jupyter notebook教材

Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式计算环境，特别适合教学和数据分析。它结合了文本、代码、数学公式和可视化结果于一体，使得创建和分享数据科学教程变得非常直观。许多教材都采用了Jupyter Notebook的形式，例如：

1. "Python for Data Analysis" by Wes McKinney：这本畅销书详细介绍了如何使用Python及其库（如Pandas和NumPy）处理数据，并通过Jupyter Notebooks展示实例。

2. "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" by Aurélien Géron：这本书用Jupyter Notebook深入讲解机器学习，包括理论知识和实际应用案例。

3. "Deep Learning with Python" by François Chollet：该书由Keras作者撰写，使用Jupyter Notebook展示了深度学习的基本原理和实践。

4. "Introduction to Jupyter Notebook" 和 "Data Science with Jupyter Notebook" 等在线课程资源：这些课程通常包含一系列Jupyter Notebook实例，从基础操作到高级主题，帮助用户快速上手。

如果你需要学习或寻找相关的Jupyter Notebook教材，可以在网上搜索“Jupyter教程”、“Jupyter实战”或对应技术领域的名称（如“Python Jupyter教程”），找到官方文档、GitHub仓库或在线课程平台如Coursera、Udemy等获取资料。