VS Code에서 Jupyterlab 3.x를 사용하는데 classic jupyter notebook 에서 가능하던 content assistance 기능이 작동을 하지 않았다.

상황

Jupyterlab, classic jupyter notebook 에서 가능하던 content assistance 기능으로 속성/모듈/함수/도움말 등의 지원이 가능했다.

• Jupyterlab에서 노트북 셀의 tab & shift tab

그런데 Visual studio code 에서 .ipynb 노트북 파일을 열어 사용하면 이런 기능이 안되고 있어서 궁금했다.

구글 검색으로 스택오버플로우에 올라온 기사를 보니 settings.json 을 보면 python language server 설정을 해야 한다고 한다. 현재는 Default 상태로 선택되어 있어서 그렇다고 한다. 그래서 Pylance 를 지정했다.

languageserver 를 지정하고 재시작한 후 살펴보니 잘 된다.

Language Server extension 이란?

language-server-extension-guide 에서 설명한 바로는

여러 프로그래밍 언어에 대해서 강력한 편집 경험을 제공하고자 한다.

아래 그림에서 languageserver 의 효과를 설명하고 있다. 왼쪽 같이 LSP 가 없으면 각 편집기에서 직접 언어 엔진을 가동해야 한다. 그런데 오른쪽 깥이 LSP를 사용하면 하나의 서버를 통해서 여러 편집기에서 언어의 특성을 활용할 수 있다는 설명 이다.

numpy 와 pandas 에서 수를 출력할 때 형식, 크기 및 범위를 설정할 수 있다. 간단히 보면 아래 테이블 같이 형식을 바꿔준다.

아래 요약한 옵션 방법을 사용해서 Numpy 와 Pandas에 있는 숫자를 출력할 때 표현방법, 표기법, 환률, 정밀도 등을 변경해 사용할 수 있다

numpy 출력 형식 변경

numpy 숫자 출력 형식 변경

numpy.set_printoptions 을 사용할 수 있다.

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numpy.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None,
                       nanstr=None, infstr=None, formatter=None, sign=None, floatmode=None, *, legacy=None)

현재 출력형식 확인

np.get_printoptions() 으로 현재 상태를 출력할 수 있다.

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> np.get_printoptions()
{'edgeitems': 3,
 'threshold': 1000,
 'floatmode': 'maxprec',
 'precision': 8,
 'suppress': False,
 'linewidth': 75,
 'nanstr': 'nan',
 'infstr': 'inf',
 'sign': '-',
 'formatter': None,
 'legacy': False
}

Numpy 에서 실수 Float 의 출력 형식을 바꾸는 몇가지 사례를 보자

- formatter 이용

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import numpy as np
np.set_printoptions(formatter={'float_kind': lambda x: "{0:0.3f}".format(x)})

- precision 이용

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> np.set_printoptions(precision=4)
> np.array([1.123456789])
[1.1235]

- threshold 이용

개수가 많은 아이템을 출력할 때 요약해 출력할 수 있다.

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> np.set_printoptions(threshold=5)
> np.arange(10)
array([0, 1, 2, ..., 7, 8, 9])

numpy.printoptions 사용

numpy.printoptions 를 with 구문과 함께 사용해 제한된 출력 조정을 할 수 있다.

출력시 printoptions 를 with 구문과 사용할 수 있다. set_printoptions 의 인자를 동일하게 적용할 수 있다

• precision, threshold, edgeitems, linewidth, suppress, nanstr, infstr, formatter, sign, floatmode

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numpy.printoptions(*args, **kwargs)[source]

소수점 출력 변경

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> np.array([2.0]) / 3
array([0.66666667])


> with np.printoptions(precision=3):
>    print( np.array([2.0]) / 3 )

pandas 숫자 출력 형식 변경

pandas에서 몇 가지 옵션을 바꾸는 방법을 정리해 보자. pandas의 옵션은 pd.options 를 사용한다.

pd.options.display

출력의 형태, 표기를 변경하는 것은 pd.options.display 아래에 있다. 여기서 사용할 수 있는 옵션은 describe_option() 으로 확인할 수 있다.

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> pd.describe_option()
compute.use_bottleneck : bool
    Use the bottleneck library to accelerate if it is installed,
    the default is True
    Valid values: False,True
    [default: True] [currently: True]
  ...

- row, column 출력 개수 조정

• pd.options.display.max_rows : 표를 출력할 때 최대 행 수입니다.
• pd.options.display.min_rows : 표를 출력할 때 최소 행 수입니다.

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import pandas as pd
> pd.options.display.max_rows
60
> pd.options.display.min_rows
10

min_row, max_row에 직접 대입하면 해당 옵션의 현재 값이 변경된다.

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> pd.options.display.min_rows=100
> pd.options.display.min_rows
100

max_rows에 값을 입력하면 테이블의 최대 행수를 바꿀 수 있다.

^{이미지 참조 1}

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> pd.options.display.max_rows = 100
> pd.options.display.max_rows
100

- pd.get_option(), pd.set_option() 함수

pd.get_option() 함수를 이용해서 옵션인자에 대한 정보를 확인할 수 있다.

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> pd.get_option('min_rows')
100

get_option은 옵션 이름의 일부만 일치해도 된다.

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> pd.get_option('min_r')
100

max_rows 수를 설정한다. set_option도 일부만 일치해도 된다.

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> pd.set_option('max_rows', 20)
> pd.options.display.max_rows
20
> pd.set_option('max_r', 50)
> pd.options.display.max_rows
50

- 컬럼의 폭 조정

display.max_colwidth 는 보통 50~70자 정도 정해져 있다. 컬럼에 표시되는 텍스트가 50자가 넘으면 ... 줄임 표시가 나타난다.

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> pd.options.display.max_colwidth
50

- chop_threshold

chop_threshold 는 값의 크기 한계를 지정해서 이 값보다 작은 수는 모두 0으로 표시한다.

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> pd.options.display.chop_threshold = 0.99
> pd.DataFrame({'x': [10, 1, 0.1]})
> print(x)
0	10.0
1	1.0
2	0.0

숫자 포매팅

다양한 사례는:

• https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/options.html#number-formatting

- float_format

float_format 는 실수 값을 출력시 소수점의 출력의 정밀도를 조정할 수 있다. 아래 람다 함수 lambda x: f'{x:.1f} 는 실수 x를 받아 소수점 첫째 자리까지 출력해 준다.

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> pd.options.display.float_format = lambda x: f'{x:.1f}'
> pd.DataFrame({'x': [3.141592]})
x
0	3.1

또한 set_option 을 사용할 수 있다.

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> pd.set_option('display.float_format', '{:.2f}'.foramt )

금액 단위에 사용하는 천단위 구분을 위해서 {:,.2f} 형식을 사용하면 화폐 단위를 추가하고 천단위 구분자를 추가해 주고 소수점 2자리수 정밀로를 지정한다.

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> pd.set_option('display.float_format', '${:,.2f}'.format )
> pd.DataFrame({'x': [10000000.0, 34589234.4]})
  x
0 $10,000,000.00
1 $34,589,234.40

- precision

실수의 소수점은 precision 로 과학적 표기법으로 변환할 자릿수를 지정한다. 아래와 같이 하면 소수점 셋째 자리 밑으로는 과학적 표기법으로 표시합니다.

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> pd.options.display.precision = 3
> pd.DataFrame({'x': [0.5], 'y': [0.0005]})
x	y
0	0.5	5.000e-04

과학적 표기법으로 3.000e-04는 3.000 이다. 자릿수가 아주 작거나 큰 수를 표기할 때 유용합니다.

- 설정 초기화 reset_option()

설정을 초기화할 때 사용한다.

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# chop_threshold 옵션 초기화
pd.reset_option('display.chop_threshold')
# float_format 옵션 초기화
pd.reset_option('display.float_format')

- 옵션 설명 describe_option()

pd.describe_option(OPTIONS) 를 사용하면 해당 옵션에 대한 설명을 출력해 준다.

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> pd.describe_option("max_rows")
display.max_rows : int
    If max_rows is exceeded, switch to truncate view. Depending on
    `large_repr`, objects are either centrally truncated or printed as
    a summary view. 'None' value means unlimited.

참고

1: Try These Pandas Display Configurations

2: Pandas options