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机器学习开发环境安装配置 #跟我一起学机器学习 #机器学习 #月来客栈 在Python开发中,最常用的集成开发环境(Integrated Development Environment, IDE)有两个:一个是Jupyter Notebook,而另一个则是大名鼎鼎的PyCharm。在本节内容中,我们将分别就这两种常见开发工具的使用方法做一个简单的介绍。 Jupyter Notebook是一个非常强大的工具,尤其是在数据科学、科学研究和展示复杂数据分析项目等方面。Jupyter提供了交互式的编程环境,允许我们编写和运行代码、查看结果、修改代码然后再次运行,这使得实验性分析和数据探索变得非常简单。同时,Jupyter开发页面对数据可视化工具(如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等)也有很好的支持,使得创建交互式图表和可视化变得简单。此外,Jupyter还支持在开发页面以Markdown格式来撰写相关说明文档。 PyCharm是由JetBrain公司所推出的一款商业开发软件。相比于Jupyter Notebook,PyCharm的缺点就是软件过于笨重,但是PyCharm也有着它本身的优势。PyCharm提供代码自动补全、代码提示和语法高亮等功能,这些功能可以提高编码效率并帮助开发者避免错误。PyCharm还内置了一个强大的调试器,支持断点、步进、变量查看等功能,可以帮助开发者更容易地找到并修复代码中的错误。同时,PyCharm集成了版本控制系统(如Git)和Python控制台等,为开发者提供了一个全面的工作环境。可以看出,PyCharm更加侧重于工程开发,而Jupyter Notebook则更加侧重于数据分析和科学研究。 在日常代码开发过程中,通常我们都会在本地调试代码然后再将代码拷贝到服务器上运行,所以我们需要一个工具来帮助我们连接远超服务器并使用。同时,如果需要提高开发效率的话,我们还需要一种方法来实时同步本地修改过的代码到远程服务器对应的目录,并使用服务器上的Python环境调试运行。当然,如果使用Jupyter Notebook进行开发使用则不涉及这样的问题。
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