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动态更新维护的Python语言教程。
利用数据结构对真实世界进行建模
在因特网之前,人们也许仍有办法与世界另一边的某人下一盘国际象棋。 每个棋手在自己家里放好一个棋盘,...

Python 字符串与 int,  float,  bool 相互转换
在前面学习 int , float , bool 类型数据时,已经掌握了这3种数据之间的相互转换。...

Python 原始字符串和Unicode
原始字符串计算机模拟现实的世界,但总有不尽如人意之处; 使用一种方式来表达或解释另外一种东西, 总...

Python 异常处理
异常处理是 Python 编程中管理错误和异常情况的重要机制。 合理的异常处理可以增强程序的健壮性...

Python 常见的捕获异常
异常比较有趣的地方是可对其进行处理,通常称之为捕获异常。为此,可使用 try/except 语句。...

Python 异常中的函数处理
函 数 描 述 warnings.filterwarnings(action,cat...

Python 之揭秘函数调用的智慧
想想看,如果已编写了一些代码,现在需要在另一个地方再次使用,该怎么办呢? 比如...

Python 学习之变量作用域
在被调用函数内赋值的变量,处于该函数的“局部作用域”。 在所有函数之外赋值的变量,属于“全局作用域...

Python 类分析
类,用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。 例如,如果在窗外看到一只鸟,这...

Python 面向对象 - 类的封装
Python的面向对象, 并没有严格意义上的私有属性和方法, 私有只是一种约定, 隐藏实现的细节,...

Python 元素访问
虽然 __init__ 无疑是目前遇到的最重要的特殊方法,但还有不少其他的特殊方法, 能够完成很多...

函数返回值和  return 语句
如果调用 len() 函数,并向它传入像 'Hello' 这样的参数,函数调用就求值为整数5。 这...

利用 Python-docx 创建文档
相比于读取 DOCX 文档,写入的 API 更加丰富,功能更加全面,但是更重要的还是要灵活运用。 ...

实例:读取电子表格数据写入 DOCX 文档
Python 提供了强大的工具集进行数据统计分析,从基础描述性统计到高级建模分析。 数据的统计分析...

实例:为章节添加编号
章节编号可以清晰的了解文档结构。Word 软件可以使用自动编号的功能, 但是使用起来需要专门学习一...

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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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