Technológia 360
  • Információs Technológia
    • Információtechnológiai Hírek
    • Utasítás
No Result
View All Result
  • Információs Technológia
    • Információtechnológiai Hírek
    • Utasítás
No Result
View All Result
Technológia 360
No Result
View All Result
Home Információs Technológia Utasítás

A NumPy telepítése a VS kódban

by Farkas Domonkos
2023.08.14
Share on FacebookShare on Twitter

Ha Ön Python-fejlesztő, valószínűleg hallott már a NumPy-ről, amely a Python tudományos számítástechnikájának kötelező csomagja. De tudja, hogyan kell futtatni a Visual Studio Code-ban (VS Code), amely sok fejlesztő számára elérhető kódszerkesztő?

A NumPy telepítése a VS kódban

Ez a cikk alapos pillantást vet a NumPy telepítésére a VS Code-ban és néhány más kapcsolódó témára, amelyek érdekesek lehetnek.

Telepítse a NumPy-t a VS Code-ba

A NumPy telepítéséhez késedelem nélkül itt van az összes lépés:

  1. Indítsa el a VS kódot. Ha véletlenül még nincs meg, töltsön le egy példányt a webhelyről hivatalos honlapján.
  2. Kattintson a Kiterjesztés fülre. Az ablak bal oldalán található, négy négyzet alakú ikonnal jelölve.
  3. Írja be a „Python” kifejezést a bővítmény keresősávjába.
  4. Az eredmények közül válassza ki a „Python a Microsofttól” lehetőséget.
  5. Kattintson a kék „Telepítés” gombra.
  6. Menjen vissza a főmenübe.
  7. Válassza a „Terminál” lehetőséget.
  8. Válassza az „Új terminál” lehetőséget.
  9. A NumPy használatának megkezdéséhez írja be ezt a parancsot a most megnyitott terminálba: pip install numpy.

Ez arra utasítja a Python csomagtelepítőt, hogy töltse le a NumPy-t, és telepítse a számítógépére. A folyamat innentől kezdve automatikus.

A letöltött Python-bővítmény bőséges támogatást nyújt a többi Python-projekthez is, például az IntelliSense-hez, a linting-hez vagy a hibakereséshez.

Ha olyan akadályokba ütközik, amelyek hibaüzenetként említik a „nincs numpy nevű modul”, ellenőrizze még egyszer, hogy a megfelelő Python-értelmezőt választotta-e. Ezt úgy állíthatja be, hogy a képernyő alsó részén a „Python” elemre navigál, és kiválasztja a pip-et és a NumPy-t tartalmazó tolmácsot.

Hozza ki a legtöbbet a NumPy-ból a VS Code-ban

Ha a NumPy működik és fut, kihasználhatja a Visual Studio Code szolgáltatásait, amelyek hatékonyabbá és élvezetesebbé teszik a programozást.

Hibakeresés

A programozás bonyolult és kényes, és olyan hibakereső kódot kell végrehajtania, amely nem teszi meg azt, amit kellene. A VS Code átfogó hibakereső környezettel rendelkezik, kifejezetten a Python-alkalmazásokhoz és a NumPy-t tudományos számítástechnikához használókhoz. Íme néhány tipp:

  • Ha észlel egy lehetséges hibát, akkor a probléma gyökerének kiderítéséhez ki kell húznia azt a Python-fájlt, amelyen dolgozik, és meg kell nyitnia. Ezután kattintson a „Futtatás” elemre a felső menüben, és válassza a „Hibakeresés indítása” lehetőséget. Ezzel beindul a hibakeresés.
  • A kód hibakeresése sokkal könnyebb lehet, ha töréspontokat állít be. Ezek a jelölők lehetővé teszik, hogy a hibakereső szüneteltesse a programot, így ellenőrizheti a program állapotát a végrehajtásnak azon a pontján. Próbálja meg beállítani ezeket a töréspontokat úgy, hogy a szüneteltetni kívánt kódsor melletti margóra kattint, vagy a kurzort a sor fölé viszi, és megnyomja az F9 billentyűt.
  • Amikor a program szünetel, a képernyő tetején található hibakeresési vezérlők segítségével mozoghat a kódon. Ha megnyomja az F10-et, átugorhat a funkciók között; az F11-el mélyebbre merülhet bennük, és a Shift és az F11 lenyomása is kilép egy funkcióból.
  • A változókat a „Változók” panelen is alaposan megtekintheti. Amikor a program szünetel, megjelenik a „Futtatás és hibakeresés” oldalsávon, és megjeleníti a helyi hatókör összes értékét. Ha további részletekre van szüksége, vigye az egérmutatót a kód bármely változója fölé, hogy pontos értéket kapjon.

Jupyter notebookok használata

Egy hozzáértő adatelemző profitálhat a Jupyter Notebooks interaktív környezetéből, amely közvetlenül elérhető a VS Code-ból. Ily módon egy zökkenőmentes felületen belül készíthet, futtathat és hibakereshet kódot.

Ha új Jupyter-jegyzetfüzetet szeretne létrehozni a Visual Studio Code-ban:

  1. Nyissa meg a Parancspalettát (Ctrl+Shift+P).
  2. Keresse meg a “parancsot”Create: New Jupyter Notebook.”
  3. Alternatív megoldásként nyissa meg a munkaterületet, és hozzon létre egy új fájlt „.ipynb” kiterjesztéssel.

Miután létrehozott egy jegyzetfüzetet, beírhatja a Python kódot a celláiba, és végrehajthatja ezeket a parancsokat a „Cella futtatása” gombra kattintva, amely akkor jelenik meg, amikor a kurzort fölé viszi. A cella eredményei ezután megjelennek alatta, így felhasználhatja azokat más számításokhoz vagy műveletekhez.

A jobb felső sarokban található kernelválasztó segítségével kiválaszthatja a Python értelmezőt minden egyes jegyzetfüzethez. Ez a lehetőség akkor hasznos, ha több Python-környezet van a számítógépen, és a munkától függően mindegyiket szeretné használni.

Az IntelliSense használata

A VS Code IntelliSense a legjobb barátja és társa a NumPy kódolásban. Ez a hatékony funkciókészlet intelligens kódkiegészítést biztosít gépelés közben. Nem kell túlgondolni a függvényneveket, változókat stb. Az IntelliSense ezt ki tudja találni a kód környezetéből.

Például, ha függvényt kell írnia, kezdje el beírni a nevet, és az IntelliSense a NumPy és más modulok összes elérhető funkcióját biztosítja. Válassza ki a megfelelőt, és az eszköz hozzáadja a kódhoz. Az egyes függvényekhez megfelelő argumentumlistát is kap, ami szintén nagy sebességet biztosít a kódolásban.

NumPy VS kód kiterjesztéssel

A VS Code bővíthetősége az egyik legerősebb funkció. A megfelelő kiterjesztésekkel a Python és a NumPy is feltölthető. Íme néhány kiterjesztés, amelyek különösen hasznosak lehetnek a NumPy mellett.

  • A Microsoft Python bővítménye intuitív kódolást hoz a VS Code-ba. Segítségével gyorsabban írhat kódot olyan hasznos funkciókkal, mint az IntelliSense, a valós idejű szöszölés és formázás, a hibakereső eszközök és még sok más.
  • A Python Docstring Generator életmentő azoknak a fejlesztőknek, akiknek összetett NumPy kódon kell dolgozniuk. Ez a bővítmény részletes docstringeket generál a kód másodpercek alatti dokumentálásához, ami valóban számtalan órát takarít meg a kézi írástól és formázástól.
  • A Python Test Explorer közvetlenül az oldalsávról futtathatja a Python-teszteket, és azonnali visszajelzést kaphat az eredményekről. Nincs szükség oda-vissza váltogatásra az alkalmazások között, így ez egy újabb időt takarít meg.
  • A MagicPython nagyszerű a Python-fejlesztők számára is, akiknek bonyolult kódot kell elemezniük és hibakeresniük. A továbbfejlesztett szintaktikai kiemelésnek és behúzásnak köszönhetően a MagicPython segítségével menet közben is olvashatja a NumPy kifejezéseket.
  • A Kite Autocomplete for Python egy újabb átgondoltabb módja a kódolásnak. Gépi tanulást használ, így a Kite környezettudatos kiegészítéseket tud adni a Python-szkriptekhez. Ahelyett, hogy időt töltene a függvények és módszerek keresésével a könyvtárban (vagy az interneten), intelligens javaslatokat találhat a Kite segítségével gépelés közben. Még összetett műveleteket is támogat.

Írjon nagyszerű kódot a NumPy segítségével

Mint látható, a NumPy telepítése a VS Code-ba egyáltalán nem ijesztő, és funkciói nagy segítséget nyújtanak az adattudomány kódolásához és elemzéséhez. A Visual Studio Code-on belül pedig tovább viheti a NumPy fejlesztését, ha más hatékony eszközökkel és bővítményekkel kombinálja.

Működött a NumPy a VS kódodban? Mi a leghasznosabb funkció az Ön számára? Mondja el nekünk a megjegyzésekben.

Farkas Domonkos

Farkas Domonkos

Recommended.

A meghajtóikonok megváltoztatása Windows 10 számítógépen

A meghajtóikonok megváltoztatása Windows 10 számítógépen

2022.09.06
PDF beágyazása Excel fájlba

PDF beágyazása Excel fájlba

2023.01.08

Trending.

No Content Available

Technológia 360

Naprakész, pontos hírek és oktatás a technológiáról és a tudományról.

Categories

  • Információtechnológiai Hírek
  • Utasítás

Tags

AirPods Pro Android Apple azonosító Apple Intelligence Apple Maps Apple Music Apple Pay Facebook FaceTime Fotók alkalmazás Google térkép iCloud iMessage Instagram iOS 16 iOS 17 iOS 18 iOS 26 iPadOS 16 iPadOS 17 iPadOS 18 iPhone iPhone 14 Pro Max iPhone 16 iPhone 16 Pro iPhone alkalmazások iPhone háttérkép Közösségi média macOS Sequoia macOS Sonoma macOS Ventura Megjegyzések Siri Snapchat Szafari Sápadt Twitter Vision Pro Vélemények watchOS 9 watchOS 10 watchOS 11 WhatsApp Youtube üzenetek

Recent News

Hogyan lehet megváltoztatni a rendszerindító animációt okostelefonján

Hogyan lehet megváltoztatni a rendszerindító animációt okostelefonján

2025.06.22
A hét legfontosabb alkalmazása: Sunset Hills, Atlan Crystal és még sok más!

A hét legfontosabb alkalmazása: Sunset Hills, Atlan Crystal és még sok más!

2025.06.22
No Result
View All Result
  • Információs Technológia
    • Információtechnológiai Hírek
    • Utasítás