Cómo instalar NumPy en código VS

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

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

Instalar NumPy en código VS

Sin demora, aquí están todos los pasos que deberá seguir para instalar NumPy:

1. Inicie VS Code. Si por casualidad aún no lo tienes descarga una copia desde página web oficial.
   
2. Haga clic en la pestaña Extensión. Puede encontrarlo en el lado izquierdo de la ventana, indicado por un ícono de cuatro cuadrados.
   
3. Escriba “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, ingresa este comando en la Terminal que acabas de abrir: pip install numpy.
   

Esto le indica al instalador del paquete Python que descargue NumPy y lo instale en su computadora. El proceso a partir de ese momento es automático.

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

Si se encuentra con obstáculos que mencionan “ningún módulo llamado numpy” como mensaje de error, verifique 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 funciones de Visual Studio Code para hacer que su programación sea más efectiva y agradable.

Depuración

La programación es compleja y delicada y es probable que depures 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 informática científica. A continuación se ofrecen algunos consejos:

• Si identifica un posible error, para llegar a la raíz del problema, debe extraer el archivo 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.
• Depurar su código puede ser mucho más fácil si establece puntos de interrupción. Estos marcadores permiten al depurador pausar su programa, para que pueda inspeccionar el estado de su programa en ese punto exacto de ejecución. Intente configurar estos puntos de interrupción haciendo clic en el margen junto a la línea de código que desea pausar o colocando 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 avanzar por el código. Si presiona F10, puede omitir funciones; con F11, te sumerges más profundamente en ellos, y al presionar Shift y F11 saldrás de una función.
• También puede observar 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, coloque el cursor sobre cualquier variable del código para obtener un valor exacto.

Usando cuadernos Jupyter

Un analista de datos experto puede beneficiarse del entorno interactivo de Jupyter Notebooks, al que se puede acceder directamente desde VS Code. De esta manera, 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+Mayús+P).
   
2. Encuentra 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 código 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 para que pueda usarlos en otros cálculos u operaciones.

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

Usando IntelliSense

IntelliSense de VS Code es su mejor amigo y compañero de la codificación NumPy. Este potente conjunto de funciones permite completar código de forma inteligente a medida que escribe. No es necesario que piense demasiado en los nombres de funciones, variables, etc. IntelliSense puede descifrarlo 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 aporta 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, puedes potenciar tanto Python como NumPy. Aquí hay algunas extensiones que pueden resultar particularmente útiles junto con NumPy.

• La extensión Python de Microsoft aporta codificación intuitiva a VS Code. Le permite escribir código más rápido, con funciones útiles como IntelliSense, formato y linting 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 documentación detalladas para documentar el código en segundos, lo que realmente ahorra innumerables horas de escritura y formateo manual.
• Python Test Explorer puede ejecutar sus pruebas de Python directamente desde la barra lateral y obtener comentarios instantáneos sobre los resultados. No es necesario alternar entre aplicaciones, lo que lo convierte en otro valioso ahorro de tiempo.
• MagicPython también es fantástico para los desarrolladores de Python que necesitan analizar y depurar código complicado. Gracias al resaltado de sintaxis y la sangría mejorados, podrás 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 ofrecer terminaciones contextuales para scripts de Python. En lugar de perder tiempo buscando funciones y métodos en la biblioteca (o en Internet), encontrará sugerencias inteligentes con Kite a medida que escribe. Incluso admite operaciones complejas.

Escribe 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 el desarrollo de NumPy aún más lejos cuando lo combina con otras poderosas herramientas y extensiones.

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