¿Cuál es el mejor IDE de Python para análisis de datos / ciencia?

Esta es solo mi opinión, pero:

Jupyter Notebook debería ser una parte integral de la caja de herramientas de cualquier científico de datos de Python. Es ideal para crear prototipos y compartir cuadernos con visualizaciones.

Un editor de texto simple es una buena manera de recopilar los prototipos que desea convertir en código de producción. Visual Studio Code es mi favorito actual.

Si desea un IDE de Python completo, recomendaría PyCharm .

Spyder es un intento correcto de hacer un IDE REPL de estilo RStudio, pero en mi opinión es un poco incómodo. Rodeo es otro intento de lo mismo que encontré inutilizable cuando lo probé por primera vez. Lo probé hace un momento para esta respuesta y puedo ver que ha mejorado mucho, pero sigue siendo dolorosamente lento.

En mi humilde opinión, Enthought Canopy es una de las mejores opciones que hay en el mercado

¡Es gratis!

Soporta cuadernos Jupyter

Viene con paquetes útiles preinstalados relacionados con DataScience

Tiene una opción de reinicio del núcleo que, en mi opinión, es algo bueno, ya que no tiene que reiniciar toda la aplicación.

La aplicación en sí es bastante ligera al menos si la comparas con PyCharm

Admite la integración con Intel MKL y Microsoft Python Tools para Visual Studio

Proporciona PyXLL “Para las organizaciones que desean proporcionar algoritmos y análisis basados ​​en Python a los usuarios finales en Excel, PyXLL convierte a Python en un back-end flexible y flexible para las hojas de trabajo de Excel” (nunca lo usó, pero me parece genial) 😀

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¡El mejor Python IDE es aquel en el que se siente más cómodo trabajando y que se adapta a sus necesidades!

Además, creo que su experiencia previa también podría influir en su elección de una herramienta u otra (por ejemplo, si está acostumbrado a trabajar en un IDE completo, es posible que no opte por un editor de texto).

Si está hablando de un IDE en sentido amplio (es decir, entorno de desarrollo), yo, como Håkon, soy un gran admirador de la aplicación Jupyter Notebook ( Proyecto Jupyter ) . Me gusta el hecho de que puedo trabajar en mi navegador, que es una forma de probar rápidamente algún código o explorar mis datos y que es fácil combinar código, texto, imágenes, … Todo en un lugar. Además, las opciones de salida son realmente geniales. Echa un vistazo a Jupyter Notebook Tutorial: la guía definitiva para un tutorial para principiantes.

Sin embargo, eso no significa que no haya otros entornos de desarrollo a considerar:

• nteract ( Lleva tu experiencia informática al siguiente nivel ), que parece estar entre el portátil y el IDE. Consulte el blog de nteract para ver ejemplos y más explicaciones: nteract.
• Algunos de los editores de texto más populares son Notepad ++ (Notepad ++ Home), Visual Studio (Visual Studio Code – Code Editing. Redefined) y Sublime Text (El editor de texto del que te enamorarás).
• Si está buscando un IDE en el sentido “más verdadero” de la palabra, estoy seguro de que la plataforma de ciencia de datos de extremo a extremo de Yhat: IDE de Rodeo o Spyder es lo que está buscando. Para obtener una descripción general de los conceptos básicos de Rodeo, consulte Docs – Rodeo o Blog de modelado computacional para obtener un tutorial para principiantes sobre Spyder.
• Otras alternativas IDE son Thonny, Python IDE para principiantes (¡específicamente para aprender y enseñar!) o PyCharm .

Empecé usando Spyder. Vino con la distribución de Anaconda que necesitaba para un módulo en la Universidad. Esto fue genial para aprender a codificar, y aún mejor para alguien que provenía de un entorno de SAS y RStudio.

Desde que comencé a trabajar profesionalmente, me alejé de IDE así y ahora uso ATOM:
Un editor de texto pirateable para el siglo XXI.

Nunca miré hacia atrás.

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Eso depende de lo que quieras hacer. Si va a trabajar en un entorno de producción, un desarrollo de bajo nivel es mejor, lo que significa que VIM es suficiente para usted. Obtendrá resultados de muestra en la consola.

Por otro lado, si desea ver gráficos hermosos, todavía no quiero alejarme demasiado del entorno de producción. Sugiero usar Python IDE regular (PyCharm Community Edition está bien) y usar matplotlib.

Sé que hay IDE más especializados, pero me gusta la idea de que use una cosa e intente aplicarla a todas las demás. Esto hace la vida más fácil y la plataforma independiente.

Si está interesado en la solución más fácil, elegiría un Spyder IDE. En caso de que esté usando macOS, he escrito un breve artículo sobre cómo instalarlo y configurarlo aquí:

Spyder IDE, macOS y módulos de instalación …

Si desea compartir algo con sus colegas, incluso en el mismo servidor, tal vez pueda elegir un cuaderno Jupyter.

En caso de que desee elegir más programáticamente (sin inspector de variables, etc.), optaría por PyCharm.

Según mi experiencia, la mayoría de las cosas se pueden hacer desde NANO / VIM o IDLE, que viene con la instalación de Python 2/3.

Probé el paquete de Anaconda ¡Descarga Anaconda ahora! .

Tiene muchas cosas adentro, pero yo, como principiante de Python, aprecié más el IDE Spyder, que es un entorno de desarrollo integrado de Python para computación científica.

Anaconda también le ofrece un editor de interfaz web donde puede ejecutar sus scripts.

Como segunda opción, podría clasificar pycharm de IntelliJ.

Esto puede ser un poco menos deseado, he estado usando su entorno de desarrollo, en la nube Python ide y me ha gustado.

Eso para mi portátil, que podría continuar en cualquier lugar y en cualquier momento desde cualquier plataforma.

Personalmente, recomendaría sin conexión para la ciencia / análisis de datos, ya que tendrá una mejor capacidad de procesamiento local.

Rodeo de Yhat. [1] Tiene una sensación muy Rstudio y tiene algunas características intuitivas agradables.

Notas al pie

[1] Yhat: plataforma de ciencia de datos de extremo a extremo

pydev en eclipse, eclipse es la mejor idea que se haya agregado con un complemento para python y voila.

Descargar

También hay una versión independiente (pero todavía basada en eclipse) llamada LiClipse por brainwy.

Utilizo el complemento Atom + Python-Tools + complemento de hidrógeno. Funciona bastante bien

PyCharm

Yo uso mucho el iPython Notebook