semvec/pypi-packages huggingface dataset:
sphericaldata 0.1.3
Проект для работы с данными, распределенными на поверхности гиперсферы.
Requires Python: >=3.10,<3.11

# SphericalData

Модуль для работы с данными, распределенными на поверхности гиперсферы.

## Руководство по использованию
Данный модуль позволяет выполнять следующие действия:
#### 1. Преобразование массива данных из декартовой системы координат в сферическую

Функция **toSpheric()** принимает на вход массив данных $X$ в декартовой системе координат размерностью $(N, M)$, где $N \geq 1$, $M \geq 3$. Тип входных данных — список (*list*) или массив Numpy (*numpy.ndarray*).

На выходе пользователь получает массив типа Numpy $X'$ размерностью $(N, M)$, где значение $X'[n, m]$ при
- $m = 0$ — радиальное расстояние $r \geq 0$;
- $m = \overline{1, M-2}$ — зенитные углы $\phi_{m} \in [0; \pi]$;
- $m = M-1$ — азимутальный угол $\theta \in [-\pi; \pi)$.

Вычисление компонент в сферической системе координат проводится по следующим формулам:
$$r_n = \sqrt{\sum_{i=0}^{M-1}{x_i^2}}$$
$$\phi_{n, m} = atan2(\sqrt{\sum_{i=m+1}^{M-1}{x_i^2}}, x_m)$$
$$\theta_n = atan2(x_{M-1}, x_{M-2})$$
$$atan2(y, x) = arctg(\frac{y}{x})$$

Пример программы:
```python3
import numpy as np
from sphericaldata.spheric import toSpheric

x_cart = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
# x_cart = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
x_sph = toSpheric(x)

print(x_sph)
```

```
[[3.74165739 1.30024656 0.98279372]
 [8.77496439 1.097478   0.87605805]]
```

#### 2. Преобразование массива данных из сферической системы координат в декартову

В противовес функции выше **toCartesian()** принимает на вход массив данных $X$ в сферической системе координат размерностью $(N, M)$, описание входных данных аналогично выходу функции **toSpheric()**. Тип входных данных — список (*list*) или массив Numpy (*numpy.ndarray*).

На выходе пользователь получает массив типа Numpy $X'$ размерностью $(N, M)$ в декартовой системе координат.

Вычисление компонент в декартовой системе координат проводится по следующим формулам:

$$x'_{n, 0} = r\cos{\phi_{n,0}}$$
$$x'_{n, m} = r\cos{\phi_{n,m}}\prod_{i=0}^{m-1}{\sin{\phi_{n,i}}}, m=\overline{1, M-2}$$
$$x'_{n, M-1} = r\prod_{i=0}^{M-1}{\sin{\phi_{n,i}}}$$

Проведём обратное преобразование для результата, полученного в примере ранее.

```python3
from sphericaldata.spheric import toCartesian

x_cart = toCartesian(x_sph)
print(x_cart)
```

```
[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]]
```

#### 3. Проведение метода главных компонент (PCA) в сферической системе координат

Если множество $M$-мерных векторов $X$ определено в положительной четверти гиперсферы ($\phi_m \in [0; \pi], \theta \in [0; \pi]$, )
jtrends 0.0.2
This Python script fetches Google Trends data for specific keywords over the past 7 days in Japan and plots the relative interest over time, handling rate limits by pausing for 60 seconds if necessary.
Requires Python: >=3.7

# Google Trends Plotter

This Python script uses the `pytrends` library to fetch and plot Google Trends data for given keywords.

# Dependencies

- `sys`
- `time`
- `pytrends`
- `japanize_matplotlib`
- `matplotlib`

# How it works

The script takes command line arguments as search queries. It fetches the Google Trends data for these queries over the past 7 days in Japan, and plots the data using matplotlib.

The `plot_trends` function initializes a `TrendReq` object with Japanese language and timezone settings. It then builds a payload with the given keywords, category set to 0 (all categories), timeframe set to 'now 7-d' (past 7 days), and geo set to 'JP' (Japan).

The function then fetches the interest over time data for these keywords and plots the data for each keyword. The plot is saved as 'result.png'. Please note that the y-axis of the plot represents relative values (values relative to the maximum value, which is set to 100).

If the number of requests is too high, the script waits for 60 seconds before making the next request.

# Usage

Run the script with the search queries as command line arguments. For example:
```
python jtrends.py コロナウイルス COVID-19
```
![result](https://github.com/ishishishi/trend/assets/153894879/5057a2ba-20b1-45b2-8390-04e7ff495209)

If no command line arguments are provided, the script will prompt you to provide at least one search query.

# Note
Please be aware of Google’s rate limits when using this script.
covidbeta 0.0.1
A package for visualize expected number of new infections and new deaths by country due to Covid-19.
Requires Python: >=3.8

# covidbeta

<p>The goal of this project is to visualize expected number of new infections and new deaths by country due to Covid-19.</p>
<p>Using a OWID dataset, covidbeta can visualize Expected number of new infections and new deaths by country due to Covid-19.</p>
The OWID dataset is downloadable from:</p>
https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/public/data/vaccinations

<img src="https://github.com/yugo-Ishihara/covidbeta/blob/main/covidbeta_usa3.png">

<h1>
  How to install covidbeta on Linux, MacOS, or WSL on Windows
</h1>
$ pip install covidbeta

<h1>
  How to run covidbeta
</h1>
$ covidbeta  <br>