PyCharm vs. NumPy: Petua utama untuk mengoptimumkan kecekapan pengaturcaraan Python

Gabungan sempurna PyCharm dan NumPy: kemahiran penting untuk meningkatkan kecekapan pengaturcaraan Python

Pengenalan:
Python telah menjadi salah satu bahasa pengaturcaraan arus perdana dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin. Sebagai bahagian teras perpustakaan pengkomputeran saintifik Python, NumPy memberikan kami operasi tatasusunan yang cekap dan fungsi pengiraan berangka. Untuk menggunakan sepenuhnya kuasa NumPy, kami memerlukan persekitaran pembangunan bersepadu (IDE) yang berkuasa untuk membantu kami dalam pengaturcaraan. Sebagai salah satu IDE yang paling popular dalam komuniti Python, gabungan PyCharm dengan NumPy boleh meningkatkan kecekapan pengaturcaraan kami. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa petua penting untuk menggunakan NumPy dalam PyCharm, dan menyediakan contoh kod khusus untuk membantu pembaca menggunakan kombinasi sempurna ini dengan lebih baik.

1 Import perpustakaan NumPy dengan pantas
1 Buat projek Python baharu dalam PyCharm.
2 Di bahagian kepala fail Python, gunakan kekunci pintasan "Alt + Enter" untuk memaparkan pilihan import automatik.
3 Masukkan "numpy" dalam kotak carian dan pilih "import numpy".
4.PyCharm akan mengimport perpustakaan NumPy secara automatik dan memastikan anda menggunakan ruang nama yang betul dalam kod anda.

Contoh kod:

import numpy as np

2 Gunakan templat kod untuk mencipta tatasusunan NumPy
Dalam PyCharm, kami boleh menggunakan templat kod untuk membuat tatasusunan NumPy dengan cepat. Templat kod ialah coretan kod pratakrif yang boleh dicetuskan dengan pintasan mudah dan diisi secara automatik dengan kod yang sepadan.

1. Buka panel tetapan PyCharm dan masukkan "Editor -> Templat Langsung".
2 Klik butang "+" di penjuru kanan sebelah atas untuk mencipta templat baharu dan pilih Python sebagai skop penggunaan templat.
3 Masukkan coretan kod berikut dalam "Teks templat" dan simpan templat.

Contoh kod:

import numpy as np

$varname$ = np.array($data$)

4 Masukkan kekunci pintasan pencetus dalam editor kod, seperti "narray", dan kemudian tekan kekunci "Tab".
5.PyCharm akan secara automatik mengisi templat kod ke dalam kod anda dan meletakkan kursor pada "varname".
6 Lengkapkan kod dengan nama dan data pembolehubah anda sendiri, kemudian teruskan menulis operasi tatasusunan lain.

3. Gunakan pelengkapan kod dan pemfaktoran semula pintar
PyCharm menyediakan pelengkapan kod yang berkuasa dan fungsi pemfaktoran semula pintar, yang boleh meningkatkan kecekapan pengaturcaraan kami dengan ketara. Digabungkan dengan kuasa NumPy, kami boleh menulis dan menyahpepijat kod dengan lebih mudah.

1 Masukkan "np." dalam editor kod dan tekan kekunci "Tab".
2.PyCharm akan muncul senarai yang mengandungi semua fungsi dan kaedah yang tersedia dalam perpustakaan NumPy. Anda boleh menggunakan kekunci anak panah dan kekunci Enter untuk memilih dan memasukkan fungsi atau kaedah yang anda perlukan dengan cepat.
3 Apabila anda memilih fungsi atau kaedah, PyCharm akan memaparkan senarai parameter dan ulasan fungsi atau kaedah secara automatik untuk membantu anda menggunakannya dengan betul.

Contoh kod:

import numpy as np

# 创建一个长度为10的一维数组，元素的值从0到9
arr = np.arange(10)

# 将一维数组转置成二维数组
arr_2d = arr.reshape(2, 5)

# 计算二维数组每列的平均值
mean = np.mean(arr_2d, axis=0)

4 Gunakan penyahpepijatan kod
Dalam PyCharm, kami boleh menggunakan penyahpepijat terbina dalam untuk menyahpepijat kod NumPy kami. Dengan menetapkan titik putus dan melangkah melalui pelaksanaan, kami boleh lebih memahami aliran kod dan mencari kemungkinan ralat.

1 Pilih baris dalam kod anda yang ingin anda tetapkan titik putus.
2. Tekan "Ctrl + Shift + F8", atau klik kanan butang kiri tetikus pada nombor baris dan pilih "Togol Breakpoint" untuk menetapkan titik putus.
3 Tekan "Shift + F9" untuk menjalankan kod anda, dan PyCharm akan menjeda pelaksanaan pada titik putus.
4. Gunakan butang dalam bar alat penyahpepijat untuk melangkah melalui kod: "Step Over" (baris demi baris), "Step Into" (masuk fungsi) dan "Step Out" (fungsi keluar).

Contoh kod:

import numpy as np

# 创建一个长度为10的一维数组，元素的值从0到9
arr = np.arange(10)

# 将一维数组转置成二维数组
arr_2d = arr.reshape(2, 5)

# 计算二维数组每列的平均值
mean = np.mean(arr_2d, axis=0)

# 打印结果
print(mean)

Kesimpulan:
Melalui gabungan sempurna PyCharm dan NumPy, kami boleh meningkatkan kecekapan pengaturcaraan Python kami dengan sangat baik. Mengimport perpustakaan dengan pantas, menggunakan templat kod, penyiapan kod dan pemfaktoran semula pintar, dan fungsi penyahpepijatan kod boleh membolehkan kami membangunkan dan menyahpepijat kod NumPy dengan lebih cekap. Kami berharap petua dan contoh ini akan membantu pembaca menggunakan NumPy dan PyCharm dengan lebih baik, sekali gus meningkatkan kemahiran pengaturcaraan mereka dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Atas ialah kandungan terperinci PyCharm vs. NumPy: Petua utama untuk mengoptimumkan kecekapan pengaturcaraan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!