Linux에서 Visual Studio Code를 사용하는 데이터 과학에 권장되는 구성

Linux에서 데이터 과학을 위해 Visual Studio Code를 사용하기 위한 권장 구성

데이터 과학의 급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 데이터 분석가와 데이터 과학자가 데이터 과학 작업에 Visual Studio Code(줄여서 VS Code)를 사용하고 있습니다. VS Code는 Microsoft에서 개발한 오픈 소스 경량 코드 편집기이자 기능이 풍부한 통합 개발 환경(IDE)입니다. 데이터 과학자의 요구를 충족할 수 있는 풍부한 확장 기능이 있으며 완전 무료입니다.

이 문서에서는 데이터 과학 작업을 위해 Linux에서 VS Code를 올바르게 구성하고 데이터 처리, 시각화, 기계 학습과 같은 몇 가지 일반적인 데이터 과학 작업을 수행하는 방법을 소개합니다.

1단계: VS Code 설치
먼저 Linux에 VS Code를 설치해야 합니다. Linux용 설치 패키지는 VS Code 공식 홈페이지 https://code.visualstudio.com/에서 다운로드 받거나, 패키지 관리자를 통해 설치할 수 있습니다. 설치 후 명령줄에서 "code" 명령을 통해 VS Code를 시작할 수 있는지 확인하세요.

2단계: Python 확장 설치
VS Code에서는 대부분의 데이터 과학 작업이 Python을 사용하여 수행됩니다. 따라서 VS Code에서 Python 코드를 작성, 실행 및 디버그하려면 Python 확장을 설치해야 합니다. VS Code를 열고 왼쪽의 확장 아이콘을 클릭(또는 Ctrl+Shift+X 누르기)한 후 검색 창에 "Python"을 입력하고 "Python"이라는 확장을 클릭하여 설치합니다.

3단계: Python 인터프리터 구성
Python 확장을 설치한 후 올바른 Python 인터프리터를 사용하도록 VS Code를 구성해야 합니다. VS Code의 왼쪽 하단에 있는 "Python" 선택 상자를 클릭하고 팝업 메뉴에서 사용하려는 Python 인터프리터를 선택합니다. 시스템에 여러 Python 버전이 설치되어 있는 경우 적절한 버전을 선택할 수 있습니다. 원하는 인터프리터를 찾을 수 없는 경우 Python 인터프리터의 경로를 수동으로 지정해야 합니다.

4단계: Jupyter Notebook 사용
Jupyter Notebook은 데이터 과학 작업에 매우 유용한 일반적으로 사용되는 대화형 프로그래밍 도구입니다. VS Code에서는 Jupyter 확장을 설치하여 Jupyter 노트북을 사용할 수 있습니다. VS Code를 열고 왼쪽의 확장 아이콘을 클릭한 후 검색 창에 "Jupyter"를 입력하고 "Jupyter"라는 확장을 클릭하여 설치합니다.

Jupyter 확장 프로그램을 설치한 후 VS Code의 왼쪽 상단에 있는 "파일" 메뉴를 클릭하고 "새로 만들기"->"노트북"을 선택하여 새로운 Jupyter 노트북을 만들 수 있습니다. 노트북에서 코드를 실행하고, 결과를 표시하고, 나중에 사용하기 위해 전체 노트북을 저장할 수 있습니다.

5단계: 데이터 과학 관련 확장 설치
Python 및 Jupyter 확장 외에도 데이터 과학 작업에 도움이 될 수 있는 다른 확장이 많이 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 데이터 과학 확장 권장 사항입니다.

• Python Docstring Generator: Python 함수에 대한 Docstring을 자동으로 생성합니다.
• Python Autopep8: PEP8 사양을 준수하도록 Python 코드의 형식을 자동으로 지정합니다.
• Python 테스트 탐색기: Python 단위 테스트를 실행하고 디버깅하기 위한 확장입니다.
• Python IntelliSense: Python 구문 프롬프트와 코드 자동 완성 기능을 제공합니다.
• 데이터 미리보기: VS Code에서 데이터를 보고 미리 볼 수 있으며 다양한 데이터 형식을 지원합니다.
• Matplotlib: VS Code의 차트 작성에 사용할 수 있는 데이터 시각화용 Python 라이브러리입니다.
• Pandas: VS Code에서 데이터 과학 작업을 용이하게 하는 데이터 처리 및 분석을 위한 Python 라이브러리입니다.

위 확장 프로그램은 일부 권장 사항일 뿐이므로 필요에 따라 적합한 확장 프로그램을 선택할 수 있습니다.

6단계: 데이터 과학 작업 수행
VS Code를 구성한 후 몇 가지 일반적인 데이터 과학 작업 수행을 시작할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 작업에 대한 코드 예제입니다.

데이터 처리:

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)

데이터 시각화:

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()

기계 학습:

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
# ...

위의 코드 예제를 사용하면 데이터 처리, 데이터 시각화, 기계 학습 등을 수행할 수 있습니다. VS Code 데이터 과학 작업에서. VS Code로 코드를 작성할 때 풍부한 확장 기능과 코드 편집 도구를 활용하여 작업 효율성을 높일 수 있습니다.

요약
이 문서에서는 데이터 과학 작업을 위해 Linux에서 Visual Studio Code를 사용할 때 권장되는 구성을 소개합니다. Python 인터프리터를 올바르게 구성하고, 관련 확장을 설치하고, Jupyter 노트북을 사용하면 VS Code에서 데이터 처리, 데이터 시각화, 기계 학습과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 구성과 샘플 코드가 데이터 과학 작업에 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Linux에서 Visual Studio Code를 사용하는 데이터 과학에 권장되는 구성의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!