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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时间差(Timedelta)
时间差(Timedelta)是时间上的差异,以不同的单位来表示。例如:日,小时,分钟,秒。 它们可...

Pandas分类数据
通常实时的数据包括重复的文本列。例如:性别,国家和代码等特征总是重复的。这些是分类数据的例子。 分...

Pandas可视化
基本绘图:绘图Series和DataFrame上的绘图功能是对 matplotlib 库中 plo...

Pandas稀疏数据
当任何匹配特定值的数据(NaN/缺失值,尽管可以选择任何值)被省略时,稀疏对象被“压缩”。 一个特...

Pandas注意事项&窍门
警告和疑难意味着一个看不见的问题。在使用Pandas过程中,需要特别注意的地方。 与Pandas一...

Pandas与SQL比较
由于许多潜在的Pandas用户对SQL有一定的了解,因此本文章旨在提供一些如何使用Pandas执行...

傅里叶变换
本节将学习如下内容: 使用OpenCV找到图像的傅里叶变换 利用Numpy中可用的FFT功能 傅...

Python 的内置模块 - os
os 是Python的内置模块,它提供了与操作系统相关的接口,可与操作系统进行交互, 例如对系统文...

利用 zipfile 模块压缩文件
ZIP文件(带有 .zip 文件扩展名)是一种常见的压缩文件格式,它可以包含许多其他文件的压缩内容...

面向对象的文件路径 pathlib
从 Python3.4开始, pathlib 正式成为标准库, 旨在取代老旧的 os.path 模...

Python 的内置模块 - sys
sys 是Python的内置模块,它包含了Python解释器和系统环境有关的参数和函数, 例如 s...

Python 闭包和装饰器
本节跟 Python的高级特性3、神奇的 __call__ 与返回函数密切相关。 闭包是指引用了外...

Python 中如何使用 ElementTree 解析 XML
xml.dom.minidom和xml.sax大槪是Python中解析XML文件最广为人知的两个模...

从 Python 启动其他程序
利用内建的 subprocess 模块中的 Popen() 函数, Python 程序可以启动计算...

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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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