python 基于vccode环境

python 基于vccode环境

1. 准备python

1. 这个教程是为没有使用过python和vccode环境准备的，如果使用该教程请先把python和vccode卸载（请卸载干净，包括个人配置文件）

2. 准备python：这里推荐python3.7.9。python安装请参考网络教程。

3. 下载常用包：

   • munpy :pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ numpy
   • pandas :pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pandas
   • ipthon :pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ipython
   • matplotlib :pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ matplotlib

   pip下载命令：pip install [包名]，需要什么三方包就下载什么三方包。如果感觉下载速度慢请使用镜像。国内常用镜像：

   • 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   • 阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
   • 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
   • 华中理工大学：http://pypi.hustunique.com/
   • 山东理工大学：http://pypi.sdutlinux.org/
   • 豆瓣：http://pypi.douban.com/simple/

   使用镜像时请添加参数-i：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ [包名]

4. 下载tensorflow和keras:

   • 下载tensorflow : pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ tensorflow==1.14.0
   • 下载keras : pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ keras==2.2.5

tensorflow与keras版本对应.png

2. 准备vccode

1. 安装vccode

   
   
   

   code1.png

code2.png

2. 在code中下载python插件:
   找到扩展

   
   
   

   code4.png
   
   

   搜索python并下载

   
   
   

   code5.png

3. 推荐插件:chinese中文简体。下载完成后会重启code

4. 创建.ipynb测试
   创建test.ipynb文件测试。

   
   
   

   code6.png

code7.png

如果打开后是这样就表示安装成功

code8.png

测试导入三方包

code9.png