Configuration recommandée pour l'utilisation de Visual Studio Code pour la science des données sous Linux
Avec le développement rapide de la science des données, de plus en plus d'analystes de données et de data scientists choisissent d'utiliser Visual Studio Code (VS Code en abrégé) pour les travaux de science des données. VS Code est un éditeur de code léger open source développé par Microsoft et un environnement de développement intégré (IDE) riche en fonctionnalités. Il dispose de riches extensions pour répondre aux besoins des data scientists et est entièrement gratuit.
Cet article expliquera comment configurer correctement VS Code sur Linux pour les travaux de science des données et effectuer certaines tâches courantes de science des données telles que le traitement des données, la visualisation et l'apprentissage automatique.
Étape 1 : Installer VS Code
Tout d’abord, vous devez installer VS Code sur Linux. Vous pouvez télécharger le package d'installation pour Linux sur le site officiel de VS Code https://code.visualstudio.com/ ou l'installer via le gestionnaire de packages. Après l'installation, assurez-vous que VS Code peut être démarré via la commande "code" sur la ligne de commande.
Étape 2 : Installer l'extension Python
Dans VS Code, la plupart des travaux de science des données sont effectués à l'aide de Python. Par conséquent, nous devons installer l'extension Python pour écrire, exécuter et déboguer le code Python dans VS Code. Ouvrez VS Code, cliquez sur l'icône d'extension à gauche (ou appuyez sur Ctrl+Maj+X), saisissez « Python » dans la barre de recherche et cliquez pour installer l'extension nommée « Python ».
Étape 3 : Configurer l'interpréteur Python
Après avoir installé l'extension Python, vous devez configurer VS Code pour utiliser le bon interpréteur Python. Cliquez sur la case de sélection "Python" dans le coin inférieur gauche de VS Code et sélectionnez l'interpréteur Python que vous souhaitez utiliser dans le menu contextuel. Si plusieurs versions de Python sont installées sur votre système, vous pouvez sélectionner la version appropriée. Si l'interpréteur souhaité n'est pas trouvé, vous devez spécifier manuellement le chemin d'accès à l'interpréteur Python.
Étape 4 : Utiliser Jupyter Notebook
Jupyter Notebook est un outil de programmation interactif couramment utilisé qui est très utile pour le travail de science des données. Dans VS Code, nous pouvons utiliser les notebooks Jupyter en installant l'extension Jupyter. Ouvrez VS Code, cliquez sur l'icône d'extension à gauche, saisissez « Jupyter » dans la barre de recherche et cliquez pour installer l'extension nommée « Jupyter ».
Après avoir installé l'extension Jupyter, vous pouvez créer un nouveau notebook Jupyter en cliquant sur le menu "Fichier" dans le coin supérieur gauche de VS Code et en sélectionnant "Nouveau" -> "Notebook". Vous pouvez exécuter du code dans un bloc-notes, afficher les résultats et enregistrer l'intégralité du bloc-notes pour une utilisation ultérieure.
Étape 5 : Installez les extensions liées à la science des données
En plus des extensions Python et Jupyter, il existe de nombreuses autres extensions qui peuvent vous aider dans votre travail de science des données. Voici quelques recommandations d'extensions de science des données couramment utilisées :
Les extensions ci-dessus ne sont que quelques recommandations, vous pouvez choisir l'extension qui vous convient en fonction de vos besoins.
Étape 6 : Effectuer des tâches de science des données
Après avoir configuré VS Code, vous pouvez commencer à effectuer certaines tâches courantes de science des données. Voici des exemples de code pour certaines tâches courantes :
Traitement des données :
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)Visualisation des données :
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()Apprentissage automatique :
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
# ...Avec les exemples de code ci-dessus, vous pouvez effectuer un traitement de données, une visualisation de données, un apprentissage automatique, etc. dans les tâches de science des données VS Code. Lorsque vous écrivez du code dans VS Code, vous pouvez profiter de riches fonctions d'extension et d'outils d'édition de code pour améliorer l'efficacité du travail.
Résumé
Cet article présente la configuration recommandée pour l'utilisation de Visual Studio Code sous Linux pour les travaux de science des données. En configurant correctement l'interpréteur Python, en installant les extensions pertinentes et en utilisant des notebooks Jupyter, vous pouvez effectuer des tâches telles que le traitement des données, la visualisation des données et l'apprentissage automatique dans VS Code. Espérons que ces configurations et exemples de code pourront vous aider dans vos efforts de science des données.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
![[Web front-end] Démarrage rapide de Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
