TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #146 · 8.01
Контрастом к этому выступил сериал, вышедший в прошлом году на Apple TV+. Пока доступен один сезон, описывающий примерно половину первого романа. Там очень красивая и дорогая картинка: графика, декорации, костюмы и стилистика — всё это шикарно и радует глаз. Многие современные визуально-технические находки очень уместны (например, там, где в книге был проектор с записью, в сериале голограмма с ИИ). Но остальное... Окей, я готов простить то, что два центральных персонажа у Азимова это белые мужчины, а в сериале — девушки афроамериканки. Такое сейчас время: квоты, дайвёрсити, все дела. Однако, есть ощущение, что в сериале сюжет специально отупили, чтобы сделать его то ли современнее, то ли доступнее массовому зрителю. В книге хитрый дипломат, много лет занимавшейся политикой, придумывает искусное безвоенное решение конфликта. В кино этот же герой-героиня просто от рождения особенная, и эта особенность случайно приводит её к решению, причем вполне агрессивному. И такого много. Есть пара удачных сюжетных линий, придуманных авторами, но в целом: много неуместных эмоций там, где в первоисточнике всё чинно и спокойно; проще и примитивнее там, где в книге было сложно и глубоко; персонажи более одномерные и скучные, а вместо логики — нервный сумбур. В общем, отличный аргумент за то, чтобы читать книги. #fiction
Hashtags
Търсене: #array
@djangoproject · Post #316 · 28.04.2017 г., 06:09
https://github.com/blissnd/easyxls Convert any #spreadsheet into a Python internal #dict/#array data structure, for easy processing. Can also handle pivot tables. For pivot table usage, header_row_start & header_col_start need to be set equal to the top left corner of the pivot table => header_row_start=8, header_col_start='c' in the included example. Column IDs must always be lowercase chars in quotes, e.g. 'a'.
Hashtags
@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36
https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.