semvec/pypi-packages huggingface dataset:
lightgbm_embedding 0.2.0
Feature embeddings with LightGBM
License: MIT
Requires Python: <3.14,>=3.9
Keywords: lightgbm, embeddings

# LightGBM Embeddings

Feature embeddings with LightGBM

## Installation

    pip install lightgbm-embedding

## Examples
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from lightgbm_embedding import LightgbmEmbedding

df = pd.read_csv(
    "https://gist.githubusercontent.com/curran/a08a1080b88344b0c8a7/raw/0e7a9b0a5d22642a06d3d5b9bcbad9890c8ee534/iris.csv"
)
cols = df.columns[:-1]
target = df.columns[-1]
num_classes = df[target].nunique()

X_train, X_test = train_test_split(
    df, test_size=0.2, stratify=df[target], random_state=42
)

n_dim = 20
emb = LightgbmEmbedding(n_dim=n_dim)
emb.fit(X_train[cols], X_train[target])
X_train_embed = emb.transform(X_train[cols])
X_test_embed = emb.transform(X_test[cols])
```
lssr 1.3.0
Alternative ls command.
License: MIT
Requires Python: <4.0,>=3.9

# lssr

Alternative ls command.

[![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/lssr)](https://pypi.python.org/pypi/lssr)
[![PyPI - Python Version](https://img.shields.io/pypi/pyversions/lssr)](https://pypi.python.org/pypi/lssr)
[![Tests](https://github.com/seijinrosen/lssr/actions/workflows/tests.yml/badge.svg)](https://github.com/seijinrosen/lssr/actions/workflows/tests.yml)
[![CodeQL](https://github.com/seijinrosen/lssr/actions/workflows/codeql-analysis.yml/badge.svg)](https://github.com/seijinrosen/lssr/actions/workflows/codeql-analysis.yml)
[![codecov](https://codecov.io/gh/seijinrosen/lssr/branch/main/graph/badge.svg)](https://codecov.io/gh/seijinrosen/lssr)
[![Downloads](https://pepy.tech/badge/lssr)](https://pepy.tech/project/lssr)
[![Downloads](https://pepy.tech/badge/lssr/month)](https://pepy.tech/project/lssr)
[![Downloads](https://pepy.tech/badge/lssr/week)](https://pepy.tech/project/lssr)
[![Code style: black](https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg)](https://github.com/psf/black)

## インストール

Python 3.9 以上がインストールされていれば利用可能です。

```sh
pip install lssr
```

## 使い方

```sh
# カレントディレクトリにあるアイテムを表示
lssr

# 指定したディレクトリにあるアイテムを表示（相対パス）
lssr path/to/target/dir

# 絶対パスでの指定
lssr /absolute/path/to/target/dir

# ソート順を逆にする
lssr -r
lssr --reverse path/to/target/dir

# 最終内容更新時刻順の新しい順にソート
lssr -t
# 古い順
lssr -tr

# ファイルサイズの大きい順にソート
lssr -S
# 小さい順
lssr -rS

# オプションの並び順は、ある程度自由です
lssr -t path/to/target/dir --reverse

# ヘルプを表示
lssr -h
lssr --help

# バージョンを表示
lssr -V
lssr --version
```

## `ls` コマンドとの違い

- アイテムの並び順が異なります。デフォルトで、以下の順序でアイテムが表示されます。

  - フォルダ -> ファイル
  - Unicode

  つまり、GitHub と同様の並び順になるはずです。

- ドットファイルを含んだリスト形式でのカラー表示がデフォルトです（`ls -AGl` と同等）。
- 現在、パスを 2 つ以上指定することはできません。その代わり、オプションの指定はパスの前後どちらでも良いです。
- 多くのオプションがまだ実装されていません。利用できるオプションは上記「使い方」やヘルプコマンドを参照してください。