semvec/pypi-packages huggingface dataset:
rabbitmq-api-client 0.0.5
Http client to manage Rabbitmq admin
License: MIT
Requires Python: >=3.11

# Python library to interact with the RabbitMQ Admin API.

## Description

This package provides a simple http client to manage Rabbitmq admin api.

The package is based on [httpx](https://www.python-httpx.org/).

It also provides [pydantic](https://docs.pydantic.dev/latest/) models for request.

## Installation

```bash
pip install rabbitmq-api-client
```

## Usage

```python
from rabbitmq_api_client.client import RabbitMQClient
from rabbitmq_api_client.schemas import CreateUser

# Initialize client with url and credentials
client = RabbitMQClient('http://localhost:15672', 'user', 'password')

# Define a user with pydantic model
user = CreateUser(username='test', password='test', tags='administrator')

# Create user
client.create_user(user)

# Get user by name
user_dict = client.get_user('test')
```
GTAlib-DataAdjust 0.1.4
Libreria para el ajuste de datos utilizando el método del kernel Gaussiano
License: MIT
Requires Python: >=3.11.6

# DataAdjustment

`DataAdjustment` es una clase Python que proporciona funcionalidades para el ajuste de datos utilizando el metodo del kernel Gaussiano. Esta clase es util para suavizar series de tiempo de datos, lo que puede ayudar a visualizar tendencias y patrones de manera mas clara.

## Requisitos

- Python 3.11.6
- numpy 1.26.1
- pandas 2.1.2
- matplotlib 3.8.1



## Instalacion

Para instalar la libreria, utiliza el comando

```bash
pip install GTAlib-DataAdjust
```


## Uso
La estructura base para implementar la libreria es:

```python
# Importar la clase DataAdjustment
from GTAlib_DataAdjust import DataAdjust

# Crear una instancia de DataAdjustment con el archivo CSV de datos y valor de sigma (opcional)
adjustment = DataAjust('datos.csv', sigma=1)

# Graficar la curva suavizada junto con los datos reales
adjustment.plot_smooth_curve()

# Graficar la derivada de la curva suavizada
adjustment.plot_derivative()
```

Se debe tener en cuenta que el archivo CSV que se use como argumento debe contener las columnas 'nuevos_casos' y 'fecha_actualizacion'.