NumPyn asentaminen VS-koodiin

Jos olet Python-kehittäjä, olet todennäköisesti kuullut NumPystä, joka on Pythonin tieteellisen laskennan pakollinen paketti. Mutta tiedätkö kuinka saada se toimimaan Visual Studio Codessa (VS Code), joka on monien kehittäjien koodieditori?

Tässä artikkelissa tarkastellaan perusteellisesti NumPy-asennusta VS Codessa ja joitain muita aiheeseen liittyviä aiheita, jotka saattavat olla mielenkiintoisia.

Asenna NumPy VS-koodiin

Tässä on viipymättä kaikki vaiheet, jotka sinun tulee suorittaa NumPyn asentamiseksi:

1. Käynnistä VS Code. Jos sinulla ei vahingossa ole sitä, lataa kopio viralliselta verkkosivustolta .
   
2. Napsauta Laajennus-välilehteä. Löydät sen ikkunan vasemmasta reunasta, joka on merkitty neljän neliön kuvakkeella.
   
3. Kirjoita "Python" laajennuksen hakupalkkiin.
   
4. Valitse tuloksista "Python Microsoftilta".
   
5. Napsauta sinistä "Asenna" -painiketta.
   
6. Palaa päävalikkoon.
7. Valitse "Terminaali".
   
8. Valitse "Uusi pääte".
   
9. Aloita NumPy kirjoittamalla tämä komento juuri avaamaasi päätteeseen: pip install numpy.
   

Tämä käskee Python-paketin asennusohjelman lataamaan NumPyn ja asentamaan sen tietokoneellesi. Siitä eteenpäin prosessi on automaattinen.

Lataamasi Python-laajennus tarjoaa myös runsaasti tukea muille Python-projekteillesi, kuten IntelliSense-, lintu- tai virheenkorjaus.

Jos törmäät tiesulkuihin, joissa mainitaan virheviestinä "ei moduulia nimeltä numpy", tarkista, oletko valinnut oikean Python-tulkin. Voit säätää tätä siirtymällä kohtaan "Python" näytön alaosassa ja valitsemalla tulkin, jossa on pip ja NumPy.

Ota kaikki irti VS-koodin NumPysta

Kun NumPy on käynnissä, voit hyötyä Visual Studio Coden ominaisuuksista, jotka tekevät ohjelmoinnistasi tehokkaampaa ja nautinnollisempaa.

Virheenkorjaus

Ohjelmointi on monimutkaista ja herkkää, ja joudut väistämättä etsimään virheenkorjauskoodia, joka ei tee sitä, mitä sen pitäisi. VS Codessa on kattava virheenkorjausympäristö erityisesti Python-sovelluksille ja niille, jotka käyttävät NumPyä tieteelliseen laskemiseen. Tässä muutamia vinkkejä:

• Jos tunnistat mahdollisen virheen, sinun on vedettävä käsittelemäsi Python-tiedosto ja avattava se, jotta pääset ongelman ytimeen. Napsauta sen jälkeen "Suorita" ylävalikosta ja valitse "Aloita virheenkorjaus". Tämä käynnistää virheenkorjauksen.
• Koodin virheenkorjaus voi olla paljon helpompaa, jos asetat keskeytyskohdat. Nämä merkit antavat virheenkorjaajan keskeyttää ohjelman, jotta voit tarkastaa ohjelman tilan juuri kyseisessä suorituspisteessä. Kokeile asettaa nämä keskeytyskohdat napsauttamalla keskeytettävän koodirivin vieressä olevaa marginaalia tai viemällä osoitin rivin päälle ja painamalla F9.
• Kun ohjelma on taukotilassa, näytön yläosassa olevien virheenkorjaussäätimien avulla voit liikkua koodissa. Jos painat F10, voit ohittaa toimintoja; F11:llä sukeltat syvemmälle niihin, ja sekä Shift että F11 poistuvat toiminnosta.
• Voit myös tarkastella muuttujia tarkasti "Muuttujat"-osiossa. Se näkyy "Suorita ja vianetsintä" -sivupalkissa, kun ohjelma on taukotilassa, ja näyttää kaikki paikallisen laajuuden arvot. Jos tarvitset lisätietoja, saat tarkan arvon viemällä hiiren minkä tahansa muuttujan päälle koodissa.

Jupyter-muistikirjojen käyttäminen

Taitava dataanalyytikko voi hyötyä Jupyter Notebooksin interaktiivisesta ympäristöstä, johon pääsee suoraan VS Codesta. Tällä tavalla voit rakentaa, suorittaa ja korjata koodia saumattomassa käyttöliittymässä.

Jos haluat luoda uuden Jupyter-muistikirjan Visual Studio Codessa:

1. Avaa komentopaletti (Ctrl+Shift+P).
   
2. Etsi komento " Create: New Jupyter Notebook."
   
3. Vaihtoehtoisesti voit avata työtilasi ja luoda uuden tiedoston .ipynb-tunnisteella.
   

Kun olet luonut muistikirjan, voit kirjoittaa Python-koodin sen soluihin ja suorittaa kyseiset komennot napsauttamalla "Suorita solu" -painiketta, joka tulee näkyviin, kun osoitin vie hiiren sen päällä. Solusi tulokset näkyvät sitten sen alla, jotta voit käyttää niitä muissa laskelmissa tai operaatioissa.

Voit valita Python-tulkin jokaiselle tekemällesi muistikirjalle valitsemalla oikean yläkulman ytimen valitsimesta. Tämä vaihtoehto on kätevä, varsinkin jos tietokoneellasi on useampi kuin yksi Python-ympäristö ja haluat käyttää niitä kaikkia työstä riippuen.

IntelliSensen käyttö

VS Coden IntelliSense on paras ystäväsi ja kumppanisi NumPy-koodauksessa. Tämä tehokas ominaisuussarja mahdollistaa älykkään koodin täydennyksen kirjoittaessasi. Sinun ei tarvitse miettiä liikaa funktioiden nimiä, muuttujia jne. IntelliSense voi selvittää sen koodin kontekstista.

Jos esimerkiksi haluat kirjoittaa funktion, aloita nimen kirjoittaminen, ja IntelliSense tarjoaa sinulle kaikki NumPysta ja muista moduuleista saatavilla olevat toiminnot. Valitse sopiva, ja työkalu lisää sen koodiin. Saat myös oikean listan jokaisen funktion argumenteista, mikä myös nopeuttaa koodausta.

NumPy VS-koodilaajennuksilla

VS Coden laajennettavuus on yksi sen tehokkaimmista ominaisuuksista. Oikeilla laajennuksilla voit ladata sekä Pythonin että NumPyn. Tässä on muutamia laajennuksia, jotka voivat olla erityisen hyödyllisiä NumPyn kanssa.

• Microsoftin Python-laajennus tuo intuitiivisen koodauksen VS-koodiin. Sen avulla voit kirjoittaa koodia nopeammin, ja siinä on hyödyllisiä ominaisuuksia, kuten IntelliSense, reaaliaikainen lintu ja muotoilu, virheenkorjaustyökalut ja paljon muuta.
• Python Docstring Generator on hengenpelastaja kehittäjille, jotka joutuvat työskentelemään monimutkaisen NumPy-koodin parissa. Tämä laajennus luo yksityiskohtaiset dokumenttisarjat koodin dokumentoimiseksi sekunneissa, mikä säästää todella lukemattomia tunteja manuaalisesta kirjoittamisesta ja muotoilusta.
• Python Test Explorer voi suorittaa Python-testejäsi suoraan sivupalkista ja saada välitöntä palautetta tuloksista. Sinun ei tarvitse vaihtaa edestakaisin sovellusten välillä, mikä tekee siitä toisen arvokkaan ajansäästön.
• MagicPython on myös loistava Python-kehittäjille, joiden täytyy analysoida ja korjata monimutkaista koodia. Parannetun syntaksin korostuksen ja sisennyksen ansiosta voit lukea NumPy-lausekkeita lennossa MagicPythonilla.
• Kite's Autocomplete Pythonille on vielä yksi harkitumpi tapa koodata. Se käyttää koneoppimista, jotta Kite voi antaa kontekstitietoisia täydennyksiä Python-skripteille. Sen sijaan, että viettäisit aikaa etsiäksesi toimintoja ja menetelmiä kirjastosta (tai Internetistä), löydät älykkäitä ehdotuksia Kiten avulla kirjoittaessasi. Se tukee jopa monimutkaisia ​​toimintoja.

Kirjoita loistava koodi NumPyllä

Kuten voit kertoa, NumPyn asentaminen VS-koodiin ei ole ollenkaan pelottavaa, ja sen ominaisuudet ovat suuri apu datatieteen koodaamiseen ja analysointiin. Visual Studio Codessa voit viedä NumPy-kehitystä pidemmälle, kun yhdistät sen muihin tehokkaisiin työkaluihin ja laajennuksiin.

Saitko NumPyn toimimaan VS-koodissasi? Mikä on sen hyödyllisin toiminto sinulle? Kerro meille kommenteissa.