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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #90 · 24.10

Одинаковый пост в одно и то же время в VK, Instagram, Telegram. Telegram: лайков там нет, 8 комментариев Instagram: 23 лайка, 4 комментария VK: 42 лайка, 32 комментария Можно подумать, что раз у меня ВКонтакте почти 6000 подписчиков, то и считать нужно относительно. Но на самом деле нет: и в Телеграме и в Инстаграме у меня примерно та же активная аудитория из ВК: ближний круг общения, онлайн-знакомые, друзья друзей и редкие немногочисленные люди из рекомендаций. Что это значит? Лично я пока готов сделать один вывод: в Инстаграме нет моей аудитории, и там не принято публиковать и обсуждать то, о чем люблю писать и говорить я. В целом отклик от Инстаграма очень вялый и довольно скучный, как для меня-автора, так и для меня-подписчика. В Телеграме все хорошо с реакцией уже существующей аудитории, но с ростом беда, об этом уже неоднократно упоминал. У ВК очень большой запас прочности: его планомерно убивают владельцы и покидают пользователи, но до сих пор есть жизнь не меньше, чем в Инсте и Телеге. #web

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.