社区管理指南#
这些指南适用于 作为 Matplotlib 代表 时，例如在冲刺活动、正式演讲或教程中，以及在 Matplotlib 管理的任何社区场合。
我们社区参与的方法首先由我们的 使命宣言 指导：
我们证明我们关心可视化作为一种实践
我们深化实践和社区支持用户的能力，促进探索，制作高质量的可视化，并保持易于理解和可扩展性。
我们展示了库的高级使用，而不会增加文档的维护负担，并认可在github工作流程之外发生的贡献。
我们使用通信平台来维持与可能不再活跃于GitHub的贡献者的关系，建立与潜在贡献者的关系，并与使用Matplotlib的其他项目和社区建立联系。
在优先考虑可理解性和可扩展性的同时，我们认识到无论以何种方式使用 Matplotlib 的人都是我们社区的一部分。这样做可以赋予我们的社区成员相互建立社区的能力，例如通过创建教育资源、构建第三方工具和建立非正式的指导网络。
官方沟通渠道#
科学Python社区使用各种通信平台来了解新功能和项目，通过告诉我们他们的想法来贡献，提出问题和错误，并展示他们的用例和构建的工具。
以下场所由 Matplotlib 维护者和贡献者管理：
库和文档: matplotlib/matplotlib
邮件列表#
维护#
如果您有兴趣管理聊天室或论坛，或访问社交媒体账户：
Matplotlib 维护者应联系 community-manager。
其他人应将电子邮件发送至 matplotlib-social-admin@numfocus.org：
介绍自己 - GitHub 用户名和社区参与情况。
描述想要管理或贡献于社交的原因。
内容指南#
在官方渠道上的交流，例如Matplotlib主页或Matplotlib社交账号，应符合以下标准。如果你不确定你想要发布或分享的内容是否符合这些指南，请在发布前在 社交媒体协调 频道询问。
一般指南#
专注于 Matplotlib、第三方包以及使用 Matplotlib 制作的视觉化内容。
这些也是可接受的主题：
可视化最佳实践和库。
NumFOCUS 和 Scientific Python 的项目和倡议。
如何为开源项目做贡献。
使用 Matplotlib 的项目，例如科学论文。
不要无端贬低其他可视化库和工具，但只要批评具有建设性，就是可以接受的。
遵循沟通最佳实践：
在可能造成伤害的情况下，不要分享非专家的视觉化内容：
明确说明何时无法验证可视化数据/结论。
不要依赖机器翻译进行敏感的可视化。
验证内容来源（特别是在Instagram和博客上）：
Instagram/博客：确保 mpl 有权重新发布/分享内容
确保内容清晰引用：
例如，重新编写一个示例的教程必须注明原始示例的出处。
有限的自我/公司推广是可以接受的。
内容不应超过大约四分之一。
视觉媒体指南#
视觉媒体，如图片和视频，不得违反 行为准则 ，也不得违反任何平台的规则。具体来说：
视觉媒体必须符合其可能发布到的所有网站的指南：
强调视觉媒体所展示的可视化技术。
明确指出分享并不意味着对内容的认可。
例如，与比特币相关的可视化
无障碍性#
通信中的视觉媒体应尽可能做到无障碍：
在平台允许的情况下，为图片和视频添加替代文本：
警告明亮的、闪烁的图像，并在可能的情况下关闭自动播放。
对于社交媒体团队制作的图片和视频：
使图形对于因色盲、低视力或其他原因而难以感知颜色的人可感知。
不要制作明亮、闪烁的图像。
更改指南#
作为负责实施这些准则的人员，社区经理 应被告知拟议的变更。同样，特定平台的准则（例如 Twitter、Instagram）应由负责该平台的人员审查，如果该人员与社区经理不同。如果没有达成共识，关于准则的决定将由社区经理负责。
社交媒体#
活跃的社交媒体#
https://twitter.com/matplotlib
https://instagram.com/matplotart/
官方账号#
https://bsky.app/profile/matplotlib.bsky.social
https://fosstodon.org/@matplotlib
https://www.tiktok.com/@matplotart
https://www.youtube.com/matplotlib