數據科學是21世紀一個很是流行的術語，不得不說，當下各行各業天天都產生了大量的數據，社交、消費、電商......若是將開發與「數據科學」關聯到一塊兒是咱們須要考慮的問題。web
儘管不一樣領域、不一樣背景，可是，有一些工具已經成了數據科學領域的標準化工具，例如，Python、Jupyter Notebook。編程
感興趣的同窗能夠瀏覽一下GitHub，你會發現，絕大多數數據科學相關的項目都是由Python和Jupyter Notebook完成。瀏覽器
可是，使用過Jupyter Notebook的應該都很清楚。每次使用都須要在命令行下輸入命令、啓動，在瀏覽器中打開對應的編輯器。這樣對於開發人員不夠直觀，爲了讓它更加直觀，微軟提出了把它結合VS Code進行使用。微信
這樣有顯而易見的優勢：可以把智能的編輯（VS Code）與快速編輯及可視化（Jupyter Notebook）結合到一塊兒。編輯器
這樣，一款名爲neuron的VS Code插件就應運而生了。工具
neuron是什麼？
neuron是一款面向數據科學的一款交互式編程插件，它把VS Code的功能與Jupyter Notebook無縫結合在了一塊兒，它不只適用於Python，還適用於R。學習
安裝插件以後，能夠在左邊代碼編輯器中進行代碼開發，右邊就是一個交互式的面板，它能夠展現以下內容：spa
-
表格 -
圖像 -
圖形 -
地圖 -
...
neuron如何使用？
neuron的使用很是簡單，下面就從安裝到平常開發使用來介紹一下這款交互式工具的使用。.net
安裝配置插件
neuron的安裝和VS Code的大多數插件同樣，只須要點擊側邊活動欄的插件市場圖標，搜索neuron，點擊安裝便可。
安裝以後還沒法使用，還須要進一步的配置。
因爲neuron是基於Jupyter Notebook的一款插件，所以，須要安裝Jupyter Notebook相關的插件。若是已經在本機安裝了Jupyter Notebook，則無需再重複進行這一步。若是沒有安裝，neuron在第一次時會提示安裝Jupyter Notebook。
交互式面板
neuron的核心就在於交互式面板，能夠經過點擊標籤欄的Open Output Pane圖標。
使用
使用交互式面板以前須要經過前面步驟打開面板，打開面板以後要想把輸出結果展現到面板上有2種方式。
方式1：
能夠分爲以下幾步：
-
編輯一段代碼 -
選中代碼 -
鼠標右鍵 -
選擇「 Send Code to Output Pane」
方式2：
能夠經過快捷鍵的方式把結果展現到面板上，在Windows上快捷鍵爲 Alt+Enter，在mac上快捷鍵爲option+return 。
這時候一個輸出卡片就會展現在右側面板，若是卡片逐漸增多，你能夠對它進行以下操做：
-
刪除 -
最小化 -
在瀏覽器中打開
除了基本的數據，交互式面板還能夠展現更多豐富信息，
例如，3維圖形，
LaTeX公式，
另外，還能夠添加圖像、Markdown文檔。
完成開發以後，你能夠對交互式面板進行以下操做：
-
過濾 -
選擇 -
導出
不管你是用Python仍是R去作數據分析，neuron均可以提供強有力的支持，它在交互式調試、數據可視化分析等方面可以將Jupyter Notebook歸入到直觀的VS Code中。這樣，你不只能夠體驗到VS Code智能的編輯功能，還能夠使用強大的Jupyter Notebook。
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