semvec/pypi-packages huggingface dataset:
pi-touch-gui 0.3.10
A graphic UI optimized for touch screens
Requires Python: >=3.6

Overview
========

Pi Touch GUI is a touchscreen GUI for the Raspberry PI.  It is inspired and
founded on work from the official Raspberry Pi touchscreen, and by the
Star Trek-inspired LCARS UI by Toby Kurian.

It is a work in progress.

See also:

https://github.com/pimoroni/python-multitouch/blob/master/library/setup.py
https://github.com/tobykurien/rpi_lcars

Installation
============

Development
===========

PyCharm
-------
ddr-imp-func 0.0.5
Initial packaging
Requires Python: >=3.7, <4
Keywords: ddr,imp_func

# Project

This project contains the important functions used for development. Also this is the initial trials on packaging python projects, so there might be some errors in deployement of the project.

From the development of this project following things were noticed:-
- Let's say all the code is in the *src* directory. Then the subfolders in the same directory is downloaded as an independent distribution from the uploaded .whl
- So here lvreader is the independent directory and ddr_imp_func is an another directory which import lvreader. So *pip install ddr_imp_func* installs both the packages,1) ddr_imp_func and 2) lvreader.
numeritos 1.0
Librería para Data Scientists

# NUMERITOS

Te damos la bienvenida a la librería 'Numeritos'.

Muchas gracias por tu interés 😊

Te invitamos a probar nuestra librería, un proyecto global que quiere facilitarle la vida a l@s científic@s de datos a través de un conjunto de funciones originales para Python.


---

### Introducción:

Este proyecto nace de la colaboración entre los alumnos del BootCamp de Data Science de The Bridge - Digital Talent Accelerator, de la promoción de junio del 2022.

Hemos puesto en común funciones que cada uno ha ido desarrollando a lo largo del curso para sus proyectos individuales. 

Hemos logrado agrupar 54 funciones muy útiles para tareas relativas a:

  > visualización de datos
  >
  > procesado de datos
  >
  > Machine Learning


Estos pedazos de código encapsulado nos han resultado muy útiles a lo largo de nuestra formación, y por eso queremos compartirlos con todas las personas del fascinante mundo de los datos 🔮


---

### Qué contiene esta librería: 

Te ofrecemos las siguientes funciones:



##### Visualización

* feature_visual
* grafico_goscatter
* gen_diagram_caja
* pieplot_one_column
* joyplot_one_column
* subplots
* graf_displot


##### Transformación de datos

* time_now
* sustituye_texto
* extraer_con_regex
* eliminar_entre_parentesis_en_df
* where_contains
* drop_con_condicion
* data_report
* number_of_outliers
* radical_dropping
* read_data_bw
* read_data_color
* read_data
* sustituir_outliers
* muestra_nan
* acotar_valores_clase
* wrap_perspective_cv2
* train_sampler
* string_replacer
* basic_encoding
* clean_emoji
* MinMaxCorr
* DfTransType
* sustituye_nan_moda
* train_regression
* clean_edad


##### Machine Learning

* funcion_lineal_regression
* funcion_metricas_error
* funcion_ridge
* funcion_lassoV
* error_modelo
* feature_importance
* nine_Regressor_Models
* PruebaModelos
* root_mean_squared_error

***

### Equipo:

[Laura Barreda](https://github.com/laurabarredaagusti)

[Javier Tenorio](https://github.com/75Engel) 

[Antonio Morales](https://github.com/Toni2Morales)

[Mario Sabrás](https://github.com/Masara00)

[Christian Jerome Bader](https://github.com/jeromebader)

[Sara De Vera](saradevera)

[Irene Glez](https://github.com/irene-glez)

[Xinmeng Ye](xyaimao)

[Qinhua Liang](https://github.com/qinghua03)

[Luis Miguel Valverde](https://github.com/lumivalsa)

[Enrique Rubio](https://github.com/EnriRuRu)

[Tarik El Hannach](https://github.com/tarikelhannach)

***

### [Enlace a Paquete Pypi]()


----

## Dependencias principales


Las librerías que hemos ido utilizando durante el desarrollo son:


* *CV2*
* *imblearn*
* *joypy*
* *matplotlib*
* *Numpy*
* *os*
* *Pandas*
* *plotly*
* *pygame*
* *re*
* *Seaborn*
* *Skimage*
* *Sklearn*
* *time*
num-prueba-6 1.6
Librería para Data Scientists

# NUMERITOS

#### Este es una librería enfocada a todo el campo de Data Science para poder ahorrar tiempo de desarrollo de código para tareas comunes.

#### Esta librería cuenta con más de 40 funciones documentadas de visualización, transformación de datos y entrenamiento de modelos.

-----

## Equipo:

#### [Laura Barreda](https://github.com/lauragreemko) / [Javier Tenorio](https://github.com/75Engel) / [Antonio Morales](https://github.com/Toni2Morales) / [Mario Sabrás](https://github.com/Masara00)
#### [Christian Jerome Bader](https://github.com/jeromebader) / [Sara Devera](saradevera) / [Enrique Rubio](https://github.com/EnriRuRu) / [Xinmeng Ye](xyaimao)
#### [Qinhua Liang](https://github.com/qinghua03) / [Irene Glez](https://github.com/irene-glez) / [Luis Miguel Valverde](https://github.com/lumivalsa) / [Tarik El Hannach](https://github.com/tarikelhannach)

----

### [Enlace a Paquete Pypi]()

----
## Visualización
* feature_visual
* grafico_goscatter
* gen_diagram_caja
* pieplot_one_column
* joyplot_one_column
* subplots
* graf_displot


## Transformación de datos
* time_now
* sustituye_texto
* extraer_con_regex
* eliminar_entre_parentesis_en_df
* where_contains
* drop_con_condicion
* data_report
* number_of_outliers
* radical_dropping
* read_data_bw
* read_data_color
* read_data
* sustituir_outliers
* muestra_nan
* acotar_valores_clase
* wrap_perspective_cv2
* train_sampler
* string_replacer
* basic_encoding
* clean_emoji
* MinMaxCorr
* DfTransType
* sustituye_nan_moda
* train_regression
* clean_edad


## Modelos de ML
* funcion_lineal_regression
* funcion_metricas_error
* funcion_ridge
* funcion_lassoV
* error_modelo
* feature_importance
* nine_Regressor_Models
* PruebaModelos
* root_mean_squared_error

----

## Dependencias principales

* **Pandas**
* **Numpy**
* **CV2**
* **Sklearn**
* **Skimage**
* **time**
* **pygame**
* **joypy**
* **plotly**
* **matplotlib**
* **Seaborn**
* **re**
* **os**