Hoe NumPy in VS-code te installeren

Als je een Python-ontwikkelaar bent, is de kans groot dat je hebt gehoord van NumPy, het onmisbare pakket voor wetenschappelijk computergebruik in Python. Maar weet u hoe u het kunt laten werken in Visual Studio Code (VS Code), de favoriete code-editor voor veel ontwikkelaars?

Dit artikel gaat dieper in op de NumPy-installatie in VS Code en enkele andere gerelateerde onderwerpen die interessant kunnen zijn.

Installeer NumPy in VS-code

Hier zijn onmiddellijk alle stappen die u moet nemen om NumPy te installeren:

1. Start VS-code op. Als je het toevallig nog niet hebt, download dan een exemplaar van de officiële website .
   
2. Klik op het tabblad Extensie. Je vindt het aan de linkerkant van het venster, aangegeven door een viervierkant pictogram.
   
3. Typ 'Python' in de zoekbalk voor extensies.
   
4. Selecteer “Python van Microsoft” uit de resultaten.
   
5. Klik op de blauwe knop ‘Installeren’.
   
6. Ga terug naar het hoofdmenu.
7. Selecteer 'Terminaal'.
   
8. Kies 'Nieuwe terminal'.
   
9. Om aan de slag te gaan met NumPy, voert u deze opdracht in de Terminal in die u zojuist hebt geopend: pip install numpy.
   

Dit vertelt het Python-pakketinstallatieprogramma om NumPy te downloaden en op uw computer te installeren. Vanaf dat moment verloopt het proces automatisch.

De Python-extensie die u hebt gedownload, biedt ook volop ondersteuning voor uw andere Python-projecten, zoals IntelliSense, linting of debugging.

Als je obstakels tegenkomt waarin ‘geen module met de naam numpy’ als foutmelding wordt vermeld, controleer dan of je de juiste Python-interpreter hebt geselecteerd. Je kunt dit aanpassen door naar “Python” in het onderste gedeelte van het scherm te navigeren en de tolk te selecteren die pip en NumPy heeft.

Haal het meeste uit NumPy in VS Code

Als NumPy actief is, kunt u profiteren van de functies van Visual Studio Code om uw programmering effectiever en leuker te maken.

Foutopsporing

Programmeren is ingewikkeld en delicaat en u zult onvermijdelijk fouten in code moeten debuggen die niet doet wat hij zou moeten doen. VS Code heeft een uitgebreide debugging-omgeving specifiek voor Python-applicaties en applicaties die NumPy gebruiken voor wetenschappelijk computergebruik. Hier zijn een paar tips:

• Als u een mogelijke bug identificeert, moet u, om tot de kern van het probleem te komen, het Python-bestand waaraan u werkt eruit halen en openen. Klik daarna op "Uitvoeren" in het hoofdmenu en kies "Start foutopsporing". Hiermee wordt het debuggen gestart.
• Het debuggen van uw code kan veel eenvoudiger zijn als u breekpunten instelt. Met deze markeringen kan de debugger uw programma pauzeren, zodat u de status van uw programma op dat exacte uitvoeringspunt kunt inspecteren. Probeer deze breekpunten in te stellen door op de marge te klikken naast de coderegel die u wilt pauzeren, of door uw cursor over de regel te bewegen en op F9 te drukken.
• Wanneer het programma op pauze staat, kunt u met de foutopsporingsknoppen bovenaan het scherm door de code bladeren. Als u op F10 drukt, kunt u functies overslaan; met F11 duik je er dieper in, en als je zowel Shift als F11 indrukt, stap je uit een functie.
• U kunt de variabelen ook nauwkeurig bekijken via het venster 'Variabelen'. Het verschijnt in de zijbalk "Uitvoeren en debuggen" wanneer uw programma op pauze staat, en toont alle waarden in het lokale bereik. Als u meer details nodig heeft, beweegt u de muis over een variabele in de code om een ​​exacte waarde te krijgen.

Jupyter-notebooks gebruiken

Een slimme data-analist kan profiteren van de interactieve omgeving van Jupyter Notebooks, die rechtstreeks toegankelijk is vanuit VS Code. Op deze manier kunt u code construeren, uitvoeren en debuggen binnen een naadloze interface.

Als u een nieuw Jupyter Notebook in Visual Studio Code wilt maken:

1. Open het opdrachtenpalet (Ctrl+Shift+P).
   
2. Zoek het commando “ Create: New Jupyter Notebook.”
   
3. U kunt ook uw werkruimte openen en een nieuw bestand maken met de extensie “.ipynb”.
   

Nadat u een notitieblok hebt gemaakt, kunt u Python-code in de cellen typen en deze opdrachten uitvoeren door op de knop 'Cel uitvoeren' te klikken die verschijnt wanneer uw cursor erboven zweeft. De resultaten van uw cel verschijnen eronder, zodat u ze in andere berekeningen of bewerkingen kunt gebruiken.

U kunt de Python-interpreter kiezen voor elk notitieblok dat u maakt door rechtsboven in de kernelkiezer te kiezen. Deze optie is vooral handig als je meer dan één Python-omgeving op je computer hebt en deze allemaal wilt gebruiken, afhankelijk van het werk.

IntelliSense gebruiken

VS Code's IntelliSense is je beste vriend en metgezel voor NumPy-codering. Deze krachtige reeks functies zorgt voor intelligente code-aanvulling terwijl u typt. U hoeft niet na te denken over functienamen, variabelen, enz. IntelliSense kan dit uit de context van de code halen.

Als u bijvoorbeeld een functie moet schrijven, begin dan met het typen van de naam, en IntelliSense zal u voorzien van alle beschikbare functies van NumPy en andere modules. Selecteer er een die past, en de tool voegt deze toe aan de code. Je krijgt ook een correcte lijst met argumenten voor elke functie, wat ook een grote snelheid bij het coderen oplevert.

NumPy met VS Code-extensies

De uitbreidbaarheid van VS Code is een van de krachtigste functies. Met de juiste extensies kun je zowel Python als NumPy een boost geven. Hier zijn een paar extensies die samen met NumPy bijzonder nuttig kunnen zijn.

• De Python-extensie van Microsoft brengt intuïtieve codering naar VS Code. Hiermee kunt u sneller code schrijven, met handige functies zoals IntelliSense, realtime linting en opmaak, hulpprogramma's voor foutopsporing en meer.
• De Python Docstring Generator is een redder in nood voor ontwikkelaars die aan complexe NumPy-code moeten werken. Deze extensie genereert gedetailleerde docstrings om de code binnen enkele seconden te documenteren, wat werkelijk talloze uren handmatig schrijven en formatteren bespaart.
• Python Test Explorer kan uw Python-tests rechtstreeks vanuit de zijbalk uitvoeren en direct feedback krijgen over de resultaten. Het is niet nodig om heen en weer te schakelen tussen applicaties, waardoor het opnieuw een waardevolle tijdsbesparing oplevert.
• MagicPython is ook geweldig voor Python-ontwikkelaars die ingewikkelde code moeten analyseren en debuggen. Dankzij verbeterde syntaxisaccentuering en inspringing kunt u NumPy-expressies direct lezen met MagicPython.
• Kite's Autocomplete voor Python is nog een andere, meer doordachte manier om te coderen. Het maakt gebruik van machine learning, zodat Kite contextbewuste aanvullingen kan geven op Python-scripts. In plaats van tijd te besteden aan het opzoeken van functies en methoden in de bibliotheek (of op internet), vindt u met Kite intelligente suggesties terwijl u typt. Het ondersteunt zelfs complexe operaties.

Schrijf geweldige code met NumPy

Zoals u ziet, is het installeren van NumPy in VS Code helemaal niet intimiderend, en de functies ervan zijn een grote hulp bij het coderen en analyseren van datawetenschap. En binnen Visual Studio Code kunt u de NumPy-ontwikkeling verder brengen als u deze combineert met andere krachtige tools en extensies.

Heb je NumPy aan het werk gekregen in je VS Code? Wat is voor u de nuttigste functionaliteit? Vertel het ons in de reacties.