semvec/pypi-packages huggingface dataset:
FF21003UNO 0.0.2
Librería para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales
License: MIT

# FF21003UNO

**FF21003UNO** es una librería en Python para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales utilizando métodos numéricos.

## Descripción

Esta librería incluye los siguientes métodos:

- Eliminación de Gauss
- Gauss-Jordan
- Regla de Cramer
- Descomposición LU
- Método de Jacobi
- Método de Gauss-Seidel
- Método de Bisección (para ecuaciones no lineales)

## Instalación

```bash
pip install FF21003UNO
GG14054UNO 0.1.0
Librería para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales. Corto CAD135
License: MIT
Requires Python: >=3.6


# GG14054UNO

Una librería Python para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales. Corto #1 de la materias CAD135.

## Instalación

```bash
pip install GG14054UNO
```

## Uso
## Sistemas lineales

```
import numpy as np
from GG14054UNO import gauss_elimination, gauss_jordan, cramer, lu_decomposition, jacobi, gauss_seidel

# Definir el sistema de ecuaciones Ax = b
A = np.array([[4, 1, -1], 
              [2, 7, 1], 
              [1, -3, 12]])
b = np.array([3, 19, 31])

# Resolver utilizando diferentes métodos
x1 = gauss_elimination(A, b)
x2 = gauss_jordan(A, b)
x3 = cramer(A, b)
x4 = lu_decomposition(A, b)
x5 = jacobi(A, b)
x6 = gauss_seidel(A, b)

print("Solución por eliminación de Gauss:", x1)
print("Solución por Gauss-Jordan:", x2)
print("Solución por regla de Cramer:", x3)
print("Solución por descomposición LU:", x4)
print("Solución por método de Jacobi:", x5)
print("Solución por método de Gauss-Seidel:", x6)

```

## Sistemas no lineales

```
from GG14054UNO import bisection

# Resolver una ecuación no lineal f(x) = 0
f = lambda x: x**2 - 4  # Ecuación x^2 - 4 = 0 (raíces en x = -2 y x = 2)

# Usar bisección para encontrar la raíz en el intervalo [1, 3]
root = bisection(f, 1, 3)
print("Raíz encontrada:", root)  # Debería ser aproximadamente 2

```

## Métodos Implementados

1. Eliminación de Gauss - Resuelve sistemas lineales mediante eliminación hacia adelante y sustitución hacia atrás.
2. Gauss-Jordan - Resuelve sistemas lineales reduciendo la matriz a su forma escalonada reducida.
3. Regla de Cramer - Utiliza determinantes para resolver sistemas lineales.
4. Descomposición LU - Factoriza la matriz en matrices triangulares inferior y superior.
5. Método de Jacobi - Método iterativo para sistemas lineales.
6. Método de Gauss-Seidel - Método iterativo con convergencia más rápida que Jacobi.
7. Método de Bisección - Encuentra raíces de ecuaciones no lineales.

## Requisitos

* NumPy
* SciPy

```
pip install numpy scipy

```
spotify-playlist-tool 0.1.0
A CLI tool for managing Spotify playlists.
License: MIT
Requires Python: >=3.7

# Spotify Playlist Tool

A command-line interface (CLI) for managing and filtering Spotify playlists using the Spotify Web API. Export to JSON, filter by artist or mood, randomize tracks, and avoid duplicates—all with a single command.

[![MIT License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](LICENSE)

## Features

- Export from or import to JSON
- Filter by:
  - Artist name
  - Release date (`--after`, `--before`)
  - Audio features: tempo, energy, valence, danceability
- Shuffle or sort tracks
- Avoid re-adding duplicates
- Resolves playlist names (auto-creates if not found)
- Safety protection with `--force`

## Installation

Clone the repository and install with pip:

```bash
git clone https://github.com/gretchycat/spotify_playlist_tool.git
cd spotify_playlist_tool
pip install .
```

## Usage

```bash
spotify_playlist_tool --source liked --dest "My Mood Booster" --random --min_valence 0.6 --nodup
```

## Command-line Options

- `--source`  — Spotify playlist ID, name, `liked`, or a local JSON file
- `--dest`    — Playlist ID, name, or JSON file
- `--artist`  — Filter by artist name
- `--after` / `--before` — Filter by release date (YYYY-MM-DD)
- `--min_tempo`, `--max_energy`, `--min_valence`, etc. — Filter by audio features
- `--sort`    — Sort by `alpha`, `artist`, or `date`
- `--random`  — Shuffle output tracks
- `--nodup`   — Prevent adding duplicates
- `--force`   — Allow operations where source and dest are the same

## License

This project is licensed under the [MIT License](LICENSE).