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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #47 · 10.06

Полноценное ООП, статическая типизация, события, Си-подобный синтаксис — именно на этом языке я научился тому фундаменту, который позволил мне стать профессиональным разработчиком. Именно после него я без особого труда кодил на Java и теперь вот на C#. Именно на AS3 я выиграл первый в своей жизни конкурс по программированию, и на нём же сделал первый проект, принёсший серьёзные деньги — достаточно серьёзные, чтобы я мог съехать от родителей. На нем непрерывно писал несколько лет, и ни о чём не жалею. Потом Apple убила Flash, а крупные студии убили рынок инди-проектов в социальных сетях. Мой профессиональный путь стал менее простым и наивным, зато уровень знаний и умений в этой области сильно вырос. Прошлогодний код в любой момент кажется мне плохим, и хочется верить, что это признак какого-то развития. Но те времена я всегда вспоминаю с теплотой и любовью. https://youtu.be/sanpUp8GIoY? #dev

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.