Empfohlene Konfiguration für die Verwendung von Visual Studio Code für Data Science unter Linux
Mit der rasanten Entwicklung von Data Science entscheiden sich immer mehr Datenanalysten und Datenwissenschaftler für die Verwendung von Visual Studio Code (kurz VS Code) für Data Science-Arbeiten. VS Code ist ein von Microsoft entwickelter, leichter Open-Source-Code-Editor und eine funktionsreiche integrierte Entwicklungsumgebung (IDE). Es verfügt über umfangreiche Erweiterungen, um den Anforderungen von Datenwissenschaftlern gerecht zu werden, und ist völlig kostenlos.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie VS Code unter Linux für datenwissenschaftliche Arbeiten richtig konfigurieren und einige gängige datenwissenschaftliche Aufgaben wie Datenverarbeitung, Visualisierung und maschinelles Lernen ausführen.
Schritt 1: VS Code installieren
Zuerst müssen Sie VS Code unter Linux installieren. Sie können das Installationspaket für Linux von der offiziellen Website von VS Code https://code.visualstudio.com/ herunterladen oder über den Paketmanager installieren. Stellen Sie nach der Installation sicher, dass VS Code über den Befehl „code“ in der Befehlszeile gestartet werden kann.
Schritt 2: Python-Erweiterung installieren
In VS Code werden die meisten datenwissenschaftlichen Arbeiten mit Python durchgeführt. Daher müssen wir die Python-Erweiterung installieren, um Python-Code in VS Code schreiben, ausführen und debuggen zu können. Öffnen Sie VS Code, klicken Sie auf das Erweiterungssymbol links (oder drücken Sie Strg+Umschalt+X), geben Sie „Python“ in die Suchleiste ein und klicken Sie, um die Erweiterung mit dem Namen „Python“ zu installieren.
Schritt 3: Konfigurieren Sie den Python-Interpreter
Nach der Installation der Python-Erweiterung müssen Sie VS Code konfigurieren, um den richtigen Python-Interpreter zu verwenden. Klicken Sie auf das Auswahlfeld „Python“ in der unteren linken Ecke von VS Code und wählen Sie im Popup-Menü den Python-Interpreter aus, den Sie verwenden möchten. Wenn auf Ihrem System mehrere Python-Versionen installiert sind, können Sie die entsprechende Version auswählen. Wenn der gewünschte Interpreter nicht gefunden wird, müssen Sie den Pfad zum Python-Interpreter manuell angeben.
Schritt 4: Jupyter Notebook verwenden
Jupyter Notebook ist ein häufig verwendetes interaktives Programmiertool, das für datenwissenschaftliche Arbeiten sehr hilfreich ist. In VS Code können wir Jupyter-Notebooks verwenden, indem wir die Jupyter-Erweiterung installieren. Öffnen Sie VS Code, klicken Sie auf das Erweiterungssymbol links, geben Sie „Jupyter“ in die Suchleiste ein und klicken Sie, um die Erweiterung mit dem Namen „Jupyter“ zu installieren.
Nach der Installation der Jupyter-Erweiterung können Sie ein neues Jupyter-Notizbuch erstellen, indem Sie auf das Menü „Datei“ in der oberen linken Ecke von VS Code klicken und „Neu“ -> „Notizbuch“ auswählen. Sie können Code in einem Notebook ausführen, die Ergebnisse anzeigen und das gesamte Notebook zur späteren Verwendung speichern.
Schritt 5: Data-Science-bezogene Erweiterungen installieren
Neben Python- und Jupyter-Erweiterungen gibt es viele weitere Erweiterungen, die Sie bei Ihrer Data-Science-Arbeit unterstützen können. Hier sind einige häufig verwendete Empfehlungen für Data-Science-Erweiterungen:
Die oben genannten Erweiterungen sind nur einige Empfehlungen. Sie können je nach Bedarf die Erweiterung auswählen, die zu Ihnen passt.
Schritt 6: Data-Science-Aufgaben ausführen
Nach der Konfiguration von VS Code können Sie mit der Ausführung einiger allgemeiner Data-Science-Aufgaben beginnen. Im Folgenden finden Sie Codebeispiele für einige häufige Aufgaben:
Datenverarbeitung:
import pandas as pd
# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 查看数据前几行
print(data.head())
# 对数据进行清洗和转换
# ...
# 保存处理后的数据
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)Datenvisualisierung:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 绘制柱状图
plt.bar(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Bar Chart')
plt.show()Maschinelles Lernen:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data[['x']], data['y'], test_size=0.2)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型的性能指标
# ...Mit den oben genannten Codebeispielen können Sie Datenverarbeitung, Datenvisualisierung, maschinelles Lernen usw. durchführen. in VS Code Data Science-Aufgaben. Beim Schreiben von Code in VS Code können Sie umfangreiche Erweiterungsfunktionen und Codebearbeitungstools nutzen, um die Arbeitseffizienz zu verbessern.
Zusammenfassung
In diesem Artikel wird die empfohlene Konfiguration für die Verwendung von Visual Studio Code unter Linux für datenwissenschaftliche Arbeiten vorgestellt. Durch die ordnungsgemäße Konfiguration des Python-Interpreters, die Installation relevanter Erweiterungen und die Verwendung von Jupyter-Notebooks können Sie Aufgaben wie Datenverarbeitung, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen in VS Code ausführen. Hoffentlich können Ihnen diese Konfigurationen und der Beispielcode bei Ihren datenwissenschaftlichen Bemühungen helfen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEmpfohlene Konfiguration für Data Science mit Visual Studio Code unter Linux. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
