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Scientific模式教程

在本教程中，您将以Scientific模式运行并使用Matplotlib和NumPy包来运行和调试具有数据可视化的Python代码。

在开始之前，请确保安装了以下内容：

• Conda翻译
• Matplotlib包
• NumPy包

创建一个Scientific项目

创建预定义Scientific模式设置的PyCharm项目：

1.打开New Project向导（File | New | Project）。

2.选择Scientific项目类型。

3.在项目设置对话框窗口中，指定项目名称，确保选择Conda作为新环境，并更改默认数据文件夹（如果需要），然后单击“ Create”。

4.打开main.py文件并添加以下代码示例：

5.numpy和matplotlib的导入会被显示进程警告，启用项目中的包。

运行

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：

您可以修改项目代码，一次只绘制一个图形。在Scientific模式中，您可以通过创建代码单元来执行代码片段。

要执行代码单元格：

1.通过添加“＃%%”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.现在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。

调试

在这一行放一个断点：

plt.show()

此行在示例代码中出现两次，因此将有两个断点。右键单击编辑器背景，然后在context菜单中选择Debug'ample'。您可以在编辑器中看到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停止，但尚未执行。如果我们执行此行（例如，通过单击Debug tool window的stepping toolbar 上的图标操作traceOver svg按钮 ），我们将看到图形：

接下来，查看Debug tool window的Variables选项。 如果单击区域数组附近的“View as Array”链接，将打开SciView窗口中的“Data”选项：

处理过多数据时，如果调试器同步或异步加载变量值，则可能会降低调试性能。建议通过选择corresponding loading policy切换到demand mode。

在控制台中运行

右键单击编辑器背景，然后选择“ 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，您可以执行自己的命令。

概要

• 已创建并打开文件main.py以进行编辑。
• 已输入源代码
• 源代码已运行并已调试。
• 最后在控制台中运行该文件。