37、PyCharm科学模式与数据可视化:提升数据科学工作效率

PyCharm科学模式与数据可视化:提升数据科学工作效率

1. 开启科学模式

科学模式在PyCharm项目中具有重要意义,它由多个组件构成,其中最显著的是SciView和文档面板。需要注意的是,PyCharm中的科学模式并非等同于创建一个科学项目,它更像是一种配置设置,能让支持科学计算的各种PyCharm功能更易于访问和使用。

许多程序会根据使用方式的不同而有不同的用户界面(UI)配置。例如,Adobe Photoshop为摄影师和网页设计师提供了不同的视图集;许多浏览器有无界面选项或优化为无干扰阅读的模式;PyCharm本身也有Zen模式,该模式会移除除编辑器之外的所有UI。若你对Zen模式感兴趣,可以通过点击主菜单中的“View | Appearance | Enter Zen mode”找到它。

而我们这里关注的是科学模式,你可以在任何类型的项目中启用它。具体操作步骤为:点击“View | Scientific Mode”即可开启。此外,如果PyCharm检测到你正在使用NumPy,它会在IDE的右下角弹出提示,建议你开启科学模式。

科学模式提供了直观的界面,能提高科学计算项目的工作效率。

2. 理解科学项目的高级特性
2.1 文档查看器

文档是编程和软件开发的重要组成部分,PyCharm提供了强大且直接的功能来支持Python文档的处理。在科学项目中,文档面板是项目窗口的主要面板之一,它以动态方式显示实时文档数据。具体来说,当你在编辑器中将光标移动到特定的方法或函数调用处时,文档面板会显示该方法或函数的官方文档。

例如,回到之前编写的代码,将光标放在第10行的“le

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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