semvec/pypi-packages huggingface dataset:
open-geoodata 0.1.0
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Requires Python: >=3.11

# Open Geodata

[![Publish Python 🐍 distributions 📦 to PyPI](https://github.com/open-geodata/open-geodata/actions/workflows/publish-to-pypi.yml/badge.svg)](https://github.com/open-geodata/open-geodata/actions/workflows/publish-to-pypi.yml)

[GitHub](https://github.com/open-geodata/open-geodata) | [PyPI](https://pypi.org/project/open-geodata/)

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O **_OpenGeodata_** tem como objetivo disponibilizar dados espaciais para pequenos projetos. A concepção é que ter os
dados localmente pode ser mais interessante (e barato!) que manter dados em servidores.\
Alguns dos dados básicos disponíveis no pacote são:

- **geo.br_ibge.br_ibge**: Limites dos Estados
- **geo.sp.sp_050k_wgs84**: Limites administrativos municipais do Estado de São Paulo em escala 1:50.000.
- **geo.sp.sp_250k_wgs84**: Limites administrativos municipais do Estado de São Paulo em escala 1:250.000.

<br>

O projeto disponibiliza poucos dados, tendo em vista a limitação de 100mb do repositório oficial [PyPi](https://pypi.org/). É possível
acessar outros dados instalando pacotes adicionais listados no [wiki/Dados](https://github.com/open-geodata/open-geodata/wiki/Dados)

> Para mais informações, ver [**Wiki**](https://github.com/open-geodata/open-geodata/wiki)

<br>

Para possibilitar testes do pacote, criei um [Google Colab](https://colab.research.google.com/drive/1s_w9t599OstJ0KS99NusH2EVGYa5twMh?usp=sharing).<br>
Todos os _datasets_ estão com _datum_ WGS84 (EPSG: 4326).

<br>

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### _TODO_

1. Estudar mais o [incremental](https://github.com/twisted/incremental)
2. Definir os _layers_ para projetos apartados
3. Estudar a possibilidade de participar dados, conforme mencionado [aqui](https://dev.to/bowmanjd/easily-load-non-python-data-files-from-a-python-package-2e8g)!
mujoco-animator 0.0.2
The mujoco-animator project
Requires Python: >=3.11

# mujoco-animator

Welcome to the mujoco-animator project!

This utility can be used to generate animations of Mujoco models, which in turn can be used for training robots to do bespoke behaviors.

## Getting Started

### File Format

If you just want to use recorded animations to train your model, install the base package:

```bash
pip install mujoco-animator
```

You can then load the `MjAnim` file format, which exposes a nice helper method to get per-frame qpos targets:

```python
from mujoco_animator import MjAnim

anim = MjAnim.load("/path/to/file.mjanim")
qpos_sequence = anim.to_numpy(dt, interp="cubic", loop=True)
```

### CLI

If you want to start recording animations using the CLI, install with:

```bash
pip install 'mujoco-animator[cli]'
```

Then you can run

```bash
mujoco-animator /path/to/your/robot.mjcf
```