Metadata-Version: 2.1
Name: GTAlib-DataAdjust
Version: 0.1.2
Summary: Libreria para el ajuste de datos utilizando el método del kernel Gaussiano
Home-page: https://gitlab.com/gtorresa312/trabajos-en-clase.git
Author: German
Author-email: german.torres@udea.edu.co
License: MIT
Requires-Python: >=3.11.6
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: numpy ==1.26.1
Requires-Dist: pandas ==2.1.2
Requires-Dist: matplotlib ==3.8.1

# DataAdjustment

`DataAdjustment` es una clase Python que proporciona funcionalidades para el ajuste de datos utilizando el metodo del kernel Gaussiano. Esta clase es util para suavizar series de tiempo de datos, lo que puede ayudar a visualizar tendencias y patrones de manera mas clara.

## Requisitos

- Python 3.11.6
- numpy 1.26.1
- pandas 2.1.2
- matplotlib 3.8.1



## InstalaciÃ³n

Para instalar la libreria, utiliza el comando

```bash
pip install GTAlib-DataAdjust
```


## Uso
La estructura base para implementar la librerÃ­a es:

```python
# Importar la clase DataAdjustment
from data_adjustment import DataAdjustment

# Crear una instancia de DataAdjustment con el archivo CSV de datos y valor de sigma (opcional)
adjustment = DataAdjustment('datos.csv', sigma=1)

# Graficar la curva suavizada junto con los datos reales
adjustment.plot_smooth_curve()

# Graficar la derivada de la curva suavizada
adjustment.plot_derivative()
```

