當新增或更新翻譯時：
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1. 遵循 `translations/` 資料夾中的結構
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2. 使用語言代碼作為資料夾名稱（例如，法語使用 `fr`）
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3. 維持與英文版本相同的檔案結構
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4. 更新測驗連結以包含語言參數：`?loc=fr`
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5. 測試所有連結和格式
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## 拉取請求流程
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### 提交之前
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1. **使用最新更改更新您的分支**：
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```bash
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git fetch upstream
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git rebase upstream/main
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```
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2. **測試您的更改**：
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- 運行所有修改過的筆記本
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- 測試測驗應用程式（如果有修改）
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- 驗證所有連結是否有效
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- 檢查拼寫和語法錯誤
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3. **提交您的更改**：
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```bash
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git add .
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git commit -m "Brief description of changes"
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```
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撰寫清晰的提交訊息：
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- 使用現在式（例如："新增功能" 而非 "已新增功能"）
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- 使用命令式語氣（例如："移動游標到..." 而非 "游標移動到..."）
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- 第一行限制在 72 個字元內
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- 參考相關問題和拉取請求（如果適用）
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4. **推送到您的 Fork**：
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```bash
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git push origin feature/your-feature-name
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```
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### 建立拉取請求
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1. 前往 [倉庫](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners)
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2. 點擊 "Pull requests" → "New pull request"
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3. 點擊 "compare across forks"
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4. 選擇您的 Fork 和分支
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5. 點擊 "Create pull request"
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### PR 標題格式
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使用清晰、描述性的標題，遵循以下格式：
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```
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[Component] Brief description
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```
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範例：
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- `[Lesson 7] 修正 Python 筆記本導入錯誤`
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- `[Quiz App] 新增德語翻譯`
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- `[Docs] 更新 README，新增先決條件`
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- `[Fix] 修正可視化課程中的數據路徑`
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### PR 描述
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在您的 PR 描述中包含：
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- **內容**：您做了哪些更改？
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- **原因**：為什麼需要這些更改？
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- **方法**：您如何實現這些更改？
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- **測試**：您如何測試這些更改？
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- **截圖**：包含視覺更改的截圖
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- **相關問題**：連結到相關問題（例如，"Fixes #123"）
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### 審核流程
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1. **自動檢查** 會在您的 PR 上運行
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2. **維護者會審核** 您的貢獻
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3. **根據反饋進行修改**，並提交額外的更改
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4. 一旦獲得批准，**維護者會合併** 您的 PR
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### PR 合併後
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1. 刪除您的分支：
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```bash
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git branch -d feature/your-feature-name
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git push origin --delete feature/your-feature-name
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```
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2. 更新您的 Fork：
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```bash
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git checkout main
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git pull upstream main
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git push origin main
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```
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## 風格指南
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### Markdown
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- 使用一致的標題層級
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- 在各部分之間添加空行
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- 使用帶有語言指定的程式碼塊：
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````markdown
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```python
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import pandas as pd
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```
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````
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- 為圖片添加替代文字：``
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- 保持合理的行長度（約 80-100 字元）
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### Python
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- 遵循 PEP 8 風格指南
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- 使用有意義的變數名稱
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- 為函數添加文檔字符串
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- 在適當的地方包含類型提示：
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```python
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def process_data(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
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"""Process the input dataframe."""
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return df
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```
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### JavaScript/Vue.js
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- 遵循 Vue.js 2 風格指南
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- 使用提供的 ESLint 配置
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- 撰寫模組化、可重用的元件
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- 為複雜邏輯添加註解
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### 文件組織
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- 將相關文件放在一起
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- 使用描述性的文件名稱
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- 遵循現有的目錄結構
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- 不要提交不必要的文件（例如 .DS_Store、.pyc、node_modules 等）
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## 貢獻者授權協議
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本專案歡迎貢獻和建議。大多數貢獻需要您同意貢獻者授權協議（CLA），聲明您有權並確實授予我們使用您的貢獻的權利。詳細資訊請訪問 https://cla.microsoft.com。
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當您提交拉取請求時，CLA 機器人會自動判斷您是否需要提供 CLA，並適當地標記 PR（例如，標籤、評論）。只需按照機器人提供的指示操作即可。您只需在使用我們的 CLA 的所有倉庫中執行一次此操作。
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## 有問題嗎？
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- 查看我們的 [Discord 頻道 #data-science-for-beginners](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
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- 加入我們的 [Discord 社群](https://aka.ms/ds4beginners/discord)
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- 查看現有的 [問題](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues) 和 [拉取請求](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/pulls)
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## 感謝！
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您的貢獻使這個課程對每個人都更有價值。感謝您抽出時間進行貢獻！
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**免責聲明**：
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本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或誤釋不承擔責任。 |
