5月
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绘制点状要素
绘制点状要素
最后来了解一下点状要素的绘制。 点是最简单的要素，为什么要放到最后来说呢。 主要是因为点的显示除了样式…

数据源
数据源
在访问一幅地图上的给定的地理空间数据之前，你需要设置一个Mapnik 数据源对象。并用它充当Mapni…

使用MapScript模块访问 MapServer 程序
使用MapScript模块访问 MapServer 程序
In [2]: import mapscript In [3]: import…

基于生成器的协程及greenlet
基于生成器的协程及greenlet
在Python中，协程（Coroutine）是实现轻量级并发的重要机制。 基于生成器的协程和Green…

理解枚举替代实现的缺陷
理解枚举替代实现的缺陷
关于枚举最经典的例子大概非季节和星期莫属了，它能够以更接近自然语言的方式来表达数据， 使得程序的可读性…

Python中深入理解None，正确判断对象是否为空
Python中深入理解None，正确判断对象是否为空
在 Python 中，None 是一个特殊的单例对象，表示“空”或“无”。正确区分 None 与“空容…

Python 枚举（enum）模块
Python 枚举（enum）模块
从python 3.x开始提供了 enum 模块来提供枚举的功能，在使用时通过 from enum i…

如何使用 reportlab 模块
如何使用 reportlab 模块
模块默认不支持中文，如果使用中文需要注册，它并不算是真正的开源库。 虽然不能用它读取PDF，但是可以画…

Python 使用 PyPDF4 对 PDF 文件进行读取
Python 使用 PyPDF4 对 PDF 文件进行读取
接下来使用PyPDF4对PDF文件进行读取，需要注意的是他对英文的支持比较好， 如果读取中文就会出现乱…

PDF 添加页码和水印的方法
PDF 添加页码和水印的方法
水印是纸质或者电子文档上的图像或图案，是一种个人和组织的象征。一些水印只能在特殊照明条件下才能看到。 …

Python 数据检索
Python 数据检索
数据检索是从结构化或非结构化数据集中快速定位并提取目标信息的过程， 常见于数据分析、数据库管理和机器学…

在 Python 中访问 SQLite
在 Python 中访问 SQLite
SQLite3 可使用 sqlite3 模块与 Python 进行集成。 sqlite3 模块是由 G…

SQLite 的 kye-value 用法
SQLite 的 kye-value 用法
一个拥有20多年历史，用C语言编写的嵌入式SQL数据库， 似乎不像是并发应用程序键值存储的最佳解决方案…

案例：使用电子表格生成章节结构
案例：使用电子表格生成章节结构
电子表格（如Excel或Google Sheets）是规划和组织文档章节结构的有效工具， 特别适合长篇…

案例：生成统计表
案例：生成统计表
大部分情况下，电子表格都是用来存储格式化的数据。 作为数据存储的容器，注意对 XLSX 进行一些约束，…

Python 之格式化文本转换
Python 之格式化文本转换
电子表格不仅仅是 XLSX 格式，还有其他很多格式， Python 之 xlsx 文件与 csv 文件…

Python 中使用电子表格作为配置文件（DSL）
Python 中使用电子表格作为配置文件（DSL）
纯文本文件是程序员最喜欢使用的文件格式。 配置文件是用来对信息进行说明、存储的方式。 自有程序以来，配…

Python Web 框架的应用
Python Web 框架的应用
对于重要的Web应用，大多数人都不会直接为其编写CGI脚本， 而是选择使用Web框架，因为它会代替完成…

实例：Windows 下将 DOCX 文档转换为PDF格式
实例：Windows 下将 DOCX 文档转换为PDF格式
Python-docx 模块可以用于 DOCX 文件的读取、解析、处理与保存。 但总归是有些限制。 P…

如何使用 Python-docx-template 修改 word 文档
如何使用 Python-docx-template 修改 word 文档
前面介绍了使用python-docx库来创建word文档，但是对于文档的修改功能， 还可以使用另一个库…

① 阅读使用手册


平台的登录与使用，请参考 《用户使用手册》


② 注册用户账号


若尚未开通科学计算平台使用权限，请 注册用户账号


③ 登陆


第三方账号登录



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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