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动态更新维护的Python语言教程。
SciPy中的数值积分
SciPy 是一个用于数学、科学和工程领域的开源Python库,提供了许多高级数值计算功能,包括数值积…

SciPy中的非线性方程组求解
在SciPy中,optimize 库中的 fsolve() 函数可以用来对非线性方程组进行求解。 它的…

Matplotlib中绘制精美的图表
Matplotlib 是 Python 中最强大的数据可视化库之一,但其默认样式较为基础。 通过定制化…

matplotlib中的Artist对象
matplotlib API 包含有三层: backend_bases.FigureCanvas :…

Seaborn介绍及入门了解
Seaborn 是一个用于在 Python 中制作统计图形的库,它能够创建高度吸引人的可视化图表, 它…

seaborn 绘图功能概述
Seaborn‌是一个基于‌Matplotlib‌的Python数据可视化库,专为统计绘图而设计。 它…

seaborn.objects 接口
seaborn.objects命名空间是在 0.12 版本中引入的,作为制作海边图的全新接口。 它提供…

seaborn 接受的数据结构
作为一个数据可视化库,seaborn 需要您为其提供数据。本章介绍完成该任务的各种方法。 Seabor…

统计估计和误差线
数据可视化有时涉及聚合或估计步骤,其中多个数据点被简化为汇总统计量,例如平均值或中位数。 显示汇总统计…

估计回归拟合
许多数据集包含多个定量变量,分析的目标通常是将这些变量相互关联。 我们之前讨论过可以通过显示两个变量的…

构建结构化的多地块网格
在浏览多维数据时,一种有用的方法是在数据集的不同子集上绘制同一图的多个实例。 这种技术有时被称为“格子…

Pandas快速入门
这是一个Pandas快速入门教程,主要面向新用户。 这里主要是为那些喜欢“短平快”的读者准备的, 有兴…

Pandas数据帧(DataFrame)
数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列。 可以视为 SQL 表或电子…

Pandas基本功能
到目前为止,我们了解了三种Pandas数据结构以及如何创建它们。接下来将主要关注数据帧(DataFra…

Pandas函数应用
要将自定义或其他库的函数应用于Pandas对象,有三个重要的方法,下面来讨论如何使用这些方法。 使用适…

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介绍

为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。

在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


注意事项

  • 平台使用Jupyter技术搭建,登陆认证使用本系统的注册账号。
  • 使用提供一定数量的硬盘空间存储供用户使用。目前限制为 500M 。
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