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Chaîne source @OnePlusGuide · Post #2452 · 26 avr.
~ WEEKLY UPDATE 332 ~ #OP#WEEKLY Iniziamo con la nuova rubrica! Nella Community sta ritornando la pace, ma le novità non si fermano! • La guerra tra i tipi di fotocamera frontale continua. Il team OnePlus ha realizzato un articolo analizzando i pro e i contro di ogni sistema adottato. Lo trovate qui • Nuove raffles! Potete vincere una borraccia OnePlus o una t-shirt. Qui trovate più informazioni • Le recensioni del programma The Lab sono fantastiche, forse la migliore edizione di sempre. Si possono vedere tutte qui • Dal debutto del 5 marzo, il programma IDEAS ha ricevuto un sacco di idee per migliorare OxygenOS! Potete ancora inviare i vostri suggerimenti entro il 30 aprile qui! • Il programma Open Beta è terminato per OnePlus 6 e 6T. Per assicurare un supporto continuo, è consigliato tornare al ramo stabile. Più dettagli qui. Le Beta 12 per OnePlus 7 e 7 Pro sono state ritirate a causa di problemi. É in corso l'analisi dei problemi per riprendere il rollout al più presto • Novità per OnePlus 5 e 5T! Tra pochi giorni sarà svelato un regalo per chi ancora usa questi telefoni (e sappiamo tutti di cosa si tratta). Restate sintonizzati su OnePlus Guide! • Un utente della community sta facendo un contest per regalare il suo "dbrand grip case con la black dragon skin" per OnePlus 7 Pro! Se vi interessa, date un'occhiata qui • Per i gamers, Fortinte è finalmente arrivato sul Play Store. Al riguardo è stata aperta una discussione ufficiale qui Pierre
Recherche : #array
@djangoproject · Post #316 · 28/04/2017 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 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.