R 语言基础是指掌握该编程语言的核心概念和基本操作，能够完成简单的数据处理和分析任务。 它包括理解R的基本数据类型如向量、矩阵、数据框和列表，以及如何创建、访问和操作这些结构。 基础语法涉及变量赋值、条件判断、循环和自定义函数的使用。 此外，还需熟悉常用函数进行数学计算、统计分析和字符串处理，并能够导入导出数据文件。 基础绘图功能如散点图、直方图的生成也是重要部分。掌握这些内...
R 语言中的数据是指用于存储、处理和计算信息的结构化或非结构化载体，主要包括向量、矩阵、数组、数据框和列表等基本类型。 向量用于存储同类型元素，矩阵和数组是二维或多维向量的扩展，数据框类似表格可存储不同类型数据，列表则支持复杂结构的嵌套组合。 数据可以是数值、字符、逻辑值或因子等形式，通过赋值、导入或计算生成。 R的核心功能围绕数据展开，包括统计分析、可视化建模等，数据质量直...
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。