update voor release v1.0

Author: ddland

README.md

@@ -4,6 +4,8 @@ Hier staat de source code van de scripts die door de docenten van TN voor gebrui
 
 De scripts helpen bij het [plotten](TN_code/plotten/) (standaard mooi opgemaakte figuren), [regressie](voorbeelden/regressie/), [fourier](TN_code/fourier/) volgens het wiskunde boek en het [uitlezen van sensoren](TN_code/hardware).
 
+Zie verder het voorbeeld gebruik in de [voorbeelden](TN_code/voorbeelden) directorie. Deze directorie wordt niet met PyPi geinstalleerd, hiervoor kan je het git-repository gebruiken. 
+
 ## Installatie en afhankelijkheden
 
 ### Afhankelijkheden (dependencies)
@@ -16,10 +18,12 @@ Voor de hardware-scripts zijn meer afhankelijkheden nodig (worden niet automatis
 * adafruit_circuitpython-ads1x15
 * adafruit-circuitpython-mcp3xxx
 * sensehat
+
+Om voor alle gebruikers deze afhankelijkheden te installeren is de volgende code nodig:
 ```console
 sudo apt-get install sense-hat
-pip3 install adafruit_circuitpython-ads1x15 adafruit-circuitpython-mcp3xxx
-
+sudo pip3 install adafruit_circuitpython-ads1x15 adafruit-circuitpython-mcp3xxx
+```
 
 ### Installatie via PyPi
 Als PyPi aanwezig is kan via [PyPi](https://pypi.org/project/TN-code) de software voor de huidge gebruiker geinstalleer worden:
@@ -28,7 +32,7 @@ pip3 install tn_code
 ```
 Om system-wide (voor alle gebruikers te installeren:
 ```console
-sudo pip3 install tn_code`
+sudo pip3 install tn_code
 ```
 
 Als virtual environment
@@ -38,4 +42,3 @@ python3 -m venv .env
 source .env/bin/activate
 pip3 install tn_code
 ```
-

TN_code/hardware/README.md

@@ -0,0 +1,11 @@
+# TIS-TN-ONDZ
+Hier vind je code om de hardware voor de onderzoeken projecten uit te lezen.
+
+## Python
+In de [voorbeelden](../../voorbeelden/hardware/) directory staan de voorbeelden om de data uit de arduino, ADS1x15, MCP3008,  PiPlates en ADC Pi Plus uit te lezen. 
+
+Gebuik de voorbeeldcode (`example_`) om zelf je data uit te lezen. Kopieer de voorbeelden die je nodig hebt en zet ze op je eigen USB-stick om zo makkelijk je data en code bij elkaar te houden. Veranderingen in je code kan je via GitHub in je fork van het TN repository bijhouden. 
+
+Het bestand `get_data.py` maakt het mogelijk om de hardware op een eenvoudige manier uit te lezen. Heb je meer geavanceerde opties nodig, pas dan de code aan! Het bestand `write_data.py` is een wrapper om `numpy.savetxt`. In `lees_data_numpy.py` staan voorbeelden van hoe je de data uit de weggeschreven bestanden weer kan inlezen. 
+
+Voor hulp bij het aansluiten van de hardware op de Raspberrypi of voor aansluitschema's van de verschillende HATs is er de volgende website: [pinout](https://pinout.xyz/).

setup.py

@@ -6,7 +6,7 @@
 
 setuptools.setup(
     name='TN_code',
-    version='0.92',
+    version='1.00',
     description='Code gebruikt bij de opleiding TN van de Haagse Hogeschool',
     long_description=README,
     long_description_content_type="text/markdown",