在 Visual Studio 的互動視窗中使用 IPython

IPython 模式中的 Visual Studio [互動視窗] 是個進階但容易使用的互動式開發環境，且具有「互動式平行計算」功能。 本文說明如何在 Visual Studio [互動視窗] 中使用 IPython，以及如何存取標準 [互動視窗] 功能。

必要條件

• 已在 Windows 中安裝 Visual Studio 並支援 Python 工作負載。 如需詳細資訊，請參閱在 Visual Studio 中安裝 Python 支援。

  目前不支援 Visual Studio for Mac。 如需詳細資訊，請參閱 Visual Studio for Mac 發生什麼事？ Windows、Mac 和 Linux 上的 Visual Studio Code 可透過可用的延伸模組與 Python 搭配運作。

• Python 安裝必須包含 IPython、numpy 和 matplotlib 程式庫。 可以使用 Visual Studio 中的套件安裝程式來安裝這些程式庫，如教學課程：Visual Studio 的 Python 環境中的安裝套件中所述。

注意

IronPython 並不支援 IPython，雖然您可以在 [互動式選項] 表單中選取此選項。 如需詳細資訊，請參閱功能要求 (Interp 為 IronPython 時支援 IPython)。

使用 [互動視窗]

下列步驟說明如何在 [互動視窗] 中使用 IPython 命令。 本逐步解說假設您使用 Anaconda。

1. 在 Visual Studio 中，選取 [檢視]>[其他視窗]>[Python 環境]，開啟 [Python 環境] 視窗。

2. 在 [Python 環境] 視窗中，選取 Anaconda 環境。

3. 切換至環境的 [套件] 檢視，以查看已安裝的套件。 在下拉式功能表中，選取 [套件 (Conda)]。 功能表選項可能命名為 pip 或 Packages。

4. 確認已針對環境安裝 ipython 和 matplotlib 程式庫。

   如果未安裝這兩個程式庫，請遵循教學課程：在 Visual Studio 的 Python 環境中安裝套件的指示。 如需詳細資訊，請參閱 Python 環境視窗 – 套件索引標籤參考。

5. 切換至環境的 [概觀] 檢視，然後選取 [使用 IPython 互動模式] 選項。

6. 選取 [開啟互動視窗] 以顯示 IPython 模式中的 [互動視窗]。 如果視窗已經開啟，可能需要重設視窗。

7. 當 [互動視窗] 開啟時，您應該會看到第一個提示 In [1]。 如果看到標準提示 >>>，請在提示字元中輸入 return，以確保視窗使用 IPython 模式。 提示應該會變更為類似 In [2] 的內容。

   

8. 輸入下列程式碼：

   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. 輸入最後一行程式碼並選取 Enter 之後，應該會看到內嵌圖表：

   

   可以在右下角拖曳來調整圖形大小。

10. 您可以在 Visual Studio 編輯器中撰寫程式碼並將其傳送至 [互動視窗]，而不是直接在 [互動視窗] 中輸入程式碼：

    1. 將下列程式碼貼入編輯器的新檔案中。

    2. 使用鍵盤快速鍵式 Ctrl+A 來選取編輯器中的程式碼。

    3. 以滑鼠右鍵按一下選取的程式碼，然後選擇 [傳送至互動視窗]。 也可以使用鍵盤快速鍵 Ctrl+Enter。

    Visual Studio 會將程式碼當做單一區塊傳送至 [互動視窗]，以避免出現中間或部分圖形。

    (如果您尚未開啟具有特定作用中環境的 Python 專案，Visual Studio 會為 [Python 環境] 視窗中列出的預設環境開啟 [互動視窗]。)

    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()
    

    

11. 若要在 [互動視窗] 外檢視圖表，請使用 Visual Studio 主工具列上的 [偵錯]>[啟動但不偵錯] 命令來執行程式碼。

IPython 有許多其他實用功能，例如逸出到系統殼層、變數替換、擷取輸出等。 如需詳細資訊，請參閱 IPython 文件。

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