您可以使用适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 来使用 Linux 发行版中提供的 Python 解释器。完成初步步骤确保您已在计算机上下载并安装Python。单击屏幕左下角的 Windows 按钮并开始输入System Information。为确保您的系统与 WSL 配合使用，请将您的 Windows 升级到最新的可用版本。安装适用于 Linux 的 Windows 子系统并按照WSL 安装指南中的说明初始化 Linux 发行版。

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本教程是关于什么的本教程介绍如何使用 PyCharm 内置的 SSH 终端和远程工具。SSH 基础知识超出了本教程的范围。先决条件在开始之前，请确保：

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您可以直接从 PyCharm启动SSH 会话。通过在专用的 SSH 终端中运行命令，您可以通过 SSH 隧道访问远程 Web 服务器或默认远程解释器上的数据，主要是上传和下载文件。准备在 SSH 终端中工作确保目标环境中有 SSH 服务器可用：远程 Web 服务器或默认远程解释器。在目标环境中的 SSH 服务器上注册一个帐户，并根据服务器策略生成一对 SSH 密钥或密码。

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在 PyCharm 中，您可以将远程服务器 SSH 连接参数保存为专用的 SSH 配置。创建的配置随后可用于配置远程解释器、连接到 SFTP 部署服务器以及启动 SSH 会话。在设置/首选项对话框 ( Ctrl+Alt+S) 中，转到工具 | SSH 配置。在列出所有现有 SSH 配置的左侧窗格中，单击。

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使用 PyCharm 的 R 插件，您可以构建自己的 R 包。该插件为您提供了专用的项目类型和方便的 UI 工具来构建、检查和测试您的源代码。要创建项目，请执行以下操作之一：从主菜单中，选择文件 | 新项目在欢迎屏幕上，单击创建新项目在New Project对话框中，从可用的项目类型中选择R Package 。

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运行 R 脚本单击R 文件工具栏。在R 控制台和R 工具窗口中分析结果。R 控制台启动并显示发送到标准输出的执行结果。如果脚本呈现任何可视内容， PyCharm 还会打开R 工具窗口的Plots选项卡。

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无论您在 PyCharm 中使用 R 脚本做什么，都是在项目的上下文中进行的。因此，要开始在 R 中编码，您需要创建一个 R 项目并设置一个工作环境。创建一个 R 项目执行以下操作之一：从主菜单中，选择文件 | 新项目在欢迎屏幕上，单击创建新项目新建项目对话框打开。

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通过安装在 PyCharm 中的 R 插件，您可以使用R 语言执行各种统计计算，并使用编码辅助、可视化调试、智能运行和预览工具以及其他流行的 IDE 功能。PyCharm 支持 R 3.4 及更高版本。使用 R 插件，您还可以获得对.R文件的本机支持。此类文件标有图标。PyCharm 中的 R 插件支持包括：

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在本教程中，您将在科学模式下操作并使用 Matplotlib 和 NumPy 包来运行和调试具有数据可视化的 Python 代码。在开始之前，请确保已安装以下内容：Conda interpreterMatplotlib包NumPy包创建科学项目

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PyCharm 中的科学模式为交互式科学计算和数据可视化提供了支持。您可以尝试DataSpell，这是一种为数据科学工作流程量身定制的新 IDE。它为使用 Jupyter 笔记本提供了全新的体验。IDE 作为早期访问计划的一部分提供，用于收集早期反馈并深入了解数据科学家的需求和行为。要启用科学模式，请使用以下方法之一从主菜单中，选择查看 | 科学模式。在您的代码中，为numpy. PyCharm 显示提示您启用科学模式的横幅：

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