Metadata-Version: 2.4
Name: statslibx
Version: 0.1.4
Summary: Librería de estadística descriptiva e inferencial para Python
Home-page: https://github.com/Immanuel3008/StatsLibX
Author: Emmanuel Ascendra Perez
Author-email: ascendraemmanuel@gmail.com
Classifier: Development Status :: 3 - Alpha
Classifier: Intended Audience :: Science/Research
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Mathematics
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: numpy>=1.20.0
Requires-Dist: pandas>=1.3.0
Requires-Dist: scipy>=1.7.0
Requires-Dist: matplotlib>=3.4.0
Provides-Extra: viz
Requires-Dist: seaborn>=0.11.0; extra == "viz"
Requires-Dist: plotly>=5.0.0; extra == "viz"
Provides-Extra: advanced
Requires-Dist: scikit-learn>=1.0.0; extra == "advanced"
Requires-Dist: statsmodels>=0.13.0; extra == "advanced"
Provides-Extra: all
Requires-Dist: seaborn>=0.11.0; extra == "all"
Requires-Dist: plotly>=5.0.0; extra == "all"
Requires-Dist: scikit-learn>=1.0.0; extra == "all"
Requires-Dist: statsmodels>=0.13.0; extra == "all"
Dynamic: author
Dynamic: author-email
Dynamic: classifier
Dynamic: description
Dynamic: description-content-type
Dynamic: home-page
Dynamic: provides-extra
Dynamic: requires-dist
Dynamic: requires-python
Dynamic: summary

# 📦 Descripción para PyPI (Plantilla Profesional)

StatsLibX es un paquete de Python diseñado para proporcionar una solución sencilla, eficiente y flexible para manejar volumenes de datos.

Este proyecto surge con la idea de ofrecer una alternativa moderna, intuitiva y ligera que permita a desarrolladores y entusiastas integrar la **estadistica descriptiva e inferencial** sin complicaciones, con multiples funcionalidades y utilidades pensadas para el futuro.

## ✨ Características principales

- ⚡ Rápido y eficiente: optimizado para ofrecer un rendimiento suave incluso en tareas exigentes.

- 🧩 Fácil de usar: una API limpia para que empieces en segundos.

- 🔧 Altamente extensible: personalízalo según tus necesidades.

- 📚 Documentación clara: ejemplos simples y prácticos.

- 🔮 Diseñado con visión a futuro: construido para escalar y adaptarse.

## 🚀 Ejemplo rápido
```python
from statslibx import DescriptiveStats, InferentialStats, UtilsStats

stats = DescriptiveStats(data) # InferentialStats(data), UtilsStats()
stats.help()
```

##  📦 Instalación
```bash
pip install statslibx
```

🤝 Contribuciones

¡Todas las mejoras e ideas son bienvenidas! 

E-mail: ascendraemmanuel@gmail.com
