TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #171 · 18.01
Если вам лень было смотреть длинный стрим Сбера в прошлый раз, то вот они тут выложили презентации отдельно. Моя презентация о том, как выбрать способ ввода в приложении. Конкретно здесь сравнивается голосовой ввод и ввод нажатиями, но есть ощущение, что шкала, которую я предлагаю, подходит и к другим вещам (например мышь vs консольный ввод с клавиатуры). Нажатие мышью на кнопку на экране в среднем быстрее, чем набор слова (особенно если учитывать время, необходимое для того, чтобы это слово вспомнить). Ещё мышь гораздо больше страхует от ошибок. Но если у вас тысяча возможных команд, вы тысячу кнопок на экран не выведите, зато набирать эти команды можно без проблем. #dev https://www.youtube.com/watch?v=sSg3m6G8hJ0
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.