L10n japanese updates 2023 11 17 (#698)

steppi · rgommers · tkoyama010 · web-flow · commit a53f36900732 · 2023-12-15T14:01:45.000-05:00
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Co-authored-by: Tetsuo Koyama &lt;tkoyama010@gmail.com&gt;

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Co-authored-by: Ralf Gommers &lt;ralf.gommers@gmail.com&gt;
Co-authored-by: Tetsuo Koyama &lt;tkoyama010@gmail.com&gt;
diff --git a/content/ja/about.md b/content/ja/about.md
@@ -45,8 +45,8 @@ Numpy プロジェクトのコアメンバーは、プロジェクトへの貢
 - ウェブサイト
 - 調査
 - 翻訳
-- 最適化
 - スプリントのメンター
+- 最適化
 - 資金と助成金
 
 個々のチームメンバーについては、 [チーム](/teams/) のページを参照してください。
diff --git a/content/ja/config.yaml b/content/ja/config.yaml
@@ -104,7 +104,7 @@ params:
         icon: github
       - 
         link: https://www.youtube.com/channel/UCguIL9NZ7ybWK5WQ53qbHng
-        icon: YouTube
+        icon: youtube
       - 
         link: https://twitter.com/numpy_team
         icon: twitter
diff --git a/content/ja/news.md b/content/ja/news.md
@@ -1,35 +1,48 @@
 ---
 title: ニュース
 sidebar: false
-newsHeader: "numpy.orgが日本語とポルトガル語に対応しました。"
-date: 2023-08-02
-newsLink: /ja/news
+newsHeader: "NumPy 1.26.0 がリリースされました。"
+date: 2023-09-16
 ---
 
-### numpy.orgが日本語とポルトガル語に対応しました。
+### NumPy 1.26.0 がリリースされました。
 
-_2023年8月2日_ -- numpy.orgが2つの言語で利用可能になりました：
-日本語とポルトガル語。 私たちの熱心なボランティアがいなければ、これは不可能です：
+_2023年9月16日_ -- [NumPy 1.26.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.26.0-notes.html)がリリースされました。 今回のリリースの目玉機能は次のとおりです。
 
-_ポルトガル語:_
-* Melissa Weber Mendonça (melissawm)
+* Python 3.12.0 のサポート
+* Cython 3.0.0 との互換性
+* Mesonビルドシステムの利用
+* SIMD サポートの改善
+* f2py のバグ修正, meson と bind(x) のサポート
+* 更新された BLAS/LAPACK の高速化ライブラリのサポート
+
+Numpy 1.26.0 は 1.25 からの互換性を保持しています。Mesonビルドシステムへの移行とCython 3.0.0のサポートが目的のリリースです。 合計20人がこのリリースに貢献し、59個のプルリクエストがマージされました。
+
+このリリースでサポートされている Python のバージョンは3.9から 3.12 です。
+
+### numpy.orgが日本語とポルトガル語で利用可能になりました
+
+_2023年4月2日_ -- numpy.orgが2つの言語で利用可能になりました： 日本語とポルトガル語。 熱心なボランティアがいなければ、このプロジェクトは不可能でした：
+
+_ポルトガル語_
+* Melissa Weber Mendonça (melissawm)
 * Ricardo Prins (ricardoprins)
-* Getúlio Silva (getuliosilva)
+* Getúlio Silva (getuliosilva)
 * Julio Batista Silva (jbsilva)
 * Alexandre de Siqueira (alexdesiqueira)
 * Alexandre B A Villares (villares)
 * Vini Salazar (vinisalazar)
 
-_日本語:_
+_日本語：_
 * Atsushi Sakai (AtsushiSakai)
 * KKunai
 * Tom Kelly (TomKellyGenetics)
 * Yuji Kanagawa (kngwyu)
 * Tetsuo Koyama (tkoyama010)
 
-翻訳インフラストラクチャに関する作業は、CZIからの資金援助でサポートされています。
+翻訳インフラストラクチャに関するプロジェクトは、CZIからの資金援助でサポートされています。
 
-今後は、ウェブサイトをより多くの言語に翻訳したいと思います。 手伝いたい場合は、Slack上のNumPy翻訳チームと繋がってください: https://join.slack.com/t/numpy-team/shared_invite/zt-1gokbq56s-bvEpo10Ef7aHbVtVFeZv2w. (#translations チャンネルを探してください) また、Scientific Pythonエコシステム全体のドキュメントや教育コンテンツのローカライズに取り組む 翻訳チームも 立ち上げています。 これが興味を引いた場合は、Scientific Python Discordに参加してください: https://discord.gg/khWtqY6RKr (#translation チャンネルを探してください)
+今後も、NumPyのウェブサイトをより多くの言語に翻訳したいと思っています。 もし手伝える場合は、Slack上のNumPy翻訳チームに連絡をお願います: https://join.slack.com/t/numpy-team/shared_invite/zt-1gokbq56s-bvEpo10Ef7aHbVtVFeZv2w. (#translation チャンネルを探してください) また、Scientific Pythonエコシステム全体のドキュメントや教育コンテンツのローカライズに取り組む翻訳チームも 立ち上げています。 このプロジェクトにも興味がある場合は、是非Scientific Python Discordに参加してください: https://discord.gg/khWtqY6RKr. (#translation チャンネルを探してください)
 
 ### NumPy 1.25.0 リリース
 
@@ -58,7 +71,7 @@ _2023年1月6日_ –- Mukulika PahariとRoss Barnowskiは、Melissa MendoncAudi
 
 ### NumPy 1.24.0 リリース
 
-_2022年12月18日_ -- [Numpy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースの目玉機能は次のとおりです。
+_2022年12月18日_ -- [Numpy 1.24.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.24.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースのハイライトは次のとおりです。
 
 * スタッキング関数のための新しい"dtype"と"casting"キーワードの追加
 * F2PYの新機能追加とバグ修正
@@ -120,7 +133,7 @@ _2021年7月12日_ -- NumPy ではコミュニティの力を信じています
 
 ### NumPy 1.19.0 リリース
 
-_2021年1月23日_ -- [Numpy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースの目玉機能は次のとおりです。
+_2021年1月23日_ -- [Numpy 1.21.0](https://numpy.org/doc/stable/release/1.21.0-notes.html) がリリースされました。 今回のリリースのハイライトは下記の通りです。
 
 - より多くの機能やプラットフォームをカバーするためのSIMD関連の改善が実施されました。
 - dtypeのための新しいインフラとキャストの準備
@@ -212,6 +225,10 @@ _2019年11月15日_ -- NumPyと、NumPyの重要な依存ライブラリの1つ
 
 こちらは、より以前のNumPyリリースのリストで、各リリースノートへのリンクが記載されています。 全てのバグフィックスリリース(バージョン番号`x.y.z` の`z`だけが変更されたもの)は新しい機能追加はされず、マイナーリリース (`y` が増えたもの)は、新しい機能追加されています。
 
+
+- NumPy 1.26.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.26.2)) -- _2023年11月12日_.
+- NumPy 1.26.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.26.1)) -- _2023年10月14日_.
+- NumPy 1.26.0 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.26.0)) -- _2023年9月16日_.
 - NumPy 1.25.2 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.2)) -- _2023年7月31日_.
 - NumPy 1.25.1 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.25.1)) -- _2023年7月8日_.
 - NumPy 1.24.4 ([リリースノート](https://github.com/numpy/numpy/releases/tag/v1.24.4)) -- _2023年6月26日_.
diff --git a/content/ja/tabcontents.yaml b/content/ja/tabcontents.yaml
@@ -28,7 +28,7 @@ params:
         url: https://cupy.chainer.org
       - 
         title: JAX
-        text: "NumPyコードの合成可能な変換ライブラリ:  微分、ベクトル化、GPU/TPUへのジャストインタイムコンパイル"
+        text: "NumPyコードの合成可能な変換ライブラリ: 微分、ベクトル化、GPU/TPUへのジャストインタイムコンパイル"
         img: /images/content_images/arlib/jax_logo_250px.png
         alttext: JAX
         url: https://github.com/google/jax
@@ -75,11 +75,11 @@ params:
         alttext: xtensor
         url: https://github.com/xtensor-stack/xtensor-python
       - 
-        title: XND
+        title: Awkward
         text: Numpy のような イディオムを使って JSON のようなデータを操作するライブラリ
         img: /images/content_images/arlib/xnd.png
-        alttext: xnd
-        url: https://xnd.io
+        alttext: awkward
+        url: https://awkward-array.org/
       - 
         title: uarray
         text: APIを実装から切り離すPythonバックエンドシステム (unumpyはNumPy APIを提供しています)
@@ -120,7 +120,7 @@ params:
         alttext: シンプルなグラフ
         img: /images/content_images/sc_dom_img/sd6.svg
       - 
-        title: 天文学における計算
+        title: 天文学
         alttext: 望遠鏡
         img: /images/content_images/sc_dom_img/astronomy_processes.svg
       - 
@@ -207,7 +207,7 @@ params:
       - 
         url: https://napari.org
         img: /images/content_images/v_napari.png
-        alttext: ナパリで作られた多次元画像
+        alttext: napariで作られた多次元画像
       - 
         url: https://vispy.org/gallery/index.html
         img: /images/content_images/v_vispy.png
@@ -216,4 +216,4 @@ params:
       - 
         text: NumPyは、[Matplotlib](https://matplotlib.org)、[Seaborn](https://seaborn.pydata.org)、[Plotly](https://plot.ly)、[Altair](https://altair-viz.github.io)、[Bokeh](https://docs.bokeh.org/en/latest/)、[Holoviz](https://holoviz.org)、[Vispy](http://vispy.org)、[Napari](https://github.com/napari/napari)、[PyVista](https://github.com/pyvista/pyvista)などの、急成長している[Python visualization landscape](https://pyviz.org/overviews/index.html)に欠かせないコンポーネントです。
       - 
-        text: NumPy の大規模配列の高速処理により、研究者はネイティブの Python が扱うことができるよりも、はるかに大きなデータセットを可視化することができます。
+        text: NumPy の大規模配列の高速処理により、研究者は、ネイティブの Python が扱うことができるよりもはるかに大きなデータセットを可視化することができます。

Original file line number	Diff line number	Diff line change
`@@ -104,7 +104,7 @@ params:`
`104`	`104`	`icon: github`
`105`	`105`	`-`
`106`	`106`	`link: https://www.youtube.com/channel/UCguIL9NZ7ybWK5WQ53qbHng`
`107`		`- icon: YouTube`
	`107`	`+ icon: youtube`
`108`	`108`	`-`
`109`	`109`	`link: https://twitter.com/numpy_team`
`110`	`110`	`icon: twitter`
Original file line number	Diff line number	Diff line change
`@@ -28,7 +28,7 @@ params:`
`28`	`28`	`url: https://cupy.chainer.org`
`29`	`29`	`-`
`30`	`30`	`title: JAX`
`31`		`- text: "NumPyコードの合成可能な変換ライブラリ: 微分、ベクトル化、GPU/TPUへのジャストインタイムコンパイル"`
	`31`	`+ text: "NumPyコードの合成可能な変換ライブラリ: 微分、ベクトル化、GPU/TPUへのジャストインタイムコンパイル"`
`32`	`32`	`img: /images/content_images/arlib/jax_logo_250px.png`
`33`	`33`	`alttext: JAX`
`34`	`34`	`url: https://github.com/google/jax`
`@@ -75,11 +75,11 @@ params:`
`75`	`75`	`alttext: xtensor`
`76`	`76`	`url: https://github.com/xtensor-stack/xtensor-python`
`77`	`77`	`-`
`78`		`- title: XND`
	`78`	`+ title: Awkward`
`79`	`79`	`text: Numpy のようなイディオムを使って JSON のようなデータを操作するライブラリ`
`80`	`80`	`img: /images/content_images/arlib/xnd.png`
`81`		`- alttext: xnd`
`82`		`- url: https://xnd.io`
	`81`	`+ alttext: awkward`
	`82`	`+ url: https://awkward-array.org/`
`83`	`83`	`-`
`84`	`84`	`title: uarray`
`85`	`85`	`text: APIを実装から切り離すPythonバックエンドシステム (unumpyはNumPy APIを提供しています)`
`@@ -120,7 +120,7 @@ params:`
`120`	`120`	`alttext: シンプルなグラフ`
`121`	`121`	`img: /images/content_images/sc_dom_img/sd6.svg`
`122`	`122`	`-`
`123`		`- title: 天文学における計算`
	`123`	`+ title: 天文学`
`124`	`124`	`alttext: 望遠鏡`
`125`	`125`	`img: /images/content_images/sc_dom_img/astronomy_processes.svg`
`126`	`126`	`-`
`@@ -207,7 +207,7 @@ params:`
`207`	`207`	`-`
`208`	`208`	`url: https://napari.org`
`209`	`209`	`img: /images/content_images/v_napari.png`
`210`		`- alttext: ナパリで作られた多次元画像`
	`210`	`+ alttext: napariで作られた多次元画像`
`211`	`211`	`-`
`212`	`212`	`url: https://vispy.org/gallery/index.html`
`213`	`213`	`img: /images/content_images/v_vispy.png`
`@@ -216,4 +216,4 @@ params:`
`216`	`216`	`-`
`217`	`217`	text: NumPyは、[Matplotlib](https://matplotlib.org)、[Seaborn](https://seaborn.pydata.org)、[Plotly](https://plot.ly)、[Altair](https://altair-viz.github.io)、[Bokeh](https://docs.bokeh.org/en/latest/)、[Holoviz](https://holoviz.org)、[Vispy](http://vispy.org)、[Napari](https://github.com/napari/napari)、[PyVista](https://github.com/pyvista/pyvista)などの、急成長している[Python visualization landscape](https://pyviz.org/overviews/index.html)に欠かせないコンポーネントです。
`218`	`218`	`-`
`219`		`- text: NumPy の大規模配列の高速処理により、研究者はネイティブの Python が扱うことができるよりも、はるかに大きなデータセットを可視化することができます。`
	`219`	`+ text: NumPy の大規模配列の高速処理により、研究者は、ネイティブの Python が扱うことができるよりもはるかに大きなデータセットを可視化することができます。`