vscode增加numpy

在Visual Studio Code (VSCode) 中，如果你想开始使用NumPy库，虽然VSCode本身是一个文本编辑器，并非直接支持添加库的功能，但是你可以按照以下步骤来配置：

1. **安装Python环境**：首先确保你已经安装了Python和pip（Python包管理工具）。如果没有，可以从官网下载并安装。

2. **安装VSCode Python插件**：打开VSCode，进入设置页面（`Ctrl + ,` 或者 `Cmd + ,`），搜索 "Python"，安装官方推荐的 "Python" 或 "Pylance" 插件，后者提供更好的代码自动完成和调试功能。

3. **安装NumPy**：在终端或者命令提示符里，通过pip安装NumPy：

   pip install numpy

4. **配置环境**：确保插件能够识别你的Python环境中的NumPy。可以在VSCode中创建一个新的Python文件，尝试导入NumPy，如果成功，说明配置已完成。

5. **使用扩展**：VSCode有许多扩展可以帮助更好地管理和使用NumPy，如代码片段、变量查看等，可在市场（`Ctrl + Shift + X`）内搜索相关插件。

相关问题

vscode python内存溢出

Visual Studio Code (VSCode) 是一个强大的代码编辑器，支持多种编程语言，包括 Python。然而，在处理大型数据集或执行复杂计算时，Python脚本可能会遇到内存溢出的问题，因为Python解释器有限的内存资源。

当VSCode中的Python扩展（如Pylance、Jedi等）处理的数据量超出系统分配给它的内存限制时，就会发生内存溢出错误，通常会看到类似这样的错误消息：“MemoryError: memory allocation failed” 或者“Out of Memory”。

解决这个问题的方法有：

1. **优化代码**：检查代码中是否有不必要的临时变量或大数组，尝试减少内存消耗，例如使用生成器而不是一次性加载所有数据，或者使用分块处理数据。

2. **增加内存限制**：在VSCode的launch.json配置文件中，可以通过`python.linting.memoryLimit`和`python.jedi.memoryLimit`设置额外的内存限制，但这可能会影响性能。

3. **升级硬件**：如果数据量实在太大，考虑升级计算机的RAM。

4. **使用其他工具**：比如将部分计算移到外部环境（如Dask、NumPy的memmap功能）或使用专门处理大数据的语言库（如Pandas的chunksize参数）。

5. **使用交互式环境**：对于长时间运行的任务，可以考虑使用Jupyter Notebook或Docker容器，它们有自己的内存管理机制。