在本教程中,您将以Scientific模式运行并使用Matplotlib和NumPy包来运行和调试具备数据可视化的Python代码。异步
在开始以前,请确保安装了如下内容:编辑器
建立预约义Scientific模式设置的PyCharm项目:svg
1.打开New Project向导(File | New | Project)。性能
2.选择Scientific项目类型。spa
3.在项目设置对话框窗口中,指定项目名称,确保选择Conda做为新环境,并更改默认数据文件夹(若是须要),而后单击“ Create”。翻译
4.打开main.py文件并添加如下代码示例:debug
5.numpy和matplotlib的导入会被显示进程警告,启用项目中的包。调试
运行你的Scientific项目(Shift+F10)。代码被执行并在SciView中显示两个图形。单击预览缩略图将显示相应的图表:视频
您能够修改项目代码,一次只绘制一个图形。在Scientific模式中,您能够经过建立代码单元来执行代码片断。
要执行代码单元格:
1.经过添加“#%%”行修改main.py文件。
2.在左侧gutter中,单击左侧gutter图标(Ctrl + Enter)上的图标,该图标与散点图单元格标记对齐。 仅构建散点图。
3.如今单击从左侧装订线图标运行的图标,或在带有y对x的单元格标记的行上按Ctrl + Enter。 应该出现相应的图表。
在这一行放一个断点:
plt.show()
此行在示例代码中出现两次,所以将有两个断点。右键单击编辑器背景,而后在context菜单中选择Debug'ample'。您能够在编辑器中看到Debug tool window和灰色字符。这是inline debugging的结果,该调试已启用。第一个断点的行以蓝色突出显示。这意味着调试器已在断点处中止,但还没有执行。若是咱们执行此行(例如,经过单击Debug tool window的stepping toolbar 上的图标操做traceOver svg按钮 ),咱们将看到图形:
接下来,查看Debug tool window的Variables选项。 若是单击区域数组附近的“View as Array”连接,将打开SciView窗口中的“Data”选项:
处理过多数据时,若是调试器同步或异步加载变量值,则可能会下降调试性能。建议经过选择corresponding loading policy切换到demand mode。
右键单击编辑器背景,而后选择“ Run File in Console”命令:
此命令对应于为main.py文件运行run / debug配置,并选中Run with Python console复选框:
运行此命令时,在Debug tool window中输出后会出现>>>提示,您能够执行本身的命令。
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