semvec/pypi-packages huggingface dataset:
estatpandas 0.1.0
A simple package to fetch e-stat data and convert it to a pandas DataFrame

# estatpandas

`estatpandas` is a Python library that simplifies downloading and processing data from e-Stat, the Japanese government's official statistics portal. The library retrieves data in JSON format and converts it to a pandas DataFrame for easy analysis and manipulation.

## Installation

You can install this package using `pip`: pip install estatpandas

## Usage

```python
import estatpandas as epd

api_key = "your_api_key_here"
stats_data_id = "your_stats_data_id_here"

estat_df = epd.get_estat_dataframe(api_key, stats_data_id)
print(estat_df)
```

Replace your_api_key_here with your actual e-Stat API key and your_stats_data_id_here with the ID of the data you want to retrieve.

## License
This project is licensed under the MIT License.



## 日本語

## estatpandas
estatpandas は、日本政府の公式統計ポータルである e-Stat からデータをダウンロードし、処理するための Python ライブラリです。このライブラリは、JSON 形式でデータを取得し、pandas DataFrame に変換して簡単に分析や操作ができるようにしています。

## インストール
estatpandas をpipを使ってインストールすることができます: pip install estatpandas

## 使い方
```python
import estatpandas as epd

api_key = "your_api_key_here"
stats_data_id = "your_stats_data_id_here"

estat_df = epd.get_estat_dataframe(api_key, stats_data_id)
print(estat_df)
```
your_api_key_here を実際の e-Stat API キーに、your_stats_data_id_here を取得したいデータの ID に置き換えてください。

## ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスのもとでライセンスされています。
numpy-cursor 1.0.5
This package contains a Python implementation of a cursor for NumPy matrices. The cursor allows you to conveniently move through a matrix and read or modify its values.
Requires Python: >=3.8
Keywords: numpy python cursor matrix

NumPy Cursor
============

This repository contains a Python implementation of a cursor for NumPy matrices. The cursor allows you to conveniently move through a matrix and read or modify its values.

The cursor class has the following methods:

*   `__init__(self, matrix)`: Initializes the cursor with a NumPy matrix.
*   `left(self, steps=1)`: Moves the cursor left by `steps` columns.
*   `right(self, steps=1)`: Moves the cursor right by `steps` columns.
*   `up(self, steps=1)`: Moves the cursor up by `steps` rows.
*   `down(self, steps=1)`: Moves the cursor down by `steps` rows.
*   `move(self, row_steps, col_steps)`: Moves the cursor by `row_steps` rows and `col_steps` columns.
*   `set(self, row, col)`: Set the cursor by `row` rows and `col` columns.
*   `coordinates`: Returns the current row and column coordinates of the cursor.
*   `isEmpty`: Returns `True` if the value of the matrix at the current cursor position is zero, and `False` otherwise.
*   `setItem(self, item)`: Setting the value of the cursor cell by `item`.
*   `__repr__(self)`: Returns a string representation of the value of the matrix at the current cursor position.
*   `__str__(self)`: Returns a string representation of the value of the matrix at the current cursor position.

The implementation also includes error checking to prevent moving the cursor beyond the boundaries of the matrix.
fuzzy-mamdani-matrix 1.0
matrix and mamdani fuzzy inference
Requires Python: >=3.6

# library_matrix_mamdani

 Область применения
Нечёткий вывод используется для решения задач, где необходимо работать с нечеткими, невыразительными или неопределенными данными. Например, в задачах управления процессами, где точные математические модели могут быть слишком сложными. Нечеткий вывод позволяет работать с нечеткими данными и принимать решения на основе лингвистических переменных, которые не имеют четкого числового значения.
 Краткое описание возможностей
Библиотека позволяет:
•	использовать матричные нечёткие векторы, предикаты;
•	задавать входные и выходные параметры алгоритма;
•	задавать графики функций истинности предикатов выбором из заранее настроенного набора;
•	создавать правила базы знаний;
•	производить нечёткий логический вывод с использованием созданной базы знаний в соответствии с матричным алгоритмом или алгоритмом Мамдани.