Наука о данных с Python в Visual Studio

1. Установка инструментов
2. Python Projects
3. Запуск кода Python
4. РЕПЛ
5. Ноутбуки Jupyter
6. Зрительные
7. У вас есть проект Data Science или Python?

Наша взаимовыгодная связь https://banwar.org/

Да, ты читаешь это правильно. Visual Studio - это не первое, о чем вы думаете, когда слышите «науку о данных», но это может скоро измениться. В Visual Studio 2017 они включили несколько инструментов вместе, где вы можете сделать Python, R и F # данные проекты для анализа и визуализации.

В этом посте мы рассмотрим, как использовать Python, который вы можете получить с Visual Studio, и все инструменты, которые вы можете использовать, которые поставляются с ним.

Установка инструментов

Прежде всего, вам нужны инструменты, прежде чем вы сможете их использовать. Вы можете пойти с этим Visual Studio Community Edition , который можно использовать бесплатно, поэтому для начала работы не требуется подписка MSDN или что-либо еще.

Когда вы запускаете загруженный установщик, просто проверьте раздел Data Science and Analytical Applications:

После установки у вас теперь есть доступ к еще нескольким шаблонам проектов на выбор.

Это хорошая сумма! Давайте рассмотрим немного каждого из шаблонов Python и R и посмотрим, что они нам дают.

Python Projects

Вот как выглядит текущий список шаблонов Python.

Это много шаблонов! Некоторые из них со стороны сети, такие как колба , Джанго , а также бутылка , но не слишком много осталось. IronPython версия, которая может быть интегрирована в проекты .NET Так что для обычных проектов Python все, что вам нужно, - это просто использовать шаблон приложения Python.

Итак, давайте сделаем это. Давайте создадим проект с помощью шаблона приложения Python и посмотрим, что мы получим.

Не так уж плохо, но что это за часть, в которой написано «Python Environments»? Возможно, вы также заметили новую вкладку с таким именем. Вот как выглядит моя:

Вот как Visual Studio имеет дело с виртуальные среды в питоне. Для этого необходимо сохранить необходимые зависимости для каждого проекта в изоляции. Поэтому, если проект 1 зависит от библиотеки с версией X, а проект 2 зависит от той же библиотеки с версией Y, наличие отдельной виртуальной среды для каждого проекта будет держать эти зависимости изолированными, чтобы они не мешали другому проекту. В Visual Studio вы можете легко переключаться между любыми виртуальными средами в любое время.

Если вы помните из скриншота установки, вы также получите анаконда это дистрибутив Python, который включает в себя все библиотеки, связанные с наукой о данных и аналитическим программированием, такие как NumPy а также панд ,

Запуск кода Python

С этим, давайте сделаем немного Python! Я просто собираюсь создать очень простую функцию и распечатать результат.

def multiply (a, b): вернуть a * b print (multiply (5, 5))

Просто нажмите «Выполнить», и вы увидите, что ваш код работает во всей красе!

Помните, однако, что вы находитесь в Visual Studio, поэтому вы точно можете отлаживать свой код и с помощью точек останова.

Более подробно об изучении языка Python, Wintellect предлагает несколько отличных вебинаров.

РЕПЛ

Вы бы предпочли запустить свой код через REPL вместо того, чтобы всегда нажимать «Выполнить»? Visual Studio прочитала ваши мысли! Чтобы открыть его, перейдите в View -> Other Windows, и вы найдете Python Interactive. Вы можете ввести любой код Python, который вам нужен, или выделить любой код из файла, в котором вы работаете, и нажать Ctrl + Enter, чтобы отправить его в интерактив.

Также обратите внимание, что вы можете сообщить интерактиву, какую виртуальную среду вы хотите использовать. Интерактив будет иметь доступ ко всем пакетам, которые есть в среде.

Ноутбуки Jupyter

Одна из замечательных вещей, которую сделал сообщество Python, - это создать то, что называется Jupyter Notebook или IPython Notebook. Это позволяет переплетать исполняемый код Python, текст и даже визуализации. Visual Studio имеет некоторые поддержка ноутбуков Jupyter , но пока я бы предложил сохранить оригинал. Как ты это делаешь? Вы на самом деле получаете его, когда включаете Anaconda в установку Visual Studio! В терминале просто введите jupyter notebook, и он запустит браузер, в котором вы сможете перейти к любому блокноту Jupyter, который у вас есть на вашем компьютере, чтобы отредактировать и запустить его.

Зрительные

Трудно уметь заниматься наукой о данных, не имея возможности визуализировать данные. Visual Studio также может это сделать! Возьмите этот простой фрагмент, который использует Matplotlib чтобы отобразить гистограмму:

из matplotlib импортируйте pyplot как plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 1, 9, 3] plt.bar (x, y) plt.show ()

Теперь это выглядит как график, достойный презентации!

Команда Visual Studio проделала большую работу, чтобы интегрировать так много инструментов Python. От шаблонов до возможности отладки кода Python. Я определенно могу видеть Visual Studio в качестве претендента в качестве ведущего инструмента для науки о данных.

Ты больше р разработчик? Не волнуйтесь, в нашем следующем посте мы рассмотрим использование R в Visual Studio.

У вас есть проект Data Science или Python?

Data Science & AI Consulting Data Science & Python Training