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动态更新维护的Python语言教程。
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本章将学习如下内容: 直观理解支持向量机的工作原理 理论基础线性可分数据观察下图中的两类数据(...

理解 K 均值聚类算法
本章将系统阐述 K 均值聚类的算法原理及其工作机制。 理论基础通过一个典型应用案例进行说明: T恤...

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Python 超类、接口与基类
子类扩展了超类的定义。要指定超类,可在 class 语句中的类名后加上超类名,并将其用圆括号括起。...

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类是面向对象编程的核心概念,它是创建对象的蓝图,定义了对象的属性和方法。 元类是创建类的类,是类的...

Python 之构造函数
构造函数(constructor),其实就是本教程前面一些示例中使用的初始化方法,只是命名为 __...

Python 模块 - math
math 模块提供了很多与数学相关的函数,本教程只列举了其中一部分。 方...

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Seaborn 可以轻松使用适合您的数据特征和可视化目标的颜色。 本章介绍了seaborn 中快速...

剖析 Python 程序中的一些概念
算法的含义真刀真枪地编写程序前,先来说说何为计算机编程。简而言之, 计算机编程是指通过编写特定的指...

Seaborn中的可视化数据分布
在对数据进行任何分析或建模时,一个早期的步骤应该是了解变量的分布方式。 分布可视化技术可以为许多重...

Seaborn中的可视化分类数据
在关系图教程中,我们了解了如何使用不同的视觉表示来显示数据集中多个变量之间的关系。 在示例中,我们...

Seaborn中控制参数美化可视化结果
在使用可视化技术探索数据集特征时,最好有令人愉悦的绘图。 可视化对于向观众传达定量见解也至关重要,...

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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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