Как установить NumPy в VS Code

Если вы разработчик Python, скорее всего, вы слышали о NumPy, обязательном пакете для научных вычислений на Python. Но знаете ли вы, как запустить его в Visual Studio Code (VS Code), редакторе кода, который используют многие разработчики?

В этой статье будет подробно рассмотрена установка NumPy в VS Code и некоторые другие связанные темы, которые могут оказаться интересными.

Установите NumPy в VS Code

Без промедления вот все шаги, которые вам нужно выполнить для установки NumPy:

1. Запустите VS Code. Если у вас его еще нет, скачайте копию с официального сайта.
   

< li>Нажмите на вкладку «Расширение». Вы можете найти его в левой части окна, обозначенном значком с четырьмя квадратами.


< li>Введите “Python” в строку поиска расширения.


2. Выберите “Python от Microsoft” из результатов.
   
3. Нажмите синий значок “Установить” кнопку.
   
4. Вернуться в главное меню.
5. Выберите &ldquo ;Терминал”
   
6. Выберите «Новый терминал».
   
7. Чтобы начать работу с NumPy, введите эту команду в терминал, который вы только что открыли: pip install numpy.
   

Это указывает установщику пакета Python загрузить NumPy и установить его на ваш компьютер. С этого момента процесс будет автоматическим.

Загруженное вами расширение Python также предоставляет обширную поддержку для других ваших проектов Python, таких как IntelliSense, linting или отладка. как сообщение об ошибке, дважды проверьте, правильно ли вы выбрали интерпретатор Python. Вы можете настроить это, перейдя к “Python” в нижней части экрана и выберите интерпретатор, у которого есть pip и NumPy.

Максимально используйте NumPy в VS Code

Запустив и запустив NumPy, вы можете воспользоваться функциями Visual Studio Code, которые сделают ваше программирование более эффективным и приятным.

Отладка

Программирование является сложным и деликатным, и вы обязаны отлаживать код, который не будет делать то, что должен. VS Code имеет комплексную среду отладки специально для приложений Python и тех, которые используют NumPy для научных вычислений. Вот несколько советов:

• Если вы обнаружите возможную ошибку, чтобы добраться до сути проблемы, вам нужно вытащить файл Python, над которым вы работаете, и открыть его. После этого нажмите “Выполнить” в верхнем меню и выберите «Начать отладку». Это запустит отладку.
• Отладка вашего кода может быть намного проще, если вы установите точки останова. Эти маркеры позволяют отладчику приостановить вашу программу, чтобы вы могли проверить состояние вашей программы именно в этот момент выполнения. Попробуйте установить эти точки останова, щелкнув поле рядом со строкой кода, которую вы хотите приостановить, или наведите указатель мыши на строку и нажмите F9.
• Когда программа находится в режиме паузы, элементы управления отладкой верхняя часть экрана позволит вам перемещаться по коду. Если вы нажмете F10, вы сможете пропустить функции; с помощью F11 вы погружаетесь в них глубже, а одновременное нажатие Shift и F11 приводит к выходу из функции.
• Вы также можете внимательно изучить переменные с помощью поля “Variables” панель. Он появится в разделе “Выполнение и отладка” боковая панель, когда ваша программа находится в режиме паузы, отображающая все значения в локальной области. Если вам нужна дополнительная информация, наведите указатель мыши на любую переменную в коде, чтобы получить точное значение.

Использование блокнотов Jupyter

A опытный аналитик данных может извлечь выгоду из интерактивной среды Jupyter Notebooks, доступной непосредственно из VS Code. Таким образом, вы можете создавать, выполнять и отлаживать код в едином интерфейсе.

Если вы хотите создать новый блокнот Jupyter в Visual Studio Code:

1. откройте палитру команд (Ctrl+Shift+P).
   
2. Найдите команду «Создать: новый блокнот Jupyter».
   
3. Можно также открыть рабочую область и создать новый файл с расширением “.ipynb” расширение.
   

После создания блокнота вы можете вводить код Python в его ячейки и выполнять их. команды, нажав кнопку “Выполнить ячейку” Кнопка, которая появляется при наведении на нее курсора. Результаты вашей ячейки будут отображаться под ней, чтобы вы могли использовать их в других вычислениях или операциях.

Вы можете выбрать интерпретатор Python для каждого блокнота, который вы создаете, выбрав из средства выбора ядра в правом верхнем углу. Этот вариант удобен, особенно если на вашем компьютере установлено несколько сред Python и вы хотите использовать их все, в зависимости от работы.

Использование IntelliSense

IntelliSense от VS Code — ваш лучший друг и компаньон в кодировании NumPy. Этот мощный набор функций обеспечивает интеллектуальное завершение кода по мере ввода. Вам не нужно слишком долго думать об именах функций, переменных и т. д. IntelliSense может понять это из контекста кода.

Например, если вам нужно написать функцию, начните вводить имя, и IntelliSense предоставит вам все доступные функции из NumPy и других модулей. Выберите подходящий, и инструмент добавит его в код. Вы также получите правильный список аргументов для каждой функции, что также значительно ускорит кодирование.

NumPy с расширениями VS Code

Расширяемость VS Code — одна из его самых мощных функций. С правильными расширениями вы можете перегрузить как Python, так и NumPy. Вот несколько расширений, которые могут быть особенно полезны вместе с NumPy.

• Расширение Python от Microsoft обеспечивает интуитивно понятное программирование в VS Code. Он позволяет писать код быстрее благодаря таким полезным функциям, как IntelliSense, линтинг и форматирование в реальном времени, средства отладки и т. д.
• Python Docstring Generator — это палочка-выручалочка для разработчиков, которым приходится работать со сложным кодом NumPy. Это расширение сгенерирует подробные строки документации для документирования кода за считанные секунды, что действительно сэкономит бесчисленные часы ручного написания и форматирования.
• Python Test Explorer может запускать ваши тесты Python прямо с боковой панели и мгновенно получать отзывы о результатах. . Нет необходимости переключаться между приложениями, что еще больше экономит время.
• MagicPython также отлично подходит для разработчиков Python, которым необходимо анализировать и отлаживать сложный код. Благодаря улучшенной подсветке синтаксиса и отступам вы сможете читать выражения NumPy на лету с помощью MagicPython.
• Автозаполнение Kite для Python — еще один более продуманный способ написания кода. Он использует машинное обучение, поэтому Kite может выполнять контекстно-зависимые дополнения для сценариев Python. Вместо того, чтобы тратить время на поиск функций и методов в библиотеке (или в Интернете), вы будете находить умные предложения с помощью Kite по мере ввода. Он даже поддерживает сложные операции.

Пишите отличный код с помощью NumPy

Как вы понимаете, установка NumPy в VS Code не является вообще пугает, а его функции очень помогают в кодировании и анализе науки о данных. А в Visual Studio Code вы можете продвинуться дальше в разработке NumPy, объединив его с другими мощными инструментами и расширениями.

Удалось ли вам заставить NumPy работать в вашем VS Code? Какова его самая полезная функция для вас? Расскажите нам в комментариях.