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动态更新维护的Python语言教程。
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,有兴趣…

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提供了一个…

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元素…

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列合…

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,数位较短的数前面补…

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)其孩…

Pandas函数应用
要将自定义或其他库的函数应用于Pandas对象,有三个重要的方法,下面来讨论如何使用这些方法。使用适当…

希尔排序
算法定义希尔排序,又称缩小增量排序,不要被这个名字吓到,其实, 它只是对插入算法的改进而已。 当待排序…

插入排序
插入排序就是每一步都将一个待排数据按其大小插入到已经排序的数据中的适当位置,直到全部插入完毕。 咱们举…

冒泡排序
冒泡排序的核心思想是相邻的两个数据进行比较,假设数列A有n个数据, 先比较第1个和第2个数据,如果A1…

选择排序
假设有一个序列,a[0],a[1],a[2]...a[n]现在,对它进行排序。 我们先从0这个位置到n…

开源地理空间数据库
本章以SpatiaLite来进行介绍空间数据库的应用介绍。 SpatiaLite很多方面都参考了Pos…

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 都是依赖于N…

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对象等…

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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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