Använda IPython i det interaktiva fönstret i Visual Studio

  • Artikel

Visual Studio Interaktivt fönster i IPython-läge är en avancerad men användarvänlig interaktiv utvecklingsmiljö med funktioner för interaktiv parallell databehandling. Den här artikeln beskriver hur du använder IPython i Visual Studio Interactive Window och får åtkomst till standardfunktionerna i Interactive Window.

Förutsättningar

Not

IronPython stöder inte IPython, trots att du kan välja det här alternativet i formuläret Interaktiva alternativ. Mer information finns i funktionsförfrågan "Support IPython when interp is IronPython".

Arbeta med det interaktiva fönstret

Följande steg visar hur du använder IPython-kommandon i det interaktiva fönstret. Den här genomgången förutsätter att du använder Anaconda.

  1. I Visual Studio väljer du Visa>Andra Windows>Python-miljöer för att öppna fönstret Python-miljöer.

  2. I fönstret Python-miljöer väljer du en Anaconda-miljö.

  3. Växla till vyn Packages i miljön för att se de installerade paketen. I den nedrullningsbara menyn väljer du Packages (Conda). Menyalternativet kan ha namnet pip eller Packages.

  4. Bekräfta att biblioteken ipython och matplotlib är installerade för systemmiljön.

    Om båda biblioteken inte är installerade följer du anvisningarna i Självstudie: Installera paket i Python-miljön i Visual Studio. Mer information finns i fönstret Python-miljöer – Fliken Paket refererar till.

  5. Växla till Översikt vy för miljön och välj alternativet Använd interaktivt IPython-läge.

  6. Välj Öppna interaktivt fönster för att visa interaktivt fönster i IPython-läge. Du kan behöva återställa fönstret om fönstret redan var öppet.

  7. När det interaktiva fönstret öppnas bör du se den första uppmaningen In [1]. Om du ser standardprompten >>>anger du retur i kommandotolken för att se till att fönstret använder IPython-läge. Prompten ska ändras till något i stil med In [2].

    Skärmbild som visar det interaktiva fönstret i IPython-läge i Visual Studio.

  8. Ange följande kod:

    import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 5, 10)
y = x ** 2
plt.plot(x, y, 'r', x, x ** 3, 'g', x, x ** 4, 'b')

  9. När du har angett den sista kodraden och valt Angebör du se ett infogat diagram:

    Skärmbild som visar ett infogat diagram i det interaktiva fönstret i IPython-läge i Visual Studio.

    Du kan ändra storlek på diagrammet genom att dra i det nedre högra hörnet.

  10. I stället för att ange kod direkt i interaktivt fönsterkan du skriva kod i Visual Studio-redigeraren och skicka den till interaktivt fönster:

    1. Klistra in följande kod i en ny fil i redigeraren.

    2. Använd kortkommandot Ctrl+A för att välja koden i redigeraren.

    3. Högerklicka på den valda koden och välj Skicka till interaktiv. Du kan också använda kortkommandot Ctrl+Retur.

    Visual Studio skickar koden som ett enda block till interaktivt fönster för att undvika ett mellanliggande eller partiellt diagram.

    (Om du inte har ett Python-projekt öppet med en specifik aktiv miljö öppnar Visual Studio ett interaktivt fönster för standardmiljön som anges i Python-miljöer-fönstret.)

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for c, z in zip(['r', 'g', 'b', 'y'], [30, 20, 10, 0]):
    xs = np.arange(20)
    ys = np.random.rand(20)
    # You can provide either a single color or an array. To demonstrate this,
    # the first bar of each set is colored cyan.
    cs = [c] * len(xs)
    cs[0] = 'c'
    ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=cs, alpha=0.8)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

    Skärmbild som visar hur du skickar kod från Visual Studio-redigeraren till det interaktiva fönstret.

  11. Om du vill visa graferna utanför det interaktiva -fönstretkör du koden med kommandot Debug>Start utan att felsöka i visual studio-huvudverktygsfältet.

IPython har många andra användbara funktioner, till exempel att fly till systemgränssnittet, variabel ersättning, samla in utdata och så vidare. Mer information finns i IPython-dokumentationen.

Relaterat innehåll