📚 Jupyter Notebook 示例指南

Jupyter Notebook 是一款开源的交互式编程工具，广泛用于数据分析、机器学习和科学计算。以下是关于其核心功能与使用场景的简要介绍：

🧠 核心功能亮点

• 实时代码执行：支持 Python、R、Julia 等语言，代码片段可直接运行并显示结果
• 可视化集成：通过 matplotlib 或 seaborn 可生成动态图表（如上图：Data_Visualization）
• Markdown 混排：支持文本、公式、代码块混合排版（示例：Code_Edit）
• 版本控制：可与 Git 集成，便于协作开发

📌 典型应用场景

1. 数据分析
   使用 pandas 加载数据集，通过 numpy 进行统计分析
2. 机器学习
   用 scikit-learn 构建模型，可视化训练结果（示例：Machine_Learning）
3. 教学演示
   教授编程基础时，通过逐步执行代码展示逻辑流程

🌐 扩展学习

如需深入了解 Jupyter Notebook 的高级功能，可访问 Jupyter Notebook 快速入门 获取详细教程。