Skip to main content

No project description provided

Project description

LispTorch v0.1.0

C++ ile hızlandırılmış, Python için basit ve güçlü bir veri analizi kütüphanesi.

LispTorch , büyük veri setlerini işlemek için Python'ın kullanım kolaylığını C++'ın yüksek performansıyla birleştirir. Bu proje, veri okuma, ön işleme ve temel istatistiksel analiz gibi işlemleri hızlandırmayı hedefler.

Özellikler

  • Yüksek Performanslı CSV Okuma: Verileri diskten C++ hızıyla okur.
  • Otomatik Ön İşleme: Eksik (NaN) değerleri sütun ortalamalarıyla otomatik olarak doldurur.
  • Temel İstatistiksel Özet: describe() fonksiyonu ile veri setinize hızlı bir genel bakış sağlar.

Kurulum

Bu kütüphaneyi kullanmak için öncelikle C++ derleyicinizin (g++) ve Python ortamınızın kurulu olduğundan emin olun. Ardından, projenin ana dizininde aşağıdaki komutu çalıştırın:

bash
pip install .

Kullanim

#python-bash >>

import superframe_core

# Bir SuperFrameDataFrame nesnesi oluşturun
df = superframe_core.SuperFrameDataFrame()

# CSV dosyasını okuyun
# (Dosya adını kendi dosyanızla değiştirin)
df.read_csv("veriler.csv") 

# Veri setinizin temel istatistiklerini görüntüleyin
stats = df.describe()

# Sonuçları ekrana yazdırın
print(stats)

Katkıda Bulunma

Proje hala geliştirme aşamasındadır ve katkılarınıza açıktır. Her türlü hata raporu, özellik önerisi veya kod katkısı memnuniyetle karşılanır.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distributions

No source distribution files available for this release.See tutorial on generating distribution archives.

Built Distributions

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

lisptorch-0.1.3-cp312-cp312-musllinux_1_2_x86_64.whl (1.2 MB view details)

Uploaded CPython 3.12musllinux: musl 1.2+ x86-64

lisptorch-0.1.3-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl (121.4 kB view details)

Uploaded CPython 3.12manylinux: glibc 2.27+ x86-64manylinux: glibc 2.28+ x86-64

lisptorch-0.1.3-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl (1.2 MB view details)

Uploaded CPython 3.11musllinux: musl 1.2+ x86-64

lisptorch-0.1.3-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl (119.9 kB view details)

Uploaded CPython 3.11manylinux: glibc 2.27+ x86-64manylinux: glibc 2.28+ x86-64

File details

Details for the file lisptorch-0.1.3-cp312-cp312-musllinux_1_2_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.3-cp312-cp312-musllinux_1_2_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 4809e7e9e4c8bd8a1824d81df551b43cfd7f0594523dbef74877aa56e675f346
MD5 78600f163b499df1b3a0296bc3327b43
BLAKE2b-256 33a1860cedbf155ea677dd73299ecd9bb78921abf4dce93322f58737733fea6a

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file lisptorch-0.1.3-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.3-cp312-cp312-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 bb3d118959878f40e7a4af228246be100a4d52fd89358ba618a18c3fee980a8a
MD5 ecb2fa7f2f1b699f57afffd6393907f8
BLAKE2b-256 5d79a520d1ef252062eeb8af8c4480748792712da83175faafa343f3eb9304b6

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file lisptorch-0.1.3-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.3-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 093fc770070cf607c4a1e7cbb5e775f4ce9da991c786725eb2b6a690c4ddfcbc
MD5 c28dc52ea7062ca26815eafef8963565
BLAKE2b-256 b246aadb21d47a3bc2effc44b2b84b8925e294adff12640ee5b41fb60e0bc2e0

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file lisptorch-0.1.3-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.3-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 cac5cf14e45a5a79ad0884c59e59b233365020ca1da9e5e10c8c8828a7209cf5
MD5 f19da2f498afd4105e4a44f96a80e8dc
BLAKE2b-256 3ab3a1cbb28012f8ee674035ca40f4cb61760b693018dd8d1740d63b1d6165aa

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page