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-0.1.6-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl (1.2 MB view details)

Uploaded CPython 3.11musllinux: musl 1.2+ x86-64

lisptorch-0.1.6-cp311-cp311-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl (146.9 kB view details)

Uploaded CPython 3.11manylinux: glibc 2.17+ x86-64

File details

Details for the file lisptorch-0.1.6-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.6-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 d63c43098f973f23f143ca0e7169a2734b9eebd66aaf355f7c43d45fd8055eb1
MD5 825089e7acafd31d61a39d0c220e4483
BLAKE2b-256 6831070c75a0c1f4d2a3f937d92b5b3fa9751a49aef1e854737b833ee45c2a35

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file lisptorch-0.1.6-cp311-cp311-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.6-cp311-cp311-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 ed6c848e6d64c92245132864fd176938d297fd494dbf2275f40fd5d7d9fd1328
MD5 ef743ed39fe88343e723987ba4db6d36
BLAKE2b-256 0c302aee331ec40176b97064a2f13f1ac6c161d828f68433664324023e2fbe78

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