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 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)

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()

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
# ...

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。