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-0.1.7-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl (1.2 MB view details)

Uploaded CPython 3.11musllinux: musl 1.2+ x86-64

lisptorch-0.1.7-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-0.1.7-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.7-cp311-cp311-musllinux_1_2_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 bf49bb2859a40e4258e96cf011198e41945f73b03330112bcaedd339b998057f
MD5 0f030fa11fc0755fdb686e8b8bd37ee2
BLAKE2b-256 6c6bf55fe88968493c44d582d8b7dc7e30f49724c5c46368958447c26266482c

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file lisptorch-0.1.7-cp311-cp311-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for lisptorch-0.1.7-cp311-cp311-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 20f2c356a3a2ab04f787665b0cdfd1599c1f6933a4c4f3d2b739bf9dbf36bd63
MD5 d0c322765abac44896a65dbf66cedfa3
BLAKE2b-256 58830b8a471384d8f556a2ada733ca8d796aedc4205c1c9fb4430a9b5d3e70ec

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