空间计算
常用的一些地理数据处理(geoprocessing)计算函数: 多边形(Polygon): 交:...

读取矢量数据
矢量数据常用的数据集一种是ESRI的Shapefile,另一种是MapInfo的TAB文件。 它们...

对Shapefile进行投影转换的实例
In [2]: from osgeo import ogr, osr import os dri...

显示参数
PROJ.4是开源GIS最著名的地图投影库,它专注于地图投影的表达,以及转换,许多GIS开源软件的...

坐标转换
OGRCoordinateTransformation 类可用在不同坐标系统间转换坐标。 新的转换...

针对数据表的操作
开始运行 In [2]: import os,shutil,stat impo...

熟悉Geometry
在开始之前,先运行: In [2]: import sqlite3 as sq...

在Python中使用SpatiaLite
这一部分说明了如何在Python使用和操作SpatiaLite。 使用SpatiaLite在许多方...

GDAL简介
GDAL 是读写大量的栅格空间数据格式的广泛应用的开源库。该库起源于 1998年,已经大幅进化。 ...

读取遥感影像的信息
从GDAL提供的实用程序来看,很多程序的后缀都是 .py ,这充分地说明了Python语言在GDA...

使用GDAL访问栅格数据集的数据
通过上一节介绍的方法,可以访问遥感影像的描述性信息,可以概括地知道影像的获取时间、处理时间、空间分...

开始使用GDAL
导入GDAL在Python中使用GDAL,只需要导入 gdal 模块。 在早期的版本(1.5以前)...

使用GDAL创建影像
使用Create函数创建影像如果不是使用一个已有的影像文件来创建新的影像,就需要用到 Create...

访问索引图像的处理
图像 lu75i1.tif 是索引图像,使用gdalinfo来查看的话,可以看见有如下的信息: ...

Pandas快速入门
这是一个Pandas快速入门教程,主要面向新用户。 这里主要是为那些喜欢“短平快”的读者准备的,有...

Pandas合并/连接
Pandas具有功能全面的高性能内存中连接操作,与SQL等关系数据库非常相似。 Pandas提供了...

快速排序
快速排序的思路可以归结为3个步骤 从待排序数组中随意选中一个数值,作为基准值 移动待排序数组中的...

归并排序
合并两个有序集合有两个有序的序列, 分别为 [1,4,7] ,[2,3,5],现在请考虑将这两个序...

基数排序
基数排序直接使用维基百科里的定义: 将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前...

堆排序
堆的概念堆是一种数据结构,分最大堆和最小堆, 最大(最小)堆是一棵每一个节点的键值都不小于(大于)...

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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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