semvec/pypi-packages huggingface dataset:
redes-bayesianasv2-rey20074 0.0.2
Una libreria para construir redes bayesianas y realizar inferencia probabilística
Requires Python: >=3.6

# Redes Bayesianas

Una librería para construir redes bayesianas y realizar inferencia probabilística.

## Instalación

Con el manejador de paquetes pip:

- **pip install redes-bayesianas-rey20074==0.0.1**

## Uso

<sub> 
    
    # importa la libreria
    import redes_bayesianas_20074

    # Crea una red bayesiana
    red_bayesiana = mi_libreria_python.BayesianNetwork()
    red_bayesiana.add_node("clima", ["soleado", "nublado", "lluvioso"], [0.6, 0.3, 0.1])
    red_bayesiana.add_node("temperatura", ["caliente", "templada", "fria"], [0.4, 0.5, 0.1])
    red_bayesiana.add_edge("clima", "temperatura", [[0.8, 0.2, 0], [0.4, 0.5, 0.1], [0.2, 0.4, 0.4]])

    # Realiza inferencia probabilística
    inference = mi_libreria_python.Inference(red_bayesiana)
    resultados = inference.probability("temperatura", {"clima": "soleado"})
    print(resultados)

</sub>

## API

Se incluyen las siguientes clases

### Clase BayesianNetwork

- add_node(nombre, valores, probabilidades): Agrega un nodo a la red bayesiana con el nombre especificado, los valores posibles y las probabilidades iniciales.

- add_edge(nodo_padre, nodo_hijo, probabilidades): Agrega una relación entre dos nodos de la red bayesiana, especificando las probabilidades condicionales.

### Clase Inference

- probability(nodo, evidencias): Devuelve la distribución de probabilidad de un nodo dado un conjunto de evidencias.
redes-bayesianas-rey20074 0.0.2
Una libreria para construir redes bayesianas y realizar inferencia probabilística
Requires Python: >=3.7

# Redes Bayesianas

Una librería para construir redes bayesianas y realizar inferencia probabilística.

## Instalación

Con el manejador de paquetes pip:

- **pip install redes-bayesianas-rey20074==0.0.1**

## Uso

<sub> 
    
    # importa la libreria
    import redes_bayesianas_20074

    # Crea una red bayesiana
    red_bayesiana = mi_libreria_python.BayesianNetwork()
    red_bayesiana.add_node("clima", ["soleado", "nublado", "lluvioso"], [0.6, 0.3, 0.1])
    red_bayesiana.add_node("temperatura", ["caliente", "templada", "fria"], [0.4, 0.5, 0.1])
    red_bayesiana.add_edge("clima", "temperatura", [[0.8, 0.2, 0], [0.4, 0.5, 0.1], [0.2, 0.4, 0.4]])

    # Realiza inferencia probabilística
    inference = mi_libreria_python.Inference(red_bayesiana)
    resultados = inference.probability("temperatura", {"clima": "soleado"})
    print(resultados)

</sub>

## API

Se incluyen las siguientes clases

### Clase BayesianNetwork

- add_node(nombre, valores, probabilidades): Agrega un nodo a la red bayesiana con el nombre especificado, los valores posibles y las probabilidades iniciales.

- add_edge(nodo_padre, nodo_hijo, probabilidades): Agrega una relación entre dos nodos de la red bayesiana, especificando las probabilidades condicionales.

### Clase Inference

- probability(nodo, evidencias): Devuelve la distribución de probabilidad de un nodo dado un conjunto de evidencias.
pysoleng 0.0.1
A package to study solar energy and its applications.
Requires Python: >=3.8

# pysoleng

pysoleng is a package designed to study solar energy and its applications. 

# What can it do now?

- Describe positions and surfaces on Earth (all continents);
- Identify the position of the sun over time;
- Calculate the direct radiation incidence angle on a flat surface;
- Estimate how much insolation reaches a given surface on Earth.

# Milestones

It would be interesting to add the following features to the package:

1) The ability to use other models for sloped surface radiation calculations, such as the anisotropic sky model;

2) The ability to estimate the performance of key solar energy technologies, namely solar thermal (ST) and photovoltaics (PV), using different models;

3) The ability to estimate parameters for solar thermal collector models.

# Bibliography

The following publications were relied upon:

- John A. Duffie, William A. Beckman, Solar Engineering of Thermal Processes, Fourth Edition, John Wiley & Sons, 2013. DOI: 10.1002/9781118671603
- Jean Meeus, Astronomical Algorithms, Second Edition, Willmann-Bell, 1998. ISBN: 978-0943396613
- Soteris Kalogirou, Solar Energy Engineering: Processes and Systems, First Edition, 2009. DOI: 10.1016/B978-0-12-374501-9.X0001-5
- Soteris Kalogirou, Solar Energy Engineering: Processes and Systems, Second Edition, 2013. DOI: 10.1016/C2011-0-07038-2