Linux 上で Visual Studio Code を使用するデータサイエンスの推奨構成-Linuxの運用と保守-php.cn

Linux 上で Visual Studio Code を使用するデータサイエンスの推奨構成

WBOY

リリース： 2023-07-04 19:09:10

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Linux でデータサイエンスに Visual Studio Code を使用するための推奨構成

データサイエンスの急速な発展に伴い、Visual Studio Code (略して VS Code) の使用を選択するデータアナリストやデータサイエンティストが増えています)データサイエンスの仕事をするため。 VS Code は、Microsoft によって開発されたオープンソースの軽量コードエディターであり、機能が豊富な統合開発環境 (IDE) です。データサイエンティストのニーズを満たす豊富な拡張機能があり、完全に無料です。

この記事では、データサイエンス作業用に Linux 上で VS Code を適切に構成し、データ処理、視覚化、機械学習などの一般的なデータサイエンスタスクを実行する方法を紹介します。

ステップ 1: VS Code をインストールする
まず、VS Code を Linux にインストールする必要があります。 Linux のインストールパッケージは、VS Code の公式 Web サイト https://code.visualstudio.com/ からダウンロードするか、パッケージマネージャーを通じてインストールできます。インストール後、コマンドラインの「code」コマンドを使用して VS Code を起動できることを確認してください。

ステップ 2: Python 拡張機能をインストールする
VS Code では、ほとんどのデータサイエンス作業は Python を使用して実行されます。したがって、VS Code で Python コードを作成、実行、デバッグするには、Python 拡張機能をインストールする必要があります。 VS Code を開き、左側の拡張機能アイコンをクリックして (または Ctrl Shift X を押して)、検索バーに「Python」と入力し、クリックして「Python」という名前の拡張機能をインストールします。

ステップ 3: Python インタープリターを構成する
Python 拡張機能をインストールした後、正しい Python インタープリターを使用するように VS Code を構成する必要があります。 VS Code の左下隅にある [Python] 選択ボックスをクリックし、ポップアップメニューで使用する Python インタープリターを選択します。システムに複数の Python バージョンがインストールされている場合は、適切なバージョンを選択できます。必要なインタープリターが見つからない場合は、Python インタープリターへのパスを手動で指定する必要があります。

ステップ 4: Jupyter Notebook を使用する
Jupyter Notebook は、データサイエンスの作業に非常に役立つ、一般的に使用される対話型プログラミングツールです。 VS Code では、Jupyter 拡張機能をインストールすることで Jupyter ノートブックを使用できます。 VS Code を開き、左側の拡張機能アイコンをクリックし、検索バーに「Jupyter」と入力し、クリックして「Jupyter」という名前の拡張機能をインストールします。

Jupyter 拡張機能をインストールした後、VS Code の左上隅にある [ファイル] メニューをクリックし、[新規] -> [ノートブック] を選択して、新しい Jupyter ノートブックを作成できます。ノートブックでコードを実行し、結果を表示し、後で使用できるようにノートブック全体を保存できます。

ステップ 5: データサイエンス関連の拡張機能をインストールする
Python および Jupyter 拡張機能に加えて、データサイエンス作業に役立つ拡張機能が他にも多数あります。以下は、一般的に使用されるデータサイエンス拡張機能の推奨事項です。

Python Docstring Generator: Python 関数の docstring を自動的に生成します。
Python Autopep8: PEP8 仕様に準拠するように Python コードを自動的にフォーマットします。
Python Test Explorer: Python 単体テストを実行およびデバッグするための拡張機能。
Python IntelliSense: Python 構文プロンプトとコード自動補完機能を提供します。
データプレビュー: VS Code でデータを表示およびプレビューし、複数のデータ形式をサポートします。
Matplotlib: VS Code でのグラフ作成に使用できるデータ視覚化用の Python ライブラリ。
Pandas: VS Code でのデータサイエンスタスクを容易にするデータ処理および分析用の Python ライブラリ。

上記の拡張機能は推奨の一部であり、ニーズに応じて適切な拡張機能を選択できます。

ステップ 6: データサイエンスタスクを実行する
VS Code を構成した後、いくつかの一般的なデータサイエンスタスクの実行を開始できます。以下に、いくつかの一般的なタスクのコード例を示します。

データ処理:

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)

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データ視覚化:

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()

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機械学習:

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
# ...

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上記のコード例を使用, VS Code では、データ処理、データ視覚化、機械学習などのデータサイエンスタスクを実行できます。 VS Codeでコードを書く際には、豊富な拡張機能やコード編集ツールを活用して作業効率を向上させることができます。

概要
この記事では、データサイエンス作業に Linux 上で Visual Studio Code を使用するための推奨構成を紹介します。 Python インタープリターを適切に構成し、関連する拡張機能をインストールし、Jupyter ノートブックを使用することで、VS Code でデータ処理、データ視覚化、機械学習などのタスクを実行できます。これらの構成とサンプルコードがデータサイエンスの取り組みに役立つことを願っています。

以上がLinux 上で Visual Studio Code を使用するデータサイエンスの推奨構成の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。