วิธีการติดตั้ง NumPy ในรหัส VS

หากคุณเป็นนักพัฒนา Python คุณคงเคยได้ยินเกี่ยวกับ NumPy ซึ่งเป็นแพ็คเกจที่ต้องมีสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ใน Python แต่คุณรู้วิธีทำให้มันทำงานใน Visual Studio Code (VS Code) ซึ่งเป็นโปรแกรมแก้ไขโค้ดแบบ go-to สำหรับนักพัฒนาหลายคนหรือไม่?

บทความนี้จะเจาะลึกการติดตั้ง NumPy ใน VS Code และหัวข้ออื่นๆ ที่เกี่ยวข้องที่อาจน่าสนใจ

ติดตั้ง NumPy ในรหัส VS

ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนทั้งหมดที่คุณต้องดำเนินการเพื่อติดตั้ง NumPy:

1. เปิด VS Code หากคุณยังไม่มี ดาวน์โหลดสำเนาจากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการ .
   
2. คลิกที่แท็บส่วนขยาย ปกติจะอยู่ทางซ้ายของหน้าต่าง โดยมีไอคอนสี่เหลี่ยมจัตุรัสกำกับไว้
   
3. พิมพ์ “Python” ลงในแถบค้นหาส่วนขยาย
   
4. เลือก “Python จาก Microsoft” จากผลลัพธ์
   
5. คลิกที่ปุ่ม "ติดตั้ง" สีน้ำเงิน
   
6. กลับไปที่เมนูหลัก
7. เลือก “เทอร์มินัล”
   
8. เลือก “เทอร์มินัลใหม่”
   
9. ในการเริ่มต้นใช้งาน NumPy ให้ป้อนคำสั่งนี้ลงใน Terminal ที่คุณเพิ่งเปิดpip install numpy:
   

นี่เป็นการบอกให้ตัวติดตั้งแพ็คเกจ Python ดาวน์โหลด NumPy และติดตั้งลงในคอมพิวเตอร์ของคุณ กระบวนการต่อจากนี้ไปจะเป็นไปโดยอัตโนมัติ

ส่วนขยาย Python ที่คุณดาวน์โหลดยังให้การสนับสนุนมากมายสำหรับโปรเจ็กต์ Python อื่นๆ ของคุณ เช่น IntelliSense, Linting หรือการดีบัก

หากคุณพบสิ่งกีดขวางบนถนนที่ระบุว่า “ไม่มีโมดูลชื่อ numpy” เป็นข้อความแสดงข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบอีกครั้งว่าคุณเลือกล่าม Python ที่ถูกต้องหรือไม่ คุณสามารถปรับเปลี่ยนได้โดยไปที่ "Python" ที่ด้านล่างของหน้าจอ และเลือกล่ามที่มี pip และ NumPy

ใช้ประโยชน์สูงสุดจาก NumPy ใน VS Code

ด้วย NumPy ที่เปิดใช้งาน คุณจะได้รับประโยชน์จากฟีเจอร์ของ Visual Studio Code เพื่อทำให้การเขียนโปรแกรมของคุณมีประสิทธิภาพและสนุกสนานยิ่งขึ้น

การดีบัก

การเขียนโปรแกรมมีความซับซ้อนและละเอียดอ่อน และคุณต้องแก้ไขโค้ดที่จะไม่เป็นไปตามที่ควรจะเป็น VS Code มีสภาพแวดล้อมการดีบักที่ครอบคลุมโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน Python และแอปพลิเคชันที่ใช้ NumPy สำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ คำแนะนำบางประการมีดังนี้:

• หากคุณระบุจุดบกพร่องที่เป็นไปได้ เพื่อทราบสาเหตุของปัญหา คุณจะต้องดึงไฟล์ Python ที่คุณกำลังทำงานอยู่ออกแล้วเปิดขึ้นมา หลังจากนั้นคลิกที่ "Run" จากเมนูด้านบนและเลือก "Start Debugging" นี่จะเป็นการเริ่มต้นการดีบัก
• การดีบักโค้ดของคุณอาจทำได้ง่ายกว่ามากหากคุณตั้งค่าเบรกพอยต์ เครื่องหมายเหล่านี้ช่วยให้ดีบักเกอร์หยุดโปรแกรมของคุณชั่วคราว เพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบสถานะของโปรแกรม ณ จุดดำเนินการที่แน่นอนได้ ลองตั้งค่าเบรกพอยท์เหล่านี้โดยคลิกที่ระยะขอบถัดจากบรรทัดโค้ดที่คุณต้องการหยุดชั่วคราวหรือวางเคอร์เซอร์ไว้เหนือบรรทัดแล้วกด F9
• เมื่อโปรแกรมหยุดชั่วคราว ส่วนควบคุมการดีบักที่ด้านบนของหน้าจอจะช่วยให้คุณเลื่อนดูโค้ดได้ หากคุณกด F10 คุณสามารถข้ามฟังก์ชั่นต่างๆ ได้ ด้วย F11 คุณจะดำดิ่งลึกเข้าไปในพวกมัน และการกดทั้ง Shift และ F11 จะเป็นการออกจากฟังก์ชัน
• คุณยังสามารถดูตัวแปรอย่างใกล้ชิดได้ด้วยบานหน้าต่าง "ตัวแปร" มันจะแสดงในแถบด้านข้าง “Run and Debug” เมื่อโปรแกรมของคุณหยุดชั่วคราว โดยแสดงค่าทั้งหมดในขอบเขตท้องถิ่น หากคุณต้องการรายละเอียดเพิ่มเติม ให้วางเมาส์เหนือตัวแปรในโค้ดเพื่อให้ได้ค่าที่แน่นอน

การใช้โน้ตบุ๊ก Jupyter

นักวิเคราะห์ข้อมูลที่เชี่ยวชาญจะได้รับประโยชน์จากสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบของ Jupyter Notebooks ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยตรงจาก VS Code ด้วยวิธีนี้ คุณจะสามารถสร้าง ดำเนินการ และแก้ไขโค้ดภายในอินเทอร์เฟซที่ราบรื่นได้

หากคุณต้องการสร้าง Jupyter Notebook ใหม่ใน Visual Studio Code:

1. เปิดแผงคำสั่ง (Ctrl+Shift+P)
   
2. ค้นหาคำสั่ง “ Create: New Jupyter Notebook”
   
3. หรือเปิดพื้นที่ทำงานของคุณและสร้างไฟล์ใหม่ด้วยนามสกุล ".ipynb"
   

เมื่อคุณสร้างสมุดบันทึก คุณสามารถพิมพ์โค้ด Python ลงในเซลล์และดำเนินการคำสั่งเหล่านั้นโดยคลิกปุ่ม "เรียกใช้เซลล์" ที่ปรากฏขึ้นเมื่อเคอร์เซอร์วางเมาส์เหนือสมุดบันทึก ผลลัพธ์ของเซลล์ของคุณจะปรากฏขึ้นข้างใต้เพื่อให้คุณนำไปใช้ในการคำนวณหรือการดำเนินการอื่นๆ ได้

คุณสามารถเลือกล่าม Python สำหรับโน้ตบุ๊กแต่ละเครื่องที่คุณสร้างขึ้นโดยเลือกจากตัวเลือกเคอร์เนลที่ด้านบนขวา ตัวเลือกนี้มีประโยชน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณมีสภาพแวดล้อม Python มากกว่าหนึ่งรายการบนคอมพิวเตอร์ของคุณและต้องการใช้ทั้งหมด ขึ้นอยู่กับงาน

การใช้ IntelliSense

IntelliSense ของ VS Code เป็นเพื่อนที่ดีที่สุดของคุณและเป็นเพื่อนกับการเขียนโค้ด NumPy ชุดคุณลักษณะอันทรงพลังนี้ช่วยให้โค้ดอัจฉริยะสมบูรณ์ในขณะที่คุณพิมพ์ คุณไม่จำเป็นต้องคิดมากเกี่ยวกับชื่อฟังก์ชัน ตัวแปร ฯลฯ IntelliSense สามารถเข้าใจได้จากบริบทของโค้ด

ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการเขียนฟังก์ชัน ให้เริ่มพิมพ์ชื่อ จากนั้น IntelliSense จะจัดเตรียมฟังก์ชันทั้งหมดที่มีให้จาก NumPy และโมดูลอื่นๆ ให้กับคุณ เลือกอันที่เหมาะสม จากนั้นเครื่องมือจะเพิ่มลงในโค้ด คุณยังจะได้รับรายการอาร์กิวเมนต์ที่ถูกต้องสำหรับแต่ละฟังก์ชัน ซึ่งทำให้การเขียนโค้ดรวดเร็วยิ่งขึ้นอีกด้วย

NumPy พร้อมส่วนขยายรหัส VS

ความสามารถในการขยายของ VS Code เป็นหนึ่งในคุณสมบัติที่ทรงพลังที่สุด ด้วยส่วนขยายที่ถูกต้อง คุณสามารถเพิ่มพลังให้กับทั้ง Python และ NumPy ได้ ต่อไปนี้เป็นส่วนขยายบางส่วนที่อาจมีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับ NumPy

• ส่วนขยาย Python โดย Microsoft นำการเขียนโค้ดที่ใช้งานง่ายมาสู่ VS Code ช่���ยให้คุณเขียนโค้ดได้เร็วขึ้น ด้วยฟีเจอร์ที่เป็นประโยชน์ เช่น IntelliSense, Linting และการจัดรูปแบบแบบเรียลไทม์, เครื่องมือแก้ไขจุดบกพร่อง และอื่นๆ อีกมากมาย
• Python Docstring Generator เป็นตัวช่วยชีวิตสำหรับนักพัฒนาที่ต้องทำงานกับโค้ด NumPy ที่ซับซ้อน ส่วนขยายนี้จะสร้างเอกสารรายละเอียดเพื่อจัดทำเอกสารโค้ดภายในไม่กี่วินาที ซึ่งช่วยประหยัดเวลาในการเขียนและการจัดรูปแบบด้วยตนเองนับไม่ถ้วนอย่างแท้จริง
• Python Test Explorer สามารถเรียกใช้การทดสอบ Python ของคุณได้โดยตรงจากแถบด้านข้างและรับผลตอบรับเกี่ยวกับผลลัพธ์ทันที ไม่จำเป็นต้องสลับไปมาระหว่างแอปพลิเคชัน ทำให้เป็นอีกหนึ่งการประหยัดเวลาที่คุ้มค่า
• MagicPython ยังยอดเยี่ยมมากสำหรับนักพัฒนา Python ที่ต้องการวิเคราะห์และแก้ไขโค้ดที่ซับซ้อน ด้วยการเน้นและการเยื้องไวยากรณ์ที่ได้รับการปรับปรุง คุณจะสามารถอ่านนิพจน์ NumPy ได้ทันทีด้วย MagicPython
• การเติมข้อความอัตโนมัติของ Kite สำหรับ Python เป็นอีกหนึ่งวิธีในการเขียนโค้ดที่รอบคอบมากขึ้น ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ Kite สามารถดำเนินการตามบริบทสำหรับสคริปต์ Python ได้ แทนที่จะใช้เวลาค้นหาฟังก์ชันและวิธีการจากห้องสมุด (หรืออินเทอร์เน็ต) คุณจะพบคำแนะนำอันชาญฉลาดกับ Kite ขณะที่คุณพิมพ์ มันยังรองรับการทำงานที่ซับซ้อนอีกด้วย

เขียนโค้ดที่ยอดเยี่ยมด้วย NumPy

อย่างที่คุณทราบ การติดตั้ง NumPy ลงใน VS Code ไม่ได้น่ากลัวแต่อย่างใด และฟีเจอร์ต่างๆ ของมันก็ช่วยได้มากในการเขียนโค้ดและวิเคราะห์วิทยาศาสตร์ข้อมูล และภายใน Visual Studio Code คุณสามารถพัฒนา NumPy ต่อไปได้เมื่อคุณรวมเข้ากับเครื่องมือและส่วนขยายอันทรงพลังอื่น ๆ

คุณได้รับ NumPy ทำงานใน VS Code ของคุณหรือไม่? ฟังก์ชั่นที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับคุณคืออะไร? บอกเราในความคิดเห็น