TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #413 · 3.07
350 километров в день — хорошее расстояние для путешествия на мотоциклах, если вы не только непрерывно едете, но ещё и останавливаетесь в разных местах погулять-посмотреть. Причем, разные места могут быть как большим городом со знаковым туристическим местом, так и красивым полем посреди безлюдных пространств. Позабавило, что в крепости Орешек отдельно берут плату за трансфер на остров и отдельно за, собственно, посещение крепости, но по билетам это не очевидно. То есть вас высаживают на остров, на котором буквально с самого берега находится крепость. Хочешь внутрь — плати. Не хочешь — ну, значит, ты заплатил за то, чтобы постоять на причале. При этом, запрещено летать. Лучше бы продавали билеты на запуск коптера. Дороги в Карелии отличные, и машин мало. По крайней мере, в этой части Карелии. Дальше, вроде как, всё хуже и хуже, ну, скоро увидим. В селе Свирское, докуда мы доехали к концу дня, огромный монастырский комплекс, и сюда религиозные люди совершают паломничество. Видимо, именно это позволяет на территории существовать отличным базам отдыха и крутому ресторану с гуманными ценами, чего никак не ожидаешь посреди малозаселенной местности. #travel
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.