semvec/pypi-packages huggingface dataset:
senttelegrammenu 1.0.0
Superstructure over telebot which can show inline keyboard telegram menu
Requires Python: >=3.6

# Sent Telegram Menu
[![Alt text](https://img.shields.io/pypi/v/senttelegrammenu)](https://pypi.org/project/senttelegrammenu/)
[![Alt text](https://img.shields.io/github/workflow/status/Senteris/SentTelegramMenu/Build%20and%20publish%20Python%20distributions%20to%20PyPI)](https://github.com/Senteris/SentTelegramMenu/actions)
[![Alt text](https://img.shields.io/github/pipenv/locked/python-version/Senteris/SentTelegramMenu)](/)
[![Alt text](https://img.shields.io/github/pipenv/locked/dependency-version/Senteris/SentTelegramMenu/pytelegrambotapi)](https://github.com/eternnoir/pyTelegramBotAPI)  

Superstructure over [telebot](https://github.com/eternnoir/pyTelegramBotAPI)  which can show inline keyboard telegram menu
![Alt text](https://raw.githubusercontent.com/Senteris/SentTelegramMenu/master/images/basicusage.gif "Basic usage")
![Alt text](https://raw.githubusercontent.com/Senteris/SentTelegramMenu/master/images/customuser.gif "Custom user")
## Examples
- [Basic usage](https://github.com/Senteris/SentTelegramMenu/tree/master/examples/basic.py)
    - Submenu
    - Notification button
    - Function button
- [Custom user](https://github.com/Senteris/SentTelegramMenu/tree/master/examples/custom_user.py)
    - Input
    - Custom user class
- [Bot with Flask](https://github.com/Senteris/SentTelegramMenu/tree/master/examples/flask_with_bot.py)
    - Flask
    - File Database
- [Multi menu](https://github.com/Senteris/SentTelegramMenu/tree/master/examples/multi_menu.py)
    - Multi menu
    - Password for bot
## Installing
[Project on PyPi](https://pypi.org/project/senttelegrammenu/)  
Install: `pip install senttelegrammenu`  
Install for development: `pipenv install --dev`
matgen 0.1.1
Fast matrix generation in python, including python style and matlab style support

# MatGen

## 介绍

在 Python 中快速构建矩阵的方法。

## 软件功能

### 基于 `numpy.stack` 的构造

提供了两个语法糖类，分别是 `VerticalStacker` 和 `HorizontalStacker`，以及对应的一个实例，分别是 `v_` 和 `h_`。对 `v_` 和 `h_` 进行 `__getitem__` 访问，效果完全等同于 `numpy.vstack` 和 `numpy.hstack`。

#### 示例

~~~py
>>>v_[np.array([1,2,3]), h_[[[4,5],[4,5]], [[6],[6]]], np.zeros((2,3)), np.eye(3)]

[[1. 2. 3.]
 [4. 5. 6.]
 [4. 5. 6.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]
~~~

### 基于 MATLAB 风格的解释器

提供一个函数 `M_` 通过解析字符串的形式来构建矩阵，支持部分 MATLAB 语法和 Python 语法。该字符串的组成形式如下：

~~~
[* * ... *;
 * * ... *;
     ...  ;
 * * ... *]
~~~

其中 `*` 代表一个元素，该元素可以是一个数字，可以是上述的矩阵（矩阵嵌套），还可以是一个 python 表达式。注意，如果该 python 表达式包含 `[*]` 符号，会使解释器产生误解（这是由于两种语言风格混合在一起导致的），例如 `arr[1,2]`，解释器不知道这里是两个元素还是对 `arr` 的切片。如果你想表达这是一个 python 表达式，请用括号将它们包括起来，即写成 `(arr[1,2])`。

示例

~~~py
>>>M_('[1 2 3; np.zeros((2, 2)), np.array([[1, 2]]).T]')

[[1. 2. 3.]
 [0. 0. 1.]
 [0. 0. 2.]]
~~~