معرفی شرکت ها


channelpack-0.7.0


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Callable container of Numpy arrays with support for masking and slicing
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل channelpack-0.7.0
نام channelpack
نسخه کتابخانه 0.7.0
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Tomas Nordin
ایمیل نویسنده tomnor@posteo.net
آدرس صفحه اصلی https://github.com/tomnor/channelpack
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/channelpack/
مجوز GPLv3+
channelpack =========== The ChannelPack class provides a callable container of data. The channelpack package also provides some factory functions to get such a pack from data files. Channelpack is a Python project (a small library) assuming Numpy being available and that numpy arrays are the preferred data sequences. Example ------- Produce some data and make a pack:: >>> import channelpack as cp >>> data = {0: range(5), 1: ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')} >>> names = {0: 'seq', 1: 'abc'} >>> pack = cp.ChannelPack(data=data, names=names) >>> pack ChannelPack( data={0: array([0, 1, 2, 3, 4]), 1: array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], dtype='<U1')}, names={0: 'seq', 1: 'abc'}) >>> pack(0) array([0, 1, 2, 3, 4]) >>> pack(0) is pack('seq') True Set the pack mask and use it to slice or filter out parts:: >>> pack.mask = (pack('seq') < 2) | (pack('abc') == 'D') >>> pack('seq', part=0) array([0, 1]) >>> pack('seq', part=1) array([3]) >>> pack('abc', nof='filter') array(['A', 'B', 'D'], dtype='<U1') >>> pack('abc', nof='nan') array(['A', 'B', None, 'D', None], dtype=object) >>> pack('seq', nof='nan') array([ 0., 1., nan, 3., nan]) Read data from file:: >>> import io >>> datstring = \ ... u"""date: 20-05-01 17:39 ... room: east lab hall, floor 2, room 8 ... operator: Goran Operatorsson ... ... time, speed, onoff, distance ... 0, 23, on, 0.3 ... 1, 21, off, 0.28 ... """ >>> sio = io.StringIO(datstring) >>> pack = cp.textpack(sio, delimiter=',', skiprows=5, hasnames=True) >>> pack ChannelPack( data={0: array([0., 1.]), 1: array([23., 21.]), 2: array([' on', ' off'], dtype='<U4'), 3: array([0.3 , 0.28])}, names={0: 'time', 1: 'speed', 2: 'onoff', 3: 'distance'}) Lazy read numeric data:: >>> datstring = \ ... u"""date: 20-05-01 17:39 ... room: east lab hall, floor 2, room 8 ... operator: Goran Operatorsson ... ... time, speed, distance ... 0, 23, 0.3 ... 1, 21, 0.28 ... """ >>> sio = io.StringIO(datstring) >>> pack = cp.lazy_textpack(sio) >>> pack ChannelPack( data={0: array([0., 1.]), 1: array([23., 21.]), 2: array([0.3 , 0.28])}, names={0: 'time', 1: 'speed', 2: 'distance'}) Channel? -------- The naming (channelpack) sort of origins from work with measurements and data acquisition. Using tools for that, the recorded arrays of data are often called "channels", because it was acquired through some IO channel. Install ------- :: $ pip install channelpack Documentation and repository ---------------------------- There is some documentation at `Read the Docs`_ and the code repository is on `GitHub`_. .. _Read the Docs: https://channelpack.readthedocs.org/en/latest/ .. _GitHub: https://github.com/tomnor/channelpack


نحوه نصب


نصب پکیج whl channelpack-0.7.0:

    pip install channelpack-0.7.0.whl


نصب پکیج tar.gz channelpack-0.7.0:

    pip install channelpack-0.7.0.tar.gz