Ferramentas científicas

O PyCharm Professional Edition ajuda você a analisar seus dados com Python. Basta criar um projeto científico, adicionar seus dados e começar a analisar.

Inicie sua análise executando comandos Python ad-hoc no console Python. O PyCharm ajuda você mostrando todas as variáveis que foram criadas. Você também pode usar o SciView do PyCharm para examinar mais a fundo seus DataFrames e suas séries NumPy.

A visualização de dados é uma etapa essencial em qualquer análise de dados. O PyCharm facilita ainda mais essa etapa, mostrando seus gráficos dentro do IDE. O PyCharm também mantém o controle dos últimos gráficos que você criou, facilitando alterações imediatas entre dois gráficos.

Depois de ajustar seus comandos, basta copiá-los e colá-los em um arquivo .py, e o PyCharm cuidará da formatação para você. Você pode dividir seus arquivos Python facilmente em partes lógicas, definindo células de código. Basta criar um comentário que comece com #%% para iniciar uma célula.

Console Python interativo

Você pode executar um console Python REPL no PyCharm, que oferece muitas vantagens sobre a versão padrão: verificação de sintaxe dinâmica com inspeções, correspondência de chaves, e aspas e, é claro, complementação de código.

Suporte para pilhas científicas

O PyCharm inclui suporte interno para bibliotecas científicas. Ele é compatível com Pandas, Numpy, Matplotlib e outras bibliotecas científicas, oferecendo o que há de melhor em inteligência de código, gráficos, visualizadores de arrays e muito mais.

Integração com o Conda

Mantenha suas dependências isoladas, separando ambientes Conda distintos por projeto. O PyCharm facilita a criação e a seleção do ambiente certo.

Integração com o Jupyter Notebook

O PyCharm integra-se ao Jupyter Notebook e oferece uma solução que combina as vantagens do Jupyter Notebook com os benefícios extras que o IDE Python mais inteligente é capaz de oferecer, incluindo preenchimento automático, navegação, verificação de erros, etc.

Projeto científico

Comece rapidamente um novo projeto usando o projeto científico do PyCharm. Esse tipo de projeto o ajuda a configurar um ambiente Conda e a estrutura de pastas da sua próxima análise em uma única etapa.

SciView

Para exibir um DataFrame Pandas, uma série Pandas ou um array NumPy, você pode executar o projeto no modo de depuração e localizar seus dados na lista de variáveis mostrada no depurador gráfico do PyCharm. O SciView também está disponível no console Python integrado.

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