Konfigurasi yang disyorkan untuk sains data menggunakan Kod Visual Studio pada Linux

Konfigurasi yang disyorkan untuk menggunakan Kod Visual Studio untuk sains data di Linux

Dengan perkembangan pesat sains data, semakin ramai penganalisis data dan saintis data memilih untuk menggunakan Kod Visual Studio (Kod VS ringkasnya) untuk kerja sains data. VS Code ialah editor kod ringan sumber terbuka yang dibangunkan oleh Microsoft dan persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) yang kaya dengan ciri. Ia mempunyai sambungan yang kaya untuk memenuhi keperluan saintis data dan adalah percuma sepenuhnya.

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengkonfigurasi Kod VS pada Linux dengan betul untuk kerja sains data dan melaksanakan beberapa tugas sains data biasa seperti pemprosesan data, visualisasi dan pembelajaran mesin.

Langkah 1: Pasang Kod VS
Pertama, anda perlu memasang Kod VS pada Linux. Anda boleh memuat turun pakej pemasangan untuk Linux dari laman web rasmi VS Code https://code.visualstudio.com/, atau memasangnya melalui pengurus pakej. Selepas pemasangan, sila pastikan Kod VS boleh dimulakan melalui arahan "kod" pada baris arahan.

Langkah 2: Pasang sambungan Python
Dalam Kod VS, kebanyakan kerja sains data dilakukan menggunakan Python. Oleh itu, kita perlu memasang sambungan Python untuk menulis, menjalankan dan menyahpepijat kod Python dalam Kod VS. Buka Kod VS, klik ikon sambungan di sebelah kiri (atau tekan Ctrl+Shift+X), masukkan "Python" dalam bar carian, dan klik untuk memasang sambungan bernama "Python".

Langkah 3: Konfigurasikan penterjemah Python
Selepas memasang sambungan Python, anda perlu mengkonfigurasi Kod VS untuk menggunakan penterjemah Python yang betul. Klik kotak pilihan "Python" di sudut kiri bawah Kod VS dan pilih penterjemah Python yang anda mahu gunakan dalam menu timbul. Jika anda mempunyai berbilang versi Python yang dipasang pada sistem anda, anda boleh memilih versi yang sesuai. Jika penterjemah yang anda inginkan tidak dijumpai, anda perlu menentukan laluan ke penterjemah Python secara manual.

Langkah 4: Gunakan Jupyter Notebook
Jupyter Notebook ialah alat pengaturcaraan interaktif yang biasa digunakan yang sangat membantu untuk kerja sains data. Dalam Kod VS, kita boleh menggunakan buku nota Jupyter dengan memasang sambungan Jupyter. Buka Kod VS, klik ikon sambungan di sebelah kiri, masukkan "Jupyter" dalam bar carian, dan klik untuk memasang sambungan bernama "Jupyter".

Selepas memasang sambungan Jupyter, anda boleh mencipta buku nota Jupyter baharu dengan mengklik menu "Fail" di penjuru kiri sebelah atas Kod VS dan memilih "Baharu"->"Buku Nota". Anda boleh menjalankan kod dalam buku nota, memaparkan keputusan dan menyimpan keseluruhan buku nota untuk kegunaan kemudian.

Langkah 5: Pasang sambungan berkaitan sains data
Selain sambungan Python dan Jupyter, terdapat banyak sambungan lain yang boleh membantu anda dengan kerja sains data anda. Berikut ialah beberapa cadangan sambungan sains data yang biasa digunakan:

• Penjana Dokumen Rentetan Python: Menjana rentetan dokumen untuk fungsi Python secara automatik.
• Python Autopep8: Format kod Python secara automatik untuk mematuhi spesifikasi PEP8.
• Python Test Explorer: Sambungan untuk menjalankan dan menyahpepijat ujian unit Python.
• Python IntelliSense: Menyediakan gesaan sintaks Python dan fungsi auto-lengkap kod.
• Pratonton Data: Lihat dan pratonton data dalam Kod VS, menyokong berbilang format data.
• Matplotlib: Pustaka Python untuk visualisasi data, yang boleh digunakan untuk membuat carta dalam Kod VS.
• Panda: Pustaka Python untuk pemprosesan dan analisis data yang memudahkan tugas sains data dalam Kod VS.

Pelanjutan di atas hanyalah beberapa cadangan, anda boleh memilih sambungan yang sesuai dengan anda mengikut keperluan anda.

Langkah 6: Laksanakan tugas sains data
Selepas mengkonfigurasi Kod VS, anda boleh mula melaksanakan beberapa tugas sains data biasa. Berikut ialah contoh kod untuk beberapa tugas biasa:

Pemprosesan data:

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)

Penggambaran data:

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()

Pembelajaran mesin:

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
# ...

Dengan contoh kod di atas, anda boleh melakukan pemprosesan data, visualisasi data, pembelajaran mesin, dsb. dalam tugasan sains Data Kod VS. Apabila menulis kod dalam Kod VS, anda boleh memanfaatkan fungsi sambungan yang kaya dan alat penyuntingan kod untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan konfigurasi yang disyorkan untuk menggunakan Kod Visual Studio pada Linux untuk kerja sains data. Dengan mengkonfigurasi penterjemah Python dengan betul, memasang sambungan yang berkaitan dan menggunakan buku nota Jupyter, anda boleh melaksanakan tugas seperti pemprosesan data, visualisasi data dan pembelajaran mesin dalam Kod VS. Semoga konfigurasi dan kod sampel ini dapat membantu anda dalam usaha sains data anda.

Atas ialah kandungan terperinci Konfigurasi yang disyorkan untuk sains data menggunakan Kod Visual Studio pada Linux. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!