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https://github.com/devpablooliveira/matrixplore
Web app for processing, uploading, and downloading matrices using FastAPI. Users can upload CSV files, manually input data, and download pre-set matrices. Includes analysis of matrix properties like functionality, injectivity, and surjectivity, with support for matrix combinations and transpose calculations. Built with FastAPI and Jinja2.
https://github.com/devpablooliveira/matrixplore
academictools algorithms backenddevelopment csv dataprocessing fastapi jinja2 jinja2-templates manipulation mathematics matrixoperations python templates webapplication
Last synced: 6 days ago
JSON representation
Web app for processing, uploading, and downloading matrices using FastAPI. Users can upload CSV files, manually input data, and download pre-set matrices. Includes analysis of matrix properties like functionality, injectivity, and surjectivity, with support for matrix combinations and transpose calculations. Built with FastAPI and Jinja2.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/devpablooliveira/matrixplore
- Owner: DevPabloOliveira
- License: mit
- Created: 2024-10-29T22:00:30.000Z (8 days ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-10-29T23:15:07.000Z (7 days ago)
- Last Synced: 2024-10-30T00:45:14.587Z (7 days ago)
- Topics: academictools, algorithms, backenddevelopment, csv, dataprocessing, fastapi, jinja2, jinja2-templates, manipulation, mathematics, matrixoperations, python, templates, webapplication
- Language: HTML
- Homepage:
- Size: 486 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# MatriXplore
MatriXplore é uma aplicação web desenvolvida em Python com FastAPI para o processamento e análise de matrizes, conjuntos e relações. Esta aplicação permite aos usuários carregar arquivos CSV contendo dados de matrizes ou inserir esses dados manualmente. Com base nos dados fornecidos, a aplicação analisa propriedades matemáticas das matrizes, como funcionalidade, injetividade, totalidade, entre outras.
## Funcionalidades
- **Carregar Arquivos CSV**: Faça o upload de arquivos CSV contendo matrizes e relações para análise.
- **Inserção Manual**: Insira matrizes, conjuntos e relações manualmente para análise instantânea.
- **Propriedades Matemáticas**: Analisa propriedades matemáticas das matrizes, como funcionalidade, injetividade, totalidade, sobrejetividade, entre outras.
- **Download de Arquivos**: Baixe arquivos CSV de matrizes pré-configuradas para testes.
## Instalação
1. Clone este repositório:
```bash
git clone https://github.com/seu-usuario/MatriXplore.git
cd MatriXplore
```
2. Clone este repositório:
```bash
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
```
3. Instale as dependências:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
## Uso
1. Inicie o servidor FastAPI:
```bash
uvicorn app.main:app --reload --port 8001
```
2. Abra o navegador e acesse:
```bash
http://127.0.0.1:8001
```
3. Navegue pelas seguintes páginas para utilizar as funcionalidades da aplicação:
**Home**: Página inicial com informações sobre a aplicação.
**Upload de Matrizes**: Faça o upload de arquivos CSV para análise.
**Inserção Manual**: Insira dados manualmente para análise imediata.
**Bases de Matrizes**: Acesse matrizes disponíveis para download.
## Estrutura do Projeto
- **app/main.py**: Contém a lógica principal do servidor FastAPI.
- **app/utils.py**: Implementa as funções de processamento e análise de matrizes.
- **app/templates/**: Armazena os arquivos HTML para renderização das páginas.
- **app/static/**: Contém arquivos estáticos, como CSS e imagens.
- **requirements.txt**: Lista das dependências do projeto.
## Exemplo de Formato de Arquivo CSV
- Para processar matrizes corretamente, os arquivos CSV devem estar estruturados da seguinte maneira:
```bash
# MATRIZES
Matriz, R
1, 0, 0, 0
0, 1, 0, 0
0, 0, 1, 0
0, 0, 0, 1
Matriz, S
0, 1, 0
1, 0, 1
0, 1, 0
# CONJUNTOS
Conjunto, A, 1, 2, 3, 4
Conjunto, B, a, b, c, d, e
# RELAÇÕES
Relação, R, (1, a), (2, c), (3, d)
Relação, S, (a, x), (c, y), (d, z)
```
## Tecnologias Utilizadas
- **FastAPI**: Framework para construir APIs rápidas e eficientes.
- **Jinja2**: Engine de templates para renderizar HTML.
- **Uvicorn**: Servidor ASGI para executar a aplicação FastAPI.
- **Numpy**: Biblioteca para computação científica em Python.
## Estrutura de Diretórios
- **Diretórios**
```bash
MatriXplore/
│
├── app/
│ ├── main.py # Lógica principal do FastAPI
│ ├── utils.py # Funções de processamento de matrizes
│ ├── templates/ # Páginas HTML
│ └── static/ # Arquivos estáticos
│
├── base-test/ # Diretório com arquivos CSV para download
├── requirements.txt # Lista de dependências do projeto
└── README.md # Documentação do projeto
```