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Cree notebooks de Jupyter a partir de chats de IA, sugerencias de importación automática en la finalización de código, vista Structure mejorada y más.
Si no desea preocuparse por los ajustes del intérprete o la configuración del proyecto, PyCharm se ocupará de ellos por usted. El IDE ahora ofrece una opción de un clic que le permite saltar directamente al editor. Puede empezar a programar y ejecutar inmediatamente con un único script de Python o notebook de Jupyter y omitir la configuración del proyecto para ahorrar tiempo.
La finalización de código de PyCharm ahora ofrece nuevas sugerencias, como la opción de importar de forma automática nombres de clases y funciones desde bibliotecas que aún no se han importado a su código. Esta funcionalidad optimizada garantiza flujos de trabajo más fluidos y un acceso más rápido a las herramientas que necesita, ¡sin necesidad de importaciones manuales!
A veces querrá aislar una parte del código en su notebook para ver cómo quedaría el resultado sin ella, y a veces este código se expande a varias celdas. Para estos casos, puede comentar rápidamente varias celdas a la vez. Para ello, solo tiene que cambiar al modo de Comando, seleccionar las celdas de destino con Mayús+Arriba/Abajo y, a continuación, pulsar Cmd+/ (macOS) o Ctrl+/ (Windows/Linux).
Con la vista Structure mejorada, podrá navegar por sus notebooks de un vistazo. PyCharm la genera automáticamente a partir de los encabezados de las celdas Markdown, y también puede añadir celdas Python con las primeras líneas comentadas desde el menú View Options.
Desde la vista Structure, puede desplazarse por el notebook, ejecutar secciones específicas y ver el estado de una sección determinada en cualquier momento.
Mejore sus experimentos de aprendizaje automático gracias a la integración con TensorBoard directamente en los notebooks de Jupyter. Realice un seguimiento y visualice sin esfuerzo métricas fundamentales como las pérdidas y la precisión, inspeccione grafos de modelos y controle los cambios en las ponderaciones y sesgos a lo largo del tiempo. Profundice con herramientas para integrar proyecciones, visualización de datos (imágenes, texto y audio) y generación de perfiles de TensorFlow, todo dentro de PyCharm.
Después de hablar con AI Assistant sobre un problema específico, tal vez quiera mover los resultados a un notebook dedicado. Tan solo realice una petición a AI Assistant o utilice el nuevo comando /create-jupyter-file
en el chat para crear un notebook que contenga el código asociado. PyCharm también añadirá el notebook al directorio de su proyecto.
poetry.lock
y pyproject.toml
si se instalan desde la ventana de herramientas Python Packages.