R 注释
$$ \def\CC{\bf C} \def\QQ{\bf Q} \def\RR{\bf R} \...

Julia 变量
In [1]: println("Julia: ", VERSION) println(strin...

R 绘图 - 饼图
R 语言提供来大量的库来实现绘图功能。 饼图,或称饼状图,是一个划分为几个扇形的圆形统计图表,用于...

R 绘图 - 条形图
条形图,也称为柱状图条形图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。 条形图可以是水平或垂直的,每个...

格式化数据:NumPy里的格式化数组
< 数组排序 | 目录 | 使用Pandas进行数据处理 > ...

NumPy数组运算:通用函数
< Numpy数组基础 | 目录 | 聚合:Min, Max, 以及其他 > ...

了解数据结构与数据读写方法
GeoPandas主要实现两个主要的数据结构, GeoSeries 和 GeoDataFrame ...

合并线性要素
相邻接的线序列可以利用 shapely.ops 函数的模块,合并成多元线或者多边形。 shapel...

高级索引
< 比较,遮盖和布尔逻辑 | 目录 | 数组排序 > 在前...

NumPy-快速处理数据
标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用, 不过由于列表的元素可...

特征匹配
目标 学习在图像间进行特征匹配 使用 OpenCV 中的蛮力(Brute-Force)匹配和 F...

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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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