5 个最佳数据科学 Python IDE

Python 是科学家和数据分析师经常用来构建应用程序的编程语言。为什么？因为它易于使用且规则很少。但仅仅安装 Python 是不够的——您还需要一个良好的交互式开发环境 (IDE) 来编程。那么，哪些是数据科学的最佳 Python IDE？让我们来一探究竟！

（注意：此处介绍的所有 IDE 都支持 Windows、macOS 和 Linux。）

1. 深思树冠

Enthought Canopy 是科学家和工程师最好的 Python IDE 之一。Canopy 附带集成工具，可用于迭代数据分析、数据可视化和应用程序开发。您可以选择免费或商业许可证。

目前，Canopy 附带了 450 多个用于数据科学的 Python 包。它还提供了一个图形包管理器，可轻松从用户环境中搜索、安装、更新和删除包。

值得注意的编辑器功能：

• 语法高亮
• 代码自动完成
• 错误检查
• 交互式调试

2. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是数据科学家中流行的开源 Python IDE。它支持：

• 数据清理
• 数据转换
• 数值模拟
• 统计建模
• 数据可视化
• 机器学习

值得注意的编辑器功能：

• 结合代码、文本和图像。
• 交互式数据科学环境。
• 支持多种编程语言。
• 集成数据科学库（matplotlib、NumPy、Pandas）。

3. PyCharm

PyCharm 是一款功能丰富的专业 Python IDE。它有免费的社区版和付费的专业版。

值得注意的编辑器功能：

• 用于单元测试、代码检查、版本控制、重构和导航的集成工具。
• 支持 scikit-learn、matplotlib、NumPy 和 pandas 等库。
• 能够实时绘制、管理和探索图表。
• 支持 SQL 等数据库语言（通过插件）。

4. 牛仔竞技表演

Rodeo 是一款主要用于数据科学和机器学习项目的 Python IDE。此 IDE 可帮助您探索数据和图表并与之交互。就其用户界面而言，Rodeo 非常类似于 R 编程语言的 RStudio IDE。

值得注意的编辑器功能：

• 自动完成。
• 语法突出显示。
• 支持 Vim 和 Emacs 文本编辑器（跨平台）。
• 针对 Python 初学者的综合教程。
• 用于跟踪变量和函数的环境窗格。
• 用于管理文件、照片、包和设置的数据窗格。

5. Spyder

Spyder 是一款开源 Python IDE，专为科学家、工程师和分析师设计。其名称 S S cientific thon D Development E nvi R 。

值得注意的编辑器功能：

• 支持 NumPy、SciPy、Matplotlib 等库。
• 用于构建和测试应用程序的交互式控制台。
• 簡單且輕量。
• 多语言支持。
• 自动完成、语法高亮和资源管理。

如果您需要更多功能，您可以使用开源插件（如 spyder-notebook、spyder-terminal、spyder-unittests 和 spyder-reports）扩展 Spyder。

概括

IDE 可节省编写应用程序的宝贵时间，并允许您纠正代码中的常见错误、调试程序以及开发大型项目。

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