@laziz_blogs · Post #615 · 23.03.2026 г., 19:47
#day16 1) calorie intake 1572 kcal 2100 (daily limit) - 528 (remain) = 1572 kcal 2) calorie burn ≈2165 kcal 3) kcal deficit ≈593
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #273 · 26 јул.
В стандартном модуле random есть две очень похожие функции random.randint() random.randrange() Обе возвращают случайное значение из указанного диапазона >>> random.randint(10, 20) 12 >>> random.randrange(10, 20) 17 В чем же отличие? Дело в том что у randrange() есть третий параметр step. randint() действительно возвращает случайное число из указанного диапазона. randrange() на первый взгляд делает тоже самое если передать также два параметра. Но есть указать еще и step то наш диапазон усложняется, то есть в него попадёт не полный ряд значений. Например, я хочу получить случайное значение из диапазона но только чётное число. Тогда достаточно сделать так: >>> randrange(10, 20, 2) 16 Таким образом получается что randint это частный случай randrange без указания параметра step. Еще одно важное отличие в том, что randint() включает в диапазон второе значение а randrange() нет. То есть выражение randrange(10, 20) никогда не вернёт 20, а randint(10, 20) вернёт. #tricks#basic
Пребарај: #day16
@laziz_blogs · Post #615 · 23.03.2026 г., 19:47
#day16 1) calorie intake 1572 kcal 2100 (daily limit) - 528 (remain) = 1572 kcal 2) calorie burn ≈2165 kcal 3) kcal deficit ≈593
Hashtags
@textytela · Post #457 · 03.03.2024 г., 11:36
В каждом дне есть что-то по имени Навсегда. Мэри Оливер (пер. Н.Пресс) Всё, что было сломано, забыло свою сломанность. Теперь я живу в небесном доме, в каждом окне - солнце. И ты. Прикосновения, истории. Такие земные и такие небесные. Невероятно, но это так. В каждом дне есть что-то по имени Навсегда. #49daysforfreedom#day16
Hashtags
@mediamaps · Post #276 · 16.11.2025 г., 14:06
Тема шестнадцатого ноября — ячейка. Вспоминаем о картах, состоящих из небольших дискретных элементов. Для сегодняшней карты автор скачал с data.mos.ru данные о земельных участках, выставленных на торги. Затем построил на Москву гексагональную сетку с площадью ячейки в 25 км², провёл агрегацию и посчитал для каждой ячейки количество участков и их среднюю стоимость. В центре каждой ячейки построена окружность, отображающая вычисленные показатели через её цвет и размер. Оказалось, что большинство самых недорогих участков находится в Новой Москве. А вот дорогие расположены не только в центре: активно продаются участки на востоке города. #30DayMapChallenge#Day16#Cell#Cartography#GIS