semvec/pypi-packages huggingface dataset:
usc-schedule 1.0.1
A USC Class Schedule API wrapper
Requires Python: >=3.6

# USC-Schedule
USC Schedule of Classes API wrapper

[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/usc-schedule.svg)](https://badge.fury.io/py/usc-schedule)


## Introduction
This library provides a python interface for the USC Schedule of Classes api. It works for Python versions from 3.6 onwards.

## Installation
`$ pip install usc-schedule`

## Usage
### Setup
```python
from uscschedule import Schedule
schedule = Schedule()
```

### Get department
```python
csci_department = schedule.get_department(department_id="CSCI", semester_id=20201)
# Alternatively: schedule.get_department("CSCI", 20201)
print(csci_department.department)
print(csci_department.abbreviation)
print(csci_department.department_url)

# Prints:
# Computer Science
# CSCI
# http://www.cs.usc.edu/

```

### Get course details
```python
csci_course = schedule.get_course(course_id="CSCI-201", semester_id=20201)
# Alternatively: schedule.get_course("CSCI-201", 20201)
print(csci_course.title)
print(csci_course.units)
print(csci_course.description)

# Prints:
# Principles of Software Development
# 4.0
# Object-oriented paradigm for programming-in-the-large in Java; writing sophisticated concurrent 
# applications with animation and graphic user interfaces; using professional tools on team project.
# Prerequisite: CSCI 104L.
```
enapy 0.1
Epistemic Network Analysis (ENA) for Python

# rENA 
<center>

![alt text](https://github.com/thiagorfrf1/ENAPY/blob/master/ena.png)

</center>

Epistemic Network Analysis (ENA) <br>

(ENA) é um método para identificar e quantificar conexões entre elementos em dados codificados e representá-los em modelos dinâmicos de rede. Uma característica fundamental da ferramenta ENA é que ela permite que os pesquisadores comparem redes diferentes, visualmente e por meio de estatísticas resumidas que refletem a estrutura ponderada das conexões. A interface também permite que os usuários vejam os dados originais que contribuíram para cada uma das conexões na representação de rede. Assim, a ENA pode ser usada para abordar uma ampla gama de questões de pesquisa qualitativa e quantitativa.

Os pesquisadores usaram a ENA para analisar e visualizar uma ampla gama de fenômenos, incluindo: conexões cognitivas que os alunos fazem enquanto resolvem problemas complexos; interações entre diferentes regiões do cérebro em dados de RMf; coordenação do olhar social; integração de habilidades operatórias durante procedimentos cirúrgicos; e muitos outros.

https://cran.r-project.org/web/packages/rENA/rENA.pdf

# Usando o rENA no python
O exemplo abaixo mostra como utilizar a biblioteca do R rENA com a liguagem python. Todas as bibliotecas do python podem ser usadas para mnipular e arrumar os dados para serem plotados.

Todas as funçoes da biblioteca podem ser chamadas usando a interface rENA, um outro detalhe ,e que os pontos (.) devem ser substituidos por underscore (_).
## Exemplo: 
A função ena.plot() pode ser chamada usando rENA.ena_plot() <br>
A função ena.plot.points() pode ser chamada usando rENA.ena_plot_points().

# Requisitos:
Python 3.6

## Bibliotecas necessárias:
Devem ser instaladas as bibliotecas R rENA e data.table usando os comandos abaixo:
## install.packages("rENA")
## install.packages("data.table")

No python devemos instalar a biblioteca rpy2 usando o seguinte comando:
## pip install rpy2