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动态更新维护的Python语言教程。
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...

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。...

Python 类和元类的简单运用
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...

Shapely 中几何要素的操作
一般的属性与方法object.area 返回对象的面积 object.bounds 返回一个元组(...

谓词
谓词,用来描述或判定客体性质、特征或者客体之间关系的词项。根据《现代汉语》的定义,汉语的体词包括名...

Python 的数据结构 - 列表
列表由一系列按特定顺序排列的元素组成。 你可以创建包含字母表中所有字母、数字0~9或所有家庭成员姓...

高级主题
切片和masking迭代器若想添加空间矢量数据格式,可查找外包四边形(bounding box) ...

写入矢量数据
一个矢量文件可以通过模式 'a' (append) 打开,也可以通过模式 'w' (write)写...

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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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