Cómo instalar NumPy en VS Code

Si es un desarrollador de Python, es probable que haya oído hablar de NumPy, el paquete imprescindible para la computación científica en Python. Pero, ¿sabe cómo ejecutarlo en Visual Studio Code (VS Code), el editor de código de referencia para muchos desarrolladores?

Este artículo analizará en profundidad la instalación de NumPy en VS Code y algunos otros temas relacionados que pueden ser interesantes.

Instalar NumPy en VS Code

Sin demora, estos son todos los pasos que deberá seguir para instalar NumPy:

1. Inicie VS Code. Si, por casualidad, aún no lo tienes, descarga una copia desde el sitio web oficial .

   

2. Haga clic en la pestaña Extensión. Puede encontrarlo en el lado izquierdo de la ventana, indicado por un icono de cuatro cuadrados.

   

3. Escribe «Python» en la barra de búsqueda de extensiones.

   

4. Seleccione «Python de Microsoft» de los resultados.

   

5. Haga clic en el botón azul «Instalar».

   

6. Vuelve al menú principal.
7. Seleccione «Terminal».

   

8. Elija «Nueva terminal».

   

9. Para comenzar con NumPy, ingrese este comando en la Terminal que acaba de abrir: . pip install numpy

   

Esto le dice al instalador del paquete de Python que descargue NumPy e instálelo en su computadora. El proceso a partir de ese momento es automático.

La extensión de Python que descargó también brinda una gran cantidad de soporte para sus otros proyectos de Python, como IntelliSense, linting o depuración.

Si se encuentra con obstáculos que mencionan «ningún módulo llamado numpy» como un mensaje de error, vuelva a verificar si seleccionó el intérprete de Python correcto. Puede ajustar esto navegando a «Python» en la región inferior de la pantalla y seleccionando el intérprete que tiene pip y NumPy.

Aproveche al máximo NumPy en VS Code

Con NumPy en funcionamiento, puede beneficiarse de las características de Visual Studio Code para hacer que su programación sea más eficaz y agradable.

depuración

La programación es compleja y delicada y está obligado a depurar código que no hará lo que se supone que debe hacer. VS Code tiene un entorno de depuración integral específicamente para aplicaciones Python y aquellas que usan NumPy para computación científica. Aquí hay algunos consejos:

• Si identifica un posible error, para llegar a la raíz del problema, debe extraer el archivo de Python en el que está trabajando y abrirlo. Después de eso, haga clic en «Ejecutar» en el menú superior y elija «Iniciar depuración». Esto iniciará la depuración.
• La depuración de su código puede ser mucho más fácil si establece puntos de interrupción. Estos marcadores permiten que el depurador pause su programa, para que pueda inspeccionar el estado de su programa en ese punto exacto de ejecución. Intente establecer estos puntos de interrupción haciendo clic en el margen junto a la línea de código que desea pausar o pasando el cursor sobre la línea y presionando F9.
• Cuando el programa está en pausa, los controles de depuración en la parte superior de la pantalla le permitirán moverse por el código. Si presiona F10, puede omitir funciones; con F11, se sumerge más profundamente en ellos, y al presionar Shift y F11 saldrá de una función.
• También puede mirar de cerca las variables con el panel «Variables». Aparecerá en la barra lateral «Ejecutar y depurar» cuando su programa esté en pausa, mostrando todos los valores en el ámbito local. Si necesita más detalles, desplace el cursor sobre cualquier variable en el código para obtener un valor exacto.

Uso de cuadernos Jupyter

Un analista de datos experto puede beneficiarse del entorno interactivo de Jupyter Notebooks, accesible directamente desde VS Code. De esta forma, puede construir, ejecutar y depurar código dentro de una interfaz perfecta.

Si desea crear un nuevo Jupyter Notebook en Visual Studio Code:

1. Abra la paleta de comandos (Ctrl+Shift+P).

   

2. Busque el comando ” Create: New Jupyter Notebook.”

   

3. Alternativamente, abra su espacio de trabajo y cree un nuevo archivo con la extensión «.ipynb».

   

Una vez que crea un cuaderno, puede escribir el código de Python en sus celdas y ejecutar esos comandos haciendo clic en el botón «Ejecutar celda» que aparece cuando el cursor pasa sobre él. Los resultados de su celda aparecerán debajo de ella para que pueda usarlos en otros cálculos u operaciones.

Puede elegir el intérprete de Python para cada cuaderno que cree eligiendo del selector de kernel en la parte superior derecha. Esta opción es útil, especialmente si tiene más de un entorno de Python en su computadora y le gustaría usarlos todos, según el trabajo.

Uso de IntelliSense

IntelliSense de VS Code es su mejor amigo y compañero para la codificación NumPy. Este potente conjunto de funciones garantiza la finalización inteligente del código a medida que escribe. No tiene que pensar demasiado en los nombres de funciones, variables, etc. IntelliSense puede resolverlo a partir del contexto del código.

Por ejemplo, si necesita escribir una función, comience a escribir el nombre e IntelliSense le proporcionará todas las funciones disponibles de NumPy y otros módulos. Seleccione uno que se ajuste y la herramienta lo agregará al código. También obtendrá una lista correcta de argumentos para cada función, lo que también brinda una gran velocidad a la codificación.

NumPy con extensiones de código VS

La extensibilidad de VS Code es una de sus características más poderosas. Con las extensiones correctas, puede potenciar Python y NumPy. Aquí hay algunas extensiones que pueden ser particularmente útiles junto con NumPy.

• La extensión de Python de Microsoft trae codificación intuitiva a VS Code. Le permite escribir código más rápido, con funciones útiles como IntelliSense, linting y formateo en tiempo real, herramientas de depuración y más.
• Python Docstring Generator es un salvavidas para los desarrolladores que tienen que trabajar en código NumPy complejo. Esta extensión generará cadenas de documentos detalladas para documentar el código en segundos, lo que ahorra realmente incontables horas de escritura y formateo manuales.
• Python Test Explorer puede ejecutar sus pruebas de Python directamente desde la barra lateral y obtener comentarios instantáneos sobre los resultados. No hay necesidad de alternar entre aplicaciones, lo que lo convierte en otro ahorro de tiempo que vale la pena.
• MagicPython también es excelente para los desarrolladores de Python que necesitan analizar y depurar código complicado. Gracias a la sangría y el resaltado de sintaxis mejorados, podrá leer expresiones NumPy sobre la marcha con MagicPython.
• Autocompletar de Kite para Python es otra forma más reflexiva de codificar. Utiliza el aprendizaje automático para que Kite pueda completar secuencias de comandos de Python según el contexto. En lugar de perder tiempo buscando funciones y métodos en la biblioteca (o en Internet), encontrará sugerencias inteligentes con Kite mientras escribe. Incluso admite operaciones complejas.

Escriba un gran código con NumPy

Como puede ver, instalar NumPy en VS Code no es nada intimidante y sus funciones son de gran ayuda para codificar y analizar la ciencia de datos. Y dentro de Visual Studio Code, puede llevar más lejos el desarrollo de NumPy cuando lo combina con otras potentes herramientas y extensiones.

¿Conseguiste que NumPy funcionara en tu código VS? ¿Cuál es su funcionalidad más útil para usted? Dinos en los comentarios.