1. Installieren Sie wichtige Erweiterungen wie Python, Jupyter, Pylance, Codel?ufer, Rainbow CSV, Excel Viewer und SQLite über die Registerkarte Erweiterungen. 2. Arbeiten Sie effizient mit Jupyter -Notizbüchern, indem Sie .IPYNB -Dateien ?ffnen oder erstellen, Zellen mit Schalteinzug ausführen, das interaktive Fenster verwenden, Kernel schalten und variable Explorer und Ansichten erm?glichen. 3. organisieren Sie Code mithilfe von .py-Dateien mit # %% Cell Declers, um die zellbasierte Ausführung zu aktivieren und die Versionskontrolle und die Lesbarkeit zu verbessern. 4. Verwenden Sie virtuelle Umgebungen, indem Sie den entsprechenden Interpreter über die Befehlspalette ausw?hlen und essentielle Pakete wie Pandas, Numpy und Scikit-Learn im integrierten Terminal installieren. 5. Produktivit?t durch Debugging, Datenframe -Hover -Inspektion, Inline -Plot -Rendering, GIT -Integration und optionale Remoteentwicklung oder Github -Copilot -Unterstützung, Kombination der Interaktivit?t der Notebook, der Wartbarkeit der Skript und der IDE -Toolierung in einer skalierbaren Umgebung.

Die Verwendung von VS -Code für Data Science ist eine leistungsstarke und flexible Wahl, insbesondere mit den richtigen Erweiterungen und dem richtigen Einrichten. Es dient nicht nur zur Softwareentwicklung - VS -Code hat sich zu einer soliden Umgebung für Datenanalysen, Visualisierung und maschinelles Lernen entwickelt. So machen Sie das Beste daraus.

1. Richten Sie Ihre Umgebung mit wichtigen Erweiterungen ein

VS Code gl?nzt in der Datenwissenschaft dank seines reichhaltigen Erweiterungs?kosystems. Installieren Sie diese wichtigen:

• Python (offiziell von Microsoft):
  Erm?glicht die Unterstützung von Python -Syntax, Debugging, IntelliSense und Jupyter Notebook.

  

• Jupyter :
  Sie k?nnen Jupyter -Notizbücher (.ipynb) direkt in VS -Code ausführen. Sie k?nnen Zellen ausführen, Diagramme inline anzeigen und Kernel wechseln.

• Pylanz :
  Verbessert die Codebehandlung und die Typ-überprüfung für Python, wodurch die Datenerforschung schneller und weniger fehleranf?llig werden.

  

• Codel?ufer :
  Führen Sie schnell Ausschnitte von Python (oder anderen Sprachen) aus, ohne ein vollst?ndiges Notizbuch einzurichten.

• Rainbow CSV oder Excel Viewer :
  Rainbow CSV hilft bei gro?en oder komplexen CSV-Dateien durch Farbcodierungsspalten. Mit Excel Viewer k?nnen Sie .xlsx -Dateien in einem Tabellenformat ?ffnen.

• SQLite :
  Nützlich, um lokale Datenbanken direkt in VS -Code abzufragen.

Installieren Sie sie über die Registerkarte Erweiterungen (Strg Shift X) und suchen Sie nach Namen.

2. Arbeiten Sie effizient mit Jupyter -Notizbüchern in vs Code

Sie ben?tigen weder JupyterLab noch Google Colab - VS Code verarbeitet Notizbücher gut.

• ?ffnen Sie eine .ipynb -Datei oder erstellen Sie eine neue über die Befehlspalette ( Ctrl Shift P → "Jupyter: neues leeres Notizbuch erstellen").
• Schreiben Sie Code in Zellen mit # %% , um sie in .py -Dateien zu trennen (mehr dazu unten).
• Führen Sie Zellen mit Shift Enter - Output erscheint inline.
• Verwenden Sie das interaktive Fenster, um kleine Codebrocken zu testen und Datenrahmen oder Diagramme sofort zu sehen.
• Schalten Sie die Python-Umgebungen/Kerne leicht aus der oberen rechten Ecke.

Profi -Tipp: Aktivieren Sie "Variable Explorer" und "Plots" -Ansichten über die Jupyter -Erweiterung, um Daten und Visualisierungen ohne Drucken zu inspizieren.

3.. Verwenden Sie Python -Skripte mit dem Zellmodus für eine bessere Organisation

Schreiben Sie .py -Dateien mit Mobilfunkgrenzen: anstatt nur .ipynb -Dateien zu verwenden:

 # %%
Pandas als PD importieren
matplotlib.pyplot als pLT importieren

# %%
df = pd.read_csv ('data.csv'))
print (df.head ())

# %%
DF ['Spalte']. Plot ()
Plt.Show ()

• Jede # %% startet eine neue Zelle.
• Sie k?nnen jede Zelle einzeln ausführen, genau wie in einem Notizbuch.
• Vorteile: Bessere Versionskontrolle, einfacher zu bearbeiten mit Standardwerkzeugen und saubereren Diffs in Git.

Dieser hybride Ansatz gibt Ihnen die Struktur von Skripten mit der Interaktivit?t von Notizbüchern.

4.. Integrieren Sie sich in virtuelle Umgebungen und Datenwerkzeuge

Verwenden Sie immer virtuelle Umgebungen (Venv, Conda usw.), um Abh?ngigkeiten zu verwalten.

• Aktivieren Sie Ihre Umgebung in VS Code:
  • Befehlspalette ?ffnen → "Python: Interpreter ausw?hlen"
  • W?hlen Sie den mit Ihrem Projekt gebundenen (z. B., ./venv/bin/python oder ein Conda Env)

Installieren Sie gemeinsame Datenwissenschaftspakete:

 PIP Installieren Sie Pandas Numpy Matplotlib Seeborn Scikit-Learn Jupyter

Sie k?nnen ein VS -Code -Integrated Terminal (`Strg` ``) ausführen, um Pakete zu verwalten und Skripts zu starten.

5. Debuggen, visualisieren und produktiv bleiben

• Debugging : Setzen Sie Breakpoints in Ihrem Python-Code und Debugg-für-Schritt-Debug-Debug-Debug-Debug-Punkte-streng zur Behebung von Datenumwandlungsproblemen.
• Data Viewer : Bewegen Sie sich über einen Datenrahmen oder klicken Sie mit der rechten Maustaste auf "Wert anzeigen" in einem tabellarischen Format.
• Plot -Rendering : Matplotlib-, Seeborn- und Plotly -Diagramme erscheinen inline - nicht müssen separat speichern und ?ffnen.
• GIT-Integration : Verfolgen Sie ?nderungen Ihrer Datenanalyse mit integriertem GIT-Unterstützung.

Bonus: Fernarbeit und Zusammenarbeit

• Verwenden Sie VS Code Remote - SSH oder WSL , um auf Remote -Servern oder Datenclustern zu arbeiten.
• Erhalten Sie mit Github Copilot Ai-unterstützte Codevorschl?ge für die Datenreinigung oder den Modellcode.

Grunds?tzlich bietet VS-Code Notebook-Interaktivit?t, Wartungsf?higkeit der Skript und Tooling auf IDE-Ebene-alles in einem. Es ist nicht wie einige GUI -Tools auff?llig, aber sobald es eingerichtet ist, ist es schnell, zuverl?ssig und skaliert von kleinen Analysen bis hin zu vollst?ndigen ML -Pipelines.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie VSCODE für die Datenwissenschaft. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!