semvec/pypi-packages huggingface dataset:
hapdcensae 1.0
A package for times series evolution graphics
Requires Python: >=3.5

# Notre module

Le package $mickjagger$ a été réalisé par nous Diagana Adja, Afangnibo Kokou Jérôme, Clinton Maradonna, Houri Yasmine et Preda Ioana, étudiants en 2e année à l'ENSAE Paris. Il a été réalisé dans le cadre de notre cours de Python pour le datascientist/l'économiste. Il vise à représenter un graphe ou une carte dans le but de suivre l'évolution temporelle d'une variable donnée. 

Idéalement, tout devrait être fait avec $matplotlib$ mais certains modules comme $cartopy$ , $imageio$ , $networkx$ nous ont été utiles. Et nous proposons une représentation avec $folium$ en vue d'alternatives à matplotlib. Folium propose quant à lui des cartes avec une affichage semblable à celle de Google Map. Nous avons notamment une fonction qui retourne un fichier GIF enregristré dans le répertoire de travail. 

Par ailleurs, une autre fonction, dont nous détaillons le fonctionnement dans le notebook $example$ propose un graphe pour aller plus loint dans la représentation et dans le suivi de la série temporelle.

*Le module porte le nom de $mickjagger$ en référence à une tactique utilisée par Deckard Shaw(Jason Statham) et sa soeur dans le film "Fast and Furious: Hobbs & Shaw" qui a plu à un de nos membres.µ
ChocoPY 0.1.6
Simple and easy development tool for create chat bot
Requires Python: >=3
Keywords: api,chat_bot

[![Codacy Badge](https://api.codacy.com/project/badge/Grade/ff39f9b1d7814063bae9cb7c4a18e7c3)](https://www.codacy.com/manual/mallycrip/ChocoPY?utm_source=github.com&amp;utm_medium=referral&amp;utm_content=mallycrip/ChocoPY&amp;utm_campaign=Badge_Grade)

# CHOCOPY

The chocoPY is easy and simple development tool for Chatbot

## How to install

> pip install chocopy



## Minimal Application

```python
from flask import Flask
from chocopy import ChocoPY

app = Flask(__name__)
ChocoPY(app)
```
mickjagger 1.0
A package for times series evolution graphics
Requires Python: >=3.5

# Notre module

Le package $mickjagger$ a été réalisé par nous Diagana Adja, Afangnibo Kokou Jérôme, Clinton Maradonna, Houri Yasmine et Preda Ioana, étudiants en 2e année à l'ENSAE Paris. Il a été réalisé dans le cadre de notre cours de Python pour le datascientist/l'économiste. Il vise à représenter un graphe ou une carte dans le but de suivre l'évolution temporelle d'une variable donnée. 

Idéalement, tout devrait être fait avec $matplotlib$ mais certains modules comme $cartopy$ , $imageio$ , $networkx$ nous ont été utiles. Et nous proposons une représentation avec $folium$ en vue d'alternatives à matplotlib. Folium propose quant à lui des cartes avec une affichage semblable à celle de Google Map. Nous avons notamment une fonction qui retourne un fichier GIF enregristré dans le répertoire de travail. 

Par ailleurs, une autre fonction, dont nous détaillons le fonctionnement dans le notebook $example$ propose un graphe pour aller plus loint dans la représentation et dans le suivi de la série temporelle.

*Le module porte le nom de $mickjagger$ en référence à une tactique utilisée par Deckard Shaw(Jason Statham) et sa soeur dans le film "Fast and Furious: Hobbs & Shaw" qui a plu à un de nos membres.µ
gym-racer 0.0.2
OpenAI gym environment of a racing car.
Requires Python: >=3.6

# gym-racer

OpenAI gym environment of a racing car.

#### Action space

The action space is a combination of two discrete action spaces:

```
1) accelerate:  NOOP[0], UP[1], DOWN[2]
2) steer:  NOOP[0], LEFT[1], RIGHT[2]
```

#### Reward

The reward is mainly related to the direction along the street, then multiplied by the speed of the car squared.

#### Observation space

There are two types of observation possible:
* `lidar` with shape `(n)`: a lidar with n rays, each element indicates the first sensor out of the road
* `diamond` with shape `(n, n)`: a square of sensors, with a corner on the car

The observation type can be set by passing it in the call to `gym.make`, and the default parameters can be overridden by passing a `sensor_array_params` dict:

```python
sat = "lidar"       # default
#  sat = "diamond"
racer_env = gym.make(
    "racer-v0",
    sensor_array_type=sat,
    sensor_array_params=sensor_array_params,
)
```

The default parameters for the `lidar` are:

```python
sensor_array_params["ray_num"] = 7               # number of rays per side
sensor_array_params["ray_step"] = 15             # distance between sensors along a ray
sensor_array_params["ray_sensors_per_ray"] = 20  # number of sensors along a ray
sensor_array_params["ray_max_angle"] = 70        # angle to sweep left/right
```

The default parameters for the `diamond` are:

```python
sensor_array_params["viewfield_size"] = 20  # number of rows/columns in the sensor
sensor_array_params["viewfield_step"] = 10  # spacing between the dots
```

#### Render modes

There are two types of render mode available,
the `human` mode initializes `pygame` and renders what the car is doing to the screen,
while in `console` mode only the bare minimum of the `pygame` environment is loaded (to use `spritecollide`).
An environment in `console` mode cannot be rendered as `human`.

The render mode can be set by passing it in the call to `gym.make`:

```python
mode = "human"       # default
#  mode = "console"
racer_env = gym.make(
    "racer-v0",
    render_mode=mode,
)
```

#### Info
Info is a dict with some car details:

```python
keys = ["car_pos_x", "car_pos_y", "car_dir", "car_speed"]
```