TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #348 · 18.05

Я уже когда-то говорил, что, как пилот дрона, обращаю много внимания на висящие провода в городе. Когда был в Москве, тоже смотрел наверх, и, кажется, проводов там прям намного меньше: я почти не встречал жутких переплетений даже в центре, да и редкий одинокий кабель через улицу в спальном районе Москвы куда менее частое зрелище, чем в Петербурге. Зависит ли это от в среднем бОльшего расстояния между домами, из-за которого провода натягивать труднее? Или есть какое-то регулирование? Вообще, существуют ли нормы в этом вопросе? Может ли мне кто-то помешать просто так взять и натянуть провод между домами в произвольном месте? Есть ли случаи, когда людей за это действительно привлекали? Сейчас мне кажется, что в Петербурге этот вопрос полностью заброшен, и любой человек может творить с воздушным пространством между домами почти всё, что хочет, если только это не запрещённая вывеска. По крайней мере, за проводами вряд ли кто-то вообще следит. Особенно это заметно в центре: мало где над центральными улицами нет адской волосни. Один из признаков того, что городским властям не наплевать на облик города — это как раз регулирование таких вопросов. Фотографию я сделал сегодня недалеко от Восстания.#life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #array

当前筛选 #array清除筛选
djangoproject

@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'.

djangoproject

@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.