semvec/pypi-packages huggingface dataset:
nanonis-spm-specs-zurich 0.0.1
Python package for controlling Nanonis SPM software through python
Requires Python: >=3.8

# Python Interface Package for Nanonis 

Official python package for the Nanonis SPM Controller software.

## Usage

This package allows users of the Nanonis SPM Controller software to use and control
said software through python commands.

## How to use

### Importing

import nanonis_spm_specs_zurich

### Initializing Connection

nanonisInstance = nanonis_spm_specs_zurich.Nanonis(PORT_HERE, IP_ADRESS_HERE)

NOTE : THE PORT HAS TO BE AN INTEGER AND THE IP ADRESS A STRING

### Example

nanonisInstance.BiasSpectr_Open() --> Opens Bias Spectroscopy Module.

Funtion Documentations can be found by either hovering over the function names
or in the TCP Protocol Document, which is also where all the available functions
are listed.
dragonpg2 1.0.1
pg dragon สล็อต คาสิโน บาคาร่า ครบจบในเว็บเดียว 24 ชั่วโมง
Requires Python: >=3.7

# pg dragon สล็อต คาสิโน บาคาร่า ครบจบในเว็บเดียว 24 ชั่วโมง

![alt text](https://media.istockphoto.com/id/1446902738/vector/hand-drawn-dragon-in-brown-and-green-colours.jpg?s=2048x2048&w=is&k=20&c=suRlNiQUYoXboazZmeRm2sLyO_wefJY_jxQa4cqqs74=)

## 👉[pg dragon ฝาก10รับ100](https://line.me/R/ti/p/@078fkthy?oat_content=url)
## 👉[pg dragon ทางเข้า](https://line.me/R/ti/p/@078fkthy?oat_content=url)
## 👉[pg dragon เครดิตฟรี](https://line.me/R/ti/p/@078fkthy?oat_content=url)


## pg dragon เดิมพันสล๊อตออนไลน์ บริการครบ
เข้าสู่ pgdragon เว็บคาสิโนที่ดีที่สุด ได้รับความนิยมอันดับต้นๆของประเทศไทย ลงทะเบียนตอนนี้ พร้อมรับสิทธิ์พิเศษต่างๆมากมาย จากการเป็นสมาชิกครั้งแรก ที่นี่ พีจีดราก้อน
จัดเต็มทั้งความสนุกและความบันเทิง มาพร้อมข้อเสนอโบนัสมากมาย ได้รับความสนุกสนานที่มีความมั่นคง ปลอดภัย มีเกมส์ให้เลือกเล่นอย่างครบครัน กดเข้ามาเล่นเกมได้อย่างมั่นใจ พร้อมเปิดให้บริการแล้ววันนี้ ที่สำคัญไม่มีการกำหนดจำนวนขั้นต่ำในการฝากถอน หรือการลงเดิมพันทุกท่านจัดสรรได้ตามที่ต้องการ จะเข้ามาทดลองเล่นเกมฟรีก็ได้ ใครสนใจอย่ารอช้ารีบเข้ามาเป็นครอบครัวเดียวกันกับเราได้เลย
เลย

## dragonpg2 คาสิโนออนไลน์

คาสิโนออนไลน์ dragon pg เป็นแหล่งรวบรวมเกมเดิมพัน ที่จะทำให้ทุกท่านตื่นตาตื่นใจ และได้รับประสบการณ์ที่ไม่เคยได้รับมาจากที่ไหนแน่นอน เป็นแหล่งที่คัดสรรและรวบรวมเกมเดิมพันเอาไว้ให้บริการเยอะที่สุดครบที่สุดและเล่นง่ายที่สุด สามารถเล่นได้ในรูปแบบออนไลน์ไม่มีปิดทำการไม่ต้องเสียเงินไม่ต้องเสียเวลา เริ่มลงทุนและวางเดิมพันได้ตั้งแต่หลักสิบ โอกาสในการทำกำไรมีสูง อีกทั้งยังได้รับความสนุกเพลิดเพลินจากการเล่นเกมที่ จำเจ เล่นได้ไม่มีสะดุดตลอดทั้งวัน ใครยังไม่เคยสัมผัสประสบการณ์แบบนี้สามารถเข้ามาใช้บริการที่หน้าเว็บไซต์ได้เลยเป็นโปรโมชั่นอะไร

## pgดราก้อน สล็อตออนไลน์

เกมอันดับหนึ่ง ได้รับความนิยมมาโดยตลอด pgดราก้อน มีรูปแบบการเล่นเกมส์ ง่ายไม่ซับซ้อน มีรูปแบบการจ่ายรางวัลที่หลากหลายช่วยเพิ่มโอกาสให้ทุกท่านนั้น ทำกำไรจากการเล่นเกมได้ง่ายขึ้น เหมาะกับใครที่ชื่นชอบการเสี่ยงดวง ชื่นชอบความลุ้นความท้าทายเกมสล็อตออนไลน์ตอบโจทย์เป็นอย่างมาก ไม่จำเป็นต้องมีเงินเยอะก็มีโอกาสกอบโกยเงินกำไรกลับไปได้แน่นอนมีเกมให้เลือกเล่นมากมายหลากหลายประเภทหลากหลายรูปแบบสามารถกดเข้าไปดูมีเกมอื่นๆเพิ่มเติมที่หน้าเว็บไซต์ได้เลย

## dragon slot ยอดนิยม
เกมสล็อต ยอดนิยมมีมากมายหลากหลายเกม เช่น Slot mania , Heart of Vegas Slot และอื่นๆอีกมามาย สำหรับมือใหม่ที่ไม่รู้ว่าจะเริ่มต้นเล่นเกมอะไรดี วันนี้เราก็มาแนะนำเกมสล็อตออนไลน์ที่น่าสนใจ ให้ทุกท่านได้รู้จัก เพื่อทุกท่านจะได้นำไปใช้ประกอบการตัดสินใจ แต่รับรองได้เลยว่าทุกๆเกมที่คัดสรรมา เล่นง่ายทำเงินง่าย จริงไม่จกตาแน่นอน ใครสนใจก็กดเข้าไปทดลองเล่นก่อนตัดสินใจลงทุนได้
abaqus-mtx-parser 1.1.4
A python package to parse *.mtx files generated by the keyword *SUBSTRUCTURE MATRIX OUTPUT in Abaqus.
Requires Python: >=3.7

# Parser for `*.mtx` files in `Abaqus`
[![GitHub release (with filter)](https://img.shields.io/github/v/release/huang-lihao/abaqus-mtx-parser?logo=github)
](https://github.com/huang-lihao/abaqus-mtx-parser)
[![Upload Python Package](https://github.com/huang-lihao/abaqus-mtx-parser/actions/workflows/python-publish.yml/badge.svg)](https://github.com/huang-lihao/abaqus-mtx-parser/actions/workflows/python-publish.yml)
[![PyPI - Version](https://img.shields.io/pypi/v/abaqus-mtx-parser?logo=pypi)](https://pypi.org/project/abaqus-mtx-parser/)
[![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/abaqus-mtx-parser?logo=PyPI)](https://pypi.org/project/abaqus-mtx-parser/)
[![GitHub License](https://img.shields.io/github/license/huang-lihao/abaqus-mtx-parser)](https://github.com/huang-lihao/abaqus-mtx-parser/blob/main/LICENSE)


A python package to parse `*.mtx` files generated by the keyword `*SUBSTRUCTURE MATRIX OUTPUT` in Abaqus.


Install
----------------------
Use PyPI to install [abaqus-mtx-parser](https://pypi.org/project/abaqus-mtx-parser/):
```sh
pip install abaqus-mtx-parser
```

Usage
----------------------
Run the following script to parse the mtx file `inner.mtx`.
```python
from importlib.resources import files

from abaqus_mtx_parser import parse_mtx

mtx = files(
    "abaqus_mtx_parser.mtx.unsymmetric"
).joinpath("inner.mtx") # Path to "inner.mtx"
result = parse_mtx(mtx)

print(
    result.nodes,       # node numbers: [2, 3, 4, 5, 6, 7]
    result.dof,         # node dofs: {2: [1, 2, 3, 4, 5, 6], 3: [1, 2, 3, 4, 5, 6], 4: [1, 2, 3, 4, 5, 6], 5: [1, 2, 3, 4, 5, 6], 6: [1, 2, 3, 4, 5, 6], 7: [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
    result.stiffness,   # stiffness matrix
)
```
benepar-nx 0.0.1
NetworkX graph from benepar constituency parse
Requires Python: >=3.11

# benepar_nx

NetworkX graph from [Berkeley neural parser](https://github.com/nikitakit/self-attentive-parser) constituency parse

## Getting started , or see demo.ipynb

FIXME: get benepar 

```bash
pip install benepar && \
python -c "import benepar; benepar.download('benepar_en3')"
```

and maybe spaCy model

```bash 
python -m spacy download en_core_web_md
```

Add benepar to the pipeline 

```python
import spacy
md_benepar = spacy.load('en_core_web_md')
import benepar # for add_pipe('benepar'...

md_benepar.add_pipe('benepar', config={'model': 'benepar_en3'})
```

parse sentences:

```python
doc = md_benepar('In the fourth quarter, we closed on the transformative acquisitions of Larry H. Miller and Total Care Auto, powered by Landcar, Kahlo Chrysler Jeep Dodge, Arapahoe Hyundai-Genesis and the Stevinson Automotive Group, representing approximately $6.6 billion in annualized revenue.')
```

and create graph for the sentence:

```python
from benepar_nx.constituency_parse import create_constituency_parse_graph

s = list(doc.sents)[0]
G = create_constituency_parse_graph(s)
```

## Draw constituency parse graph

Get graphviz , GNU sed and pydot

```bash
brew install graphviz gnu-sed && \
pip install pydot
```

then

```python 
from networkx.drawing.nx_pydot import write_dot
write_dot(G, 'G.dot')
```

that will write graph like this [G.dot](./G.dot) and 

```bash
gsed -e 's/label=,/label=","/g' G.dot | dot -Tpng > output.png
```

![](./output.png)

## Hacking 

```bash
pip install --editable .
```
benepar-nx-WILDFLUSS 0.0.1
NetworkX graph from benepar constituency parse
Requires Python: >=3.11

# benepar_nx

NetworkX graph from [Berkeley neural parser](https://github.com/nikitakit/self-attentive-parser) constituency parse

## Getting started , or see demo.ipynb

FIXME: get benepar 

```bash
pip install benepar && \
python -c "import benepar; benepar.download('benepar_en3')"
```

and maybe spaCy model

```bash 
python -m spacy download en_core_web_md
```

Add benepar to the pipeline 

```python
import spacy
md_benepar = spacy.load('en_core_web_md')
import benepar # for add_pipe('benepar'...

md_benepar.add_pipe('benepar', config={'model': 'benepar_en3'})
```

parse sentences:

```python
doc = md_benepar('In the fourth quarter, we closed on the transformative acquisitions of Larry H. Miller and Total Care Auto, powered by Landcar, Kahlo Chrysler Jeep Dodge, Arapahoe Hyundai-Genesis and the Stevinson Automotive Group, representing approximately $6.6 billion in annualized revenue.')
```

and create graph for the sentence:

```python
from benepar_nx.constituency_parse import create_constituency_parse_graph

s = list(doc.sents)[0]
G = create_constituency_parse_graph(s)
```

## Draw constituency parse graph

Get graphviz , GNU sed and pydot

```bash
brew install graphviz gnu-sed && \
pip install pydot
```

then

```python 
from networkx.drawing.nx_pydot import write_dot
write_dot(G, 'G.dot')
```

that will write graph like this [G.dot](./G.dot) and 

```bash
gsed -e 's/label=,/label=","/g' G.dot | dot -Tpng > output.png
```

![](./output.png)

## Hacking 

```bash
pip install --editable .
```