Scientific プロジェクトのチュートリアル

Scientific モードは、PyCharm 2024.1 以降のバージョンでデフォルトで有効になっています。

このチュートリアルでは、データの視覚化を使って Python コードを実行し、デバッグするプロジェクトを作成します。

始める前に、 conda(英語) がインストールされていることを確認してください。

Python プロジェクトを作成する

新規プロジェクトウィザード（ファイル | 新規 | プロジェクト）を開きます。
Pure Python プロジェクトタイプを選択します。
プロジェクト設定ダイアログウィンドウで、プロジェクト名を指定し、新しい環境として conda が選択されていることを確認して、作成をクリックします。
プロジェクトルートを右クリックし、新規 | Python ファイルを選択して、 main.py という名前の新しい Python ファイルを追加します。
main.py ファイルを開き、次のコードサンプルを追加します。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) colors = np.random.rand(N) area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) plt.show() X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) C,S = np.cos(X), np.sin(X) plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-") plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-") plt.xlim(X.min()*1.1, X.max()*1.1) plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$']) plt.ylim(C.min()*1.1,C.max()*1.1) plt.yticks([-1, 0, +1], [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$']) plt.show()
numpy および matplotlib のインポートに関する警告を処理し、プロジェクト内のパッケージを有効にします。

プロジェクトを実行します。コードが実行され、プロットツールウィンドウに 2 つのグラフが表示されます。プレビューサムネイルをクリックすると、それぞれのグラフが表示されます。

一度に 1 つのグラフのみをプロットするには、プロジェクトコードを コードセルに分割して変更します。これにより、コードの特定のセクションを個別に実行できるようになります。

"#%%" 行を追加して main.py ファイルを修正します。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%% generate random values N = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) colors = np.random.rand(N) area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii #%% build a scatter plot plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) plt.show() #%% plot y versus x as lines X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) C,S = np.cos(X), np.sin(X) plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-") plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-") plt.xlim(X.min()*1.1, X.max()*1.1) plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$']) plt.ylim(C.min()*1.1,C.max()*1.1) plt.yticks([-1, 0, +1], [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$']) plt.show()
ガターで、インポートと変数を含む行のアイコンをクリックして、次の手順ですべての名前が認識されるようにします。
散布図セルマークのある行にあるアイコンをクリックします。散布図のみが作成されます。
次に、y と x のプロットのセルマークを付けた行のアイコンをクリックします。対応するグラフが表示されます。