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Pandas可视化
Pandas 提供了基于 Matplotlib 的集成可视化功能,允许用户通过简单的 .plot(...

Pandas日期功能
日期功能扩展了时间序列,在财务数据分析中起主要作用。在处理日期数据的同时,我们经常会遇到以下情况:...

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...

使用Pandas处理大型CSV文件
CSV (Comma Separated Values)作为一种逗号分隔型值的纯文本格式文件,在实...

Matplotlib中绘图配置参数
一幅图有许多需要配置的属性,例如颜色、字体、线型等等。 绘图时并不需要对这些属性进行配置,许多都直...

Matplotlib 中绘制多轴图(子图)
一个绘图对象(figure)可以包含多个轴(axis),在 Matplotlib 中用轴表示一个绘...

SciPy中的B-Spline样条曲线
在SciPy中,interpolate 库提供了许多对数据进行插值运算的函数。 对正弦波上的点进行...

SciPy中的滤波器设计
SciPy 是一个强大的科学计算库,其 scipy.signal 模块提供了丰富的滤波器设计工具,...

SciPy数值计算库-最小二乘拟合
SciPy 函数库在 NumPy 库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。 例...

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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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