下面就会输出'dlrow olleh'
Python中的数据操作基本就是NumPy数组操作的同义词:一些新的工具像 Pandas 都是依赖...

Pandas 序列(Series)
Pandas 中序列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对...

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Map...

绘制栅格影像
GDAL和栅格数据源允许你包含一幅地图上的栅格影像。有了数据源,就可以使用 RasterSymbo...

绘制标注
文本标注可以使用文字将地理空间数据显示在地图上, 与地图符号一样,对于任何一个地图文本标记都是很重...

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...

绘制线
Mapnik提供了两种绘制线状要素的方法: LineSymbolizer 和LinePattern...

绘制多边形
绘制多边形有两个symbolizer绘制线条,也有两个symbolizers绘制多边形的内部:Po...

地图和图层对象的属性和方法
地图和图层对象的属性和方法。 创建地图对象将数据源、symbolizers、规...

Pandas基本功能
到目前为止,我们了解了三种Pandas数据结构以及如何创建它们。接下来将主要关注数据帧(DataF...

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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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