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-0.1.5-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl (1.2 MB view details)

Uploaded CPython 3.11musllinux: musl 1.2+ x86-64

lisptorch-0.1.5-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-0.1.5-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.5-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 cebbca50f2be1c05e27b87ca1a48c2f8b0ff1b910ee3f7f4c9d5d38a42f95342
MD5 7c3abcc0473cffab66aee728cdf5ad1d
BLAKE2b-256 0676b80202631900ca3f97c359926a224fef67370818d8f555728b8838022e6a

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file lisptorch-0.1.5-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.5-cp311-cp311-manylinux_2_27_x86_64.manylinux_2_28_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 bcf486abd0ca5391b0bc20bb4bf14074a70b6569eaf03b42b256fd12a15f7bde
MD5 403211166a457f547c1ad7a1b7ff87de
BLAKE2b-256 e9c9918ac4db1bf9ecfec7a7a262c3302b28a3e4c6e28ac0982931ebd2087c25

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