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动态更新维护的Python语言教程。
Seaborn中的seaborn.objects 接口
seaborn.objects命名空间是在 0.12 版本中引入的,作为制作seaborn绘图的全...

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。 Seaborn 支持多种不同的数据集格...

Seaborn中的统计估计和误差线
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...

Seaborn 中的估计回归拟合
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。 之前讨论过可以通过显示两个变量的...

Seaborn中构建结构化多绘图网格
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“...

Pandas快速入门
Pandas快速入门教程,主要面向新用户。 主要是为那些喜欢“短平快”的读者准备的, 有兴趣的读者...

Pandas中的数据帧(DataFrame)
Pandas中数据帧(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...

Pandas的迭代
Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。当迭代一个系列时,它被视为数组式,基本迭代产生这些...

Pandas的排序
Pandas有两种排序方式,它们分别是: 按标签 按实际值 下面来看看一个输出的例子。 ...

Pandas字符串和文本数据
在本章中,我们将使用基本系列/索引来学习字符串操作。 在随后的章节中,将学习如何将这些字符串函数应...

Pandas窗口函数
为了处理数字数据,Pandas提供了几个变体,如滚动,展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和...

Pandas聚合
Pandas 聚合操作是数据分析的核心功能,它通过简洁高效的接口实现数据的统计计算和特征提取。 创...

Pandas缺失数据
在现实生活场景中,丢失数据始终是一个问题。 由于缺失值导致数据质量不佳,机器学习和数据挖掘等领域在...

Pandas分组(GroupBy)
任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一。它们是: 分割对象 应用一个函数 结...

Pandas合并/连接
Pandas 具有全功能、高性能的内存中连接操作,在惯用上与 SQL 等关系数据库非常相似。 Pa...

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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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