pycharm package文件（如何把PyCharm改造成支持科学计算的Python IDE）

：暂无数据 2026-09-02 15:00:09 ：0

大家好，如果您还对pycharm package文件不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享pycharm package文件的知识，包括如何把PyCharm改造成支持科学计算的Python IDE的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！

本文目录

如何把PyCharm改造成支持科学计算的Python IDE
用PyCharm轻松安装Python插件
Windows 下安装Numpy包，使用Pycharm轻松搞定
如何在pycharm里面安装pygame

如何把PyCharm改造成支持科学计算的Python IDE

进入PyCharm的Preference, 点击Colose，确保右侧的“Use IPython If Available”处于选中状态。
在菜单栏中，点击 Tools –》》 Python Console，看PyCharm是否已经成功调用ipython。如果不能，可能需要重启系统，或者重新安装ipython。
PyCharm 自带的运行/调试功能每次都会在新的进程中执行，和科学计算、机器学习的调试模式不一致。一旦数据量稍大，就得每次载入数据，浪费宝贵的时间。这里我们利用PyCharm的宏来解决。首先，随便新建一个脚本，写好if __name__ == "__main__":函数，然后单击菜单栏中的Edit
–》》 Macros –》》 Start Macro Recording. 选中器，Ctrl +A (或者
Command +A ) 全选，鼠标右键菜单中单击 Execute Selection in Console，
再按下右方向键（取消全选状态）。这个时候，宏就算录制完成了，点击Edit –》》 Macros –》》 Stop
Macro Recording结束录制，并给宏取名Run_Script
进入Preferences，选择Keymap，搜索我们刚刚建立的Run_Script宏，加入快捷键。（我加的是 Command + B）
PyCharm还有一个麻烦的地方，就是Variable
Viewer显示了太多的无关变量。虽然Debug模式中有Watches，但是前面已经说明，在普通的机器学习模式下，我们还是希望能像Matlab一样操作数据，因此需要对Varaible
Viewer进行Hack。这里需要改变PyCharm内置的python脚本（Mac用户右键PyCharm，单击Show Package
Contents，Linux和Windows直接进入PyCharm的安装目录即可）。打开helpers/pydev/pydevd_xml.py文件，查找到函数入口def frameVarsToXML(frame_f_locals):，这个函数就是对Variable Viewer的数据后端进行操作的函数。我们在type, typeName, resolver = getType(v)之后加入一个判断语句，过滤掉多余的变量，我加入的判断语句如下：
if name.startswith(’_’)
or typeName == ’module’
or typeName == ’ExitAutocall’
or typeName == ’function’
or name ==’get_ipython’
or name ==’In’
or name == ’Out’:
return ’’1234567812345678
当然也可以根据自己的需要，过滤掉其他变量。

用PyCharm轻松安装Python插件

我们使用pycharm编写python程序的时候，经常需要安装一些python插件。那么如何在pycharm中快速安装python插件呢？下面我给大家分享一下。

工具/材料

pycharm

01
首先打开pycharm软件，点击左上角的File菜单，然后选择Settings选项，如下图所示
02
接下来在弹出的Settings界面中，选择Project Interpreter选项并点击右边的加号，如下图所示
03
接下来在弹出的Avaliable Package界面中在输入框中输入要安装的插件，如下图所示
04
然后选择对应的插件选项，点击底部的Install Package按钮即可进行安装，如下图所示

Windows 下安装Numpy包，使用Pycharm轻松搞定

Numpy--Numerical Python，是一个基于Python的可以存储和处理大型矩阵的库。几乎是Python 生态系统的数值计算的基石，例如Scipy，Pandas，Scikit-learn，Keras等都基于Numpy。使用Numpy, 可以进行：
·数组和逻辑运算
·傅里叶变换和图形操作实例
·线性代数相关的运算操作
打开Pycharm,点击左侧的File,再点击菜单中的设置选项，如下图。
在弹出的“设置”菜单栏中，找到自己的项目，如图中的“py_basic”，点击下面的“Project Interpreter”，在左侧显示的就是已安装的模块。点击图上的“+”，来添加模块。
在图上侧的搜索框输入“numpy”,左侧就会搜索到对应的模块，点击后，右侧显示模块的版本和详细信息。再点击最下边的“Install Package ”,等待下载安装即可。
等待弹出安装成功的提示即可，检验下numpy模块是否已经在已安装列表里了。
接下来简单验证下模块是否正确安装，如下图所示，输入代码，运行，即可打印numpy模块的版本号。