TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #582 · 2.10
Сегодня не было событий, которыми я хочу поделиться, поэтому расскажу историю из жизни. В университете у нас был русский язык. Это неожиданно — русский язык в техническом вузе на хардкорной технической специальности. Тем не менее, на мой взгляд он был не лишним, и некоторое количество новых знаний добавил. Как-то раз преподаватель — серьезная строгая женщина — спросила, знает ли кто-нибудь в группе, что такое «компиляция». Я тогда уже вовсю увлекался программированием, и подумал, что вот он: мой час славы. Наконец-то я использую свои знания по программированию! Тогда я поднял руку и ответил: «Преобразование исходного кода программы в исполняемый файл». Я надеялся быть оценённым за это знание, но к своему удивлению увидел разочарование и неудовольствие на лице преподавательницы. «Нет», — сказала она так, будто бы я своё определение выдумал, — «Это собрание информации из разных источников в одну работу». Мораль: если вас не оценили по достоинству, то проблема не обязательно в вас самих. Просто не все люди обладают достаточными знаниями для такой оценки. #life
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.