semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ledmx 0.2a0
ArtDMX Multiverse lib
License: MIT
Requires Python: >=3.10

# Multi-controller supervisor library
Модуль для контроля сети H802RA узлов.

[![Tests](https://github.com/mserg/ledmx-lib/actions/workflows/tests.yaml/badge.svg)](https://github.com/mserg/ledmx-lib/actions/workflows/tests.yaml)

Протокол управления - [Art-Net (pdf)](docs/art-net.pdf)

Контроллер - [H802RA (pdf)](docs/H802RA%20instructions%20-%20English.pdf)

Лента - [WS2813 (pdf)](docs/WS2813-Worldsemi.pdf)

## Как это работает
На основе конфига строится экземпляр класса мультивселенная, объединяющего
данные всех вселенных в сети, карту пикселей (словарь по глобальному номеру пикселя и его данным) и 
методы для модификации данных по номеру пикселя и формирования и отправки ArtDMX пакетов.

![](docs/scheme.png)

При изменении значения байт конкретного пикселя, данные по ссылке меняются в глобальной матрице
вселенных.
При публикации данных (метод `multiverse.pub()`), данные вселенных преобразуются в ArtDMX пакеты и 
отправляются по указанному адресу.

## Конфигурация

Конфиг - в формате [yaml](https://ru.wikipedia.org/wiki/YAML).

Корневой объект `nodes` содержит список узлов, каждый узел описан:
- адресом хоста (куда слать ArtDMX пакет)
- именем
- словарём выходов
  - ключ: номер выхода на узле (с нуля)
  - значение: строка с указанием диапазонов номеров пикселей

Пиксели нумеруются глобально с нуля.

Пример:
```yaml

nodes:
# узел "box"
  - host: 10.0.0.10     # адрес хоста (IP или DNS имя)
    name: box           # имя узла
    outs:               # разметка пикселей по выходам
      0: 0-300          # в 0-м выходе - пиксели с 0-го по 300-й (искл.)
      1: 300-600        # в 1-м выходе - пиксели с 300-го по 600-й

  - host: 10.0.0.11
    name: node-1
    outs:
      0: 901, 1001-1010
      1: 600 - 725
                        # пустые выходы можно пропустить
      3: 725- 800,1015  # диапазоны можно разделять запятой, можно указывать одиночные пиксели 

  - host: 10.0.0.12
    name: j-50
    outs:
      2: 800-850

  - host: 10.0.0.13
    name: tail
    outs:
      1: 1016-1028
      3: 1062
      7: 850-900, 910, 911  # число выходов может быть разным на разныз узлах (тут - 8-портовый узел)
```

Подробнее - в комментариях к коду.

## Тесты
```bash
flake8 . --show-source --statistics --max-line-length=127
python -m pytest .
```

## Использование
Библиотека доступна через [PyPi](https://pypi.org/project/ledmx/)

```bash
pip install ledmx
```

конфигурация:
```yaml
---
nodes:
  - host: 10.0.0.10
    name: box
    outs:
      0: 0-300
      1: 300-600
```

скрипт:
```python
# импорт класса мультивселенной
from ledmx.multiverse import Multiverse

# импорт функции парсинга конфига
from ledmx.layout import parse_file

if __name__ == '__main__':

# загружаем конфиг
    layout = parse_file('layout.yaml')
    
# формируем мультивселенную
    m_verse = Multiverse(layout)
    
# задаём значения цвета (GBR) для пикселей по их глобальным id
    m_verse[245] = 100, 10, 10
    m_verse[308] = 5, 100, 40
    
# формируем из матрицы пакеты и рассылаем их
    m_verse.pub()
```
Topsis-102017182-sandhya-goyal 1.0.0
This package performs the topsis(multiple criterion decision making) on a pandas dataframe and return the rank and topsis score.
License: MIT
Keywords: TOPSIS,MCDM,DECISION,MAKING

# Topsis_102017182

# Topsis
# Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
In a general sense, it is the aspiration of human being to make "calculated" decision in a position of
multiple selection. In scientific terms, it is the intention to develop analytical and numerical methods that take into
account multiple alternatives with multiple criteria.
TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) is one of the numerical
methods of the multi-criteria decision making


## Installation
Use the package manager [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) to install the package
```
pip install Topsis_102017182_sandhya_goyal
```


## Import

```
from Topsis_102017182_sandhya_goyal import topsis
```

## Usage
topsis module has a function names get_score which takes 3 arguements as:
1. dataframe - It is a pandas dataframe which has atleast 3 columns(including the first column with names). It should only have numerical values. Any non-numerical value should be encoded before passing it to function.
2. weights - It is a string of comma(,) separated numbers which tell the weight of each criteria.
3. impacts - It is a string of comma(,) separated + and - sign showing the impact of criteria on decision making.

The function return the original pandas dataframe with 2 more columns added, which are Topsis Score and Rank.
```
topsis.get_score(dataframe,weights,impacts)
```


## Example

data.csv (Input):

|contestent|sur|tal|lah|pitch|sharpness|
|------|---|----|-------|-------|-----|
|a|4|18|6.5|35|15|
|b|6|14|4|38|19|
|c|6|12|5|42|20|
|d|8|26|7|50|25|
|e|3|14|6|40|14|


```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
weights = "+,+,+,+,+"
impacts = "1,1,1,1,1"
print(topsis.get_score(df,weights,impacts))
```

Output:

|contestent|sur|tal|lah|pitch|sharpness|output|
|--|------|----|--------|--------|-------|-------|
|a|4|18|6.5|35|15|3|
|b|6|14|4|38|19|4|
|c|6|12|5|42|20|2|
|d|8|26|7|50|25|1|
|e|3|14|6|40|14|5|
Topsis-Garima-102017070 1.0.2
topsis package for MCDM problems
License: MIT

# Topsis-python
Topsis analysis of a csv file  <br />
"Assignment-1 Submission"  <br />
Name - Garima Chandna  <br />
Roll no. - 102017070  <br />

Topsis-Garima-102017070 is a Python library for dealing with Multiple Criteria Decision Making(MCDM) problems by using Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS)


## Installation
Use the package manager pip to install Topsis-Garima-102017070.

```pip install Topsis-Garima-102017070```

## Usage
Enter csv filename followed by .csv extension, then enter the weights vector with vector values separated by commas, followed by the impacts vector with comma separated signs (+,-) and the csv file where result is to be stored.

```Topsis sample.csv 1,1,1,1 +,-,+,+ result.csv```

## License

Â© 2023 Garima Chandna

This repository is licensed under the MIT license. See LICENSE for details.
topsisnandini 0.0.1
This is a Python Package implementing TOPSIS
License: MIT
Keywords: topsis,mcda,TIET


## Installation

Install the Package using the command -

```bash
   $ pip install topsis-nandini
```
    
```bash
    >>> import topsis-nandini as tp
    >>>df= [
       ['MobilePhone','RAM','Memory','DisplaySize','Battery']
        ['A',16,12,250,5]
        ['B',16,8,200,3]
        ['C',32,16,300,4]
        ['D',32,8,275,4]
        ['E',16,16,225,2]
        ]
    >>> w="1,1,1,1"
    >>> i="+,+,+,+"
    >>> tp.topsis(df,w,i)
```
You may use the Package via commandline as
```bash
   $ python [package name] [path of csv as string] [list of weights as string] [list of sign as string] [output csv filename as string]
```