So verwenden Sie Aspekte in Diablo 4
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Wenn Sie ein Python-Entwickler sind, haben Sie wahrscheinlich schon von NumPy gehört, dem unverzichtbaren Paket für wissenschaftliches Rechnen in Python. Aber wissen Sie, wie man es in Visual Studio Code (VS Code), dem Code-Editor für viele Entwickler, zum Laufen bringt?
Dieser Artikel wirft einen detaillierten Blick auf die NumPy-Installation in VS Code und einige andere verwandte Themen, die möglicherweise interessant sind.
Installieren Sie NumPy in VS-Code
Hier finden Sie unverzüglich alle Schritte, die Sie zur Installation von NumPy ausführen müssen:
pip install numpy
.Dadurch wird das Python-Paketinstallationsprogramm angewiesen, NumPy herunterzuladen und auf Ihrem Computer zu installieren. Von da an läuft der Vorgang automatisch ab.
Die von Ihnen heruntergeladene Python-Erweiterung bietet außerdem umfangreiche Unterstützung für Ihre anderen Python-Projekte, z. B. IntelliSense, Linting oder Debugging.
Wenn Sie auf Hindernisse stoßen, die als Fehlermeldung „Kein Modul namens Numpy“ erwähnen, überprüfen Sie noch einmal, ob Sie den richtigen Python-Interpreter ausgewählt haben. Sie können dies anpassen, indem Sie im unteren Bereich des Bildschirms zu „Python“ navigieren und den Interpreter auswählen, der über Pip und NumPy verfügt.
Machen Sie das Beste aus NumPy in VS Code
Wenn NumPy läuft, können Sie von den Funktionen von Visual Studio Code profitieren, um Ihre Programmierung effektiver und angenehmer zu gestalten.
Debuggen
Das Programmieren ist kompliziert und heikel und Sie müssen Code debuggen, der nicht das tut, was er soll. VS Code verfügt über eine umfassende Debugging-Umgebung speziell für Python-Anwendungen und solche, die NumPy für wissenschaftliche Berechnungen verwenden. Hier sind einige Tipps:
Verwendung von Jupyter-Notebooks
Ein versierter Datenanalyst kann von der interaktiven Umgebung von Jupyter Notebooks profitieren, auf die direkt über VS Code zugegriffen werden kann. Auf diese Weise können Sie Code innerhalb einer nahtlosen Schnittstelle erstellen, ausführen und debuggen.
Wenn Sie ein neues Jupyter Notebook in Visual Studio Code erstellen möchten:
Create: New Jupyter Notebook
“.Sobald Sie ein Notizbuch erstellt haben, können Sie Python-Code in seine Zellen eingeben und diese Befehle ausführen, indem Sie auf die Schaltfläche „Zelle ausführen“ klicken, die angezeigt wird, wenn Sie mit der Maus darüber fahren. Die Ergebnisse Ihrer Zelle werden dann darunter angezeigt, sodass Sie sie für andere Berechnungen oder Operationen verwenden können.
Sie können den Python-Interpreter für jedes von Ihnen erstellte Notebook auswählen, indem Sie oben rechts in der Kernelauswahl auswählen. Diese Option ist insbesondere dann praktisch, wenn Sie mehr als eine Python-Umgebung auf Ihrem Computer haben und diese je nach Arbeit alle nutzen möchten.
Verwendung von IntelliSense
IntelliSense von VS Code ist Ihr bester Freund und Begleiter bei der NumPy-Codierung. Diese leistungsstarken Funktionen ermöglichen eine intelligente Code-Vervollständigung während der Eingabe. Sie müssen nicht zu lange über Funktionsnamen, Variablen usw. nachdenken. IntelliSense kann es aus dem Kontext des Codes herausfinden.
Wenn Sie beispielsweise eine Funktion schreiben müssen, beginnen Sie mit der Eingabe des Namens, und IntelliSense stellt Ihnen alle verfügbaren Funktionen von NumPy und anderen Modulen zur Verfügung. Wählen Sie eines aus, das passt, und das Tool fügt es dem Code hinzu. Sie erhalten außerdem eine korrekte Liste von Argumenten für jede Funktion, was die Codierung ebenfalls beschleunigt.
NumPy mit VS-Code-Erweiterungen
Die Erweiterbarkeit von VS Code ist eine seiner leistungsstärksten Funktionen. Mit den richtigen Erweiterungen können Sie sowohl Python als auch NumPy aufwerten. Hier sind einige Erweiterungen, die zusammen mit NumPy besonders nützlich sein können.
Schreiben Sie großartigen Code mit NumPy
Wie Sie sehen, ist die Installation von NumPy in VS Code überhaupt nicht einschüchternd und seine Funktionen sind eine große Hilfe beim Codieren und Analysieren von Data Science. Und innerhalb von Visual Studio Code können Sie die NumPy-Entwicklung weiter vorantreiben, indem Sie es mit anderen leistungsstarken Tools und Erweiterungen kombinieren.
Haben Sie NumPy in Ihrem VS-Code zum Laufen gebracht? Welche Funktion ist für Sie am hilfreichsten? Sag es uns in den Kommentaren.
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