semvec/pypi-packages huggingface dataset:
estadistica-facil 1.0.18
_Permite realizar operaciones estadisticas de manera sencilla_

# Excel en Python

_Una libreria para hacer mediciones estadísticas basicas de datos_

## Instalación
_Instalar la librería en tu proyecto_
```
pip install estadistica-facil
```

## Comenzando 🚀

_Estas instrucciones te permitirán obtener una copia del proyecto en funcionamiento en tu máquina local para propósitos de desarrollo y pruebas._

Mira **Deployment** para conocer como desplegar el proyecto.


### Pre-requisitos 📋

_clona el proyecto_

```
git clone https://github.com/PeraBaja/excel-python.git
```
_instala numpy_

```
pip install numpy
```

## Ejemplos
```python
import estadistica_facil as e

datos = (2, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
agrupación = e.Agrupacion(datos, cantidadDeIntervalos=4, redondearAbajo=False)
frecuencias = e.Frecuencias(agrupación, datos)
mediciones_agrupación = e.MedicionesAgrupacion(agrupación, frecuencias, datos)
media = mediciones_agrupación.media()
mediana = mediciones_agrupación.mediana()
moda = mediciones_agrupación.moda()

print(media, mediana, moda)  # Ouput: 4.71, 4.5, 3

muestra = e.Muestra(datos)
moda = muestra.media()
mediana = muestra.mediana()
moda = muestra.moda()

print(media, mediana, moda)  # Ouput: 4.71 5 2
```
repo-radar 0.1.1
GitHub Pull Request audit toolkit with LLM and CLI support
Requires Python: >=3.9

# RepoRadar 🛰️

**RepoRadar** is a GitHub Pull Request audit and analytics toolkit built with Python.

It can be run in two modes:
- ✅ **Standalone** CLI-based audit with simple config input.
- 🤖 **LLM-integrated** server (via MCP protocol) for natural language-driven code review analytics.

---

## 🔧 Features

- 📊 Pull request insights by team, author, or date range
- ✅ Track test failures, large PRs, non-main merges
- 🧠 LLM integration (e.g., GPT-4o / o3-mini) via MCP (Model Context Protocol)
- 📁 Output as JSON or Markdown
- 🔌 GitHub API (via `PyGithub`)
- ⚙️ Designed for CI, cron, or local use

---

## 📦 Steps to Install and Use the toolkit
1. Install using the below command
    ```bash
    pip install repo-radar
    ```
2. Copy and use the example json to include required configurations.
config.example.json at repo_radar/examples
3. Run the following CLI by passing the config.json path
    ```bash
    repo-radar-config-audit --config path/to/config.json
    ```
4. To automatically pick and run the query using LLM
   1. Add the OpenAI API token to .env file, and use the below command
   2. Run the following CLI by passing the config.json path and the prompt
    ```bash
    repo-radar-llm-audit --config path/to/config.json --prompt "Which were stale PRs last week"
    ```

### ⬇️ To Contribute: Clone the repository and install the dependencies as follows:

```bash
git clone https://github.com/karthickshanmugarao/repo-radar.git
cd repo-radar
pip install uv
uv pip install .