Python 提供了强大的工具集进行数据统计分析，从基础描述性统计到高级建模分析。
数据的统计分析...
- By admin
- 2025年4月28日 00:00
在实际应用中，序列化的场景很常见，如：在磁盘上保存当前程序的状态数据以便重启的时候能够重新加载；
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- By admin
- 2025年4月28日 00:00
一提到数字图像处理编程，可能大多数人就会想到 matlab ，但 matlab 也有自身的缺点：
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- By admin
- 2025年4月28日 00:00
skimage 提供了 io 模块，顾名思义，这个模块是用来图片输入输出操作的。
为了方便练习，s...
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- 2025年4月28日 00:00
在Python中，数字图像处理涉及到多个库，如OpenCV、SciPy和Pillow等，这些库提供...
- By admin
- 2025年4月27日 00:00
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。