В чем преимущества использования Spyder в научных исследованиях и машинном обучении?

Некоторые преимущества использования Spyder в научных исследованиях и машинном обучении:

• Интеграция с научными библиотеками. habr.com datascientest.com Spyder поддерживает такие библиотеки, как NumPy, Pandas, Matplotlib и SciPy, что упрощает работу с массивами данных, выполнение сложных научных вычислений и создание визуализаций. habr.com datascientest.com
• Интерактивная консоль. datascientest.com Позволяет запускать код Python в реальном времени. datascientest.com Это даёт возможность быстро тестировать фрагменты кода, проверять результаты и экспериментировать с новыми идеями без необходимости запускать весь скрипт. datascientest.com
• Встроенный отладчик. habr.com Позволяет шаг за шагом разбирать скрипты. habr.com С визуальным представлением переменных не нужно запоминать, какие данные хранятся в DataFrame — Spyder делает это за пользователя. habr.com
• Профилирование кода. datascientest.com Позволяет выявлять части кода, которые выполняются дольше всего. datascientest.com Это помогает оптимизировать программы и улучшить производительность, выявляя узкие места и внося соответствующие корректировки. datascientest.com
• Управление виртуальными окружениями Python. datascientest.com Позволяет легко создавать и управлять изолированными средами для проектов. datascientest.com Это особенно полезно при работе с несколькими проектами с разными зависимостями. datascientest.com
• Универсальность. habr.com Spyder доступен для Windows, macOS и Linux, что делает его универсальным инструментом. habr.com