TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Source channel @tatarstanexport · Post #708 · Feb 11
Республика Татарстан нарастила экспорт на 14% Согласно предварительным оценкам экспертов, за 12 месяцев 2025 года компании Республики Татарстан экспортировали за рубеж продукцию АПК на сумму около 513 млн долл. США. В сравнении с аналогичным периодом прошлого года объем экспорта вырос на 14% в стоимостном выражении. В топ-5 видов продукции АПК, экспортированных в 2025 году, в стоимостном выражении входят: ✅Подсолнечное масло; ✅Майонез и другие соусы; ✅Жмых; ✅Рапсовое масло; ✅Шоколад. Основной рост объема экспорта обеспечили рапсовое масло, майонез и другиесоусы, а также семенарапса. Так, например, за 12 месяцев 2024 года регион поставил на зарубежные рынки рапсовогомасла на сумму около 20 млн долл. США, а за этот же период 2025 года — около 62 млн долл. США. Экспорт майонеза и других соусов и семян рапса увеличился в 2025 году более чем на 20 млн долл. США относительно аналогичного периода 2024 года. 🗺 Основными направлениями для поставок сельскохозяйственной продукции из Республики Татарстан в 2025 году были Иран, Казахстан, Индия, Беларусь и Китай. Подробнее познакомиться с экспортными каталогами регионов можно по ссылке на сайте «Агроэкспорта». Читайте «Агроэкспорт» в MAX #агроэкспорт#новостиАПК
Hashtags
Search: #array
@djangoproject · Post #316 · 04/28/2017, 06:09 AM
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 · 08/31/2016, 03:36 PM
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.