TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #914 · 22.11
34. За прошедший год я лишился двух основных хобби: мототехнику продал, а дроны теперь вне закона под угрозой приличного штрафа. Но, честно признаться, даже останься эти хобби у меня, уделять им время почти не было бы возможности: в августе у нас с Юлей родился сын — Роман :) Обычно в таких постах пишут что-то про "жизнь до и после", ответственность, ощущение себя взрослым и так далее. Я же хочу сказать, что за развитием ребёнка очень интересно наблюдать. Человек — самая сложная система из существующих. Сложнее атомной станции, микропроцессора или нейросети. И развивается он в детстве очень быстро и многопланово — это кайфово, если ребёнок желанный. Из остальных обновлений за год: сделали очень серьёзный ремонт, который я заканчивал уже впритык, параллельно катаясь в роддом. Съездил в 8 командировок по работе. Посетил 5 крупных IT-конференций, где набрал кучу мерча, а на двух даже выступил. Побывал в жюри на огромном чемпионате профессионального мастерства. В становой тяге дошёл до рабочего веса 130кг. Значительно увеличил коллекцию настолок (в которые даже удаётся иногда собраться поиграть). В общем, всё хорошо. Люблю семью, люблю друзей, люблю работу :) #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.