Fitten Code插件支持在PyCharm Scientific中为科学计算库生成可运行代码、可视化图表、代码解释及单元测试。安装后微信扫码登录，可通过注释补全、右键指令、变量选中等方式，基于自然语言生成NumPy、Pandas、Matplotlib等代码，但需预先安装依赖包且不自动插入import语句。
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在PyCharm Scientific中使用Fitten Code插件，能直接为NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas等科学计算库生成可运行代码，避免手动查文档、拼写函数名或反复调试绘图参数。
安装并激活Fitten Code插件
打开PyCharm Scientific → 点击顶部菜单栏File → Settings（macOS为PyCharm → Preferences）→ 左侧选择Plugins → 在搜索框输入Fitten Code → 找到官方插件后点击Install → 安装完成后弹出提示框，点击Restart IDE重启PyCharm。
重启后左侧工具栏出现蓝色Fitten Code图标，点击进入登录页，【用微信扫码即可完成注册与登录，无需邮箱验证】。登录成功后图标变为常亮状态，表示插件已就绪。
用自然语言生成科学计算代码
方法一：基于注释生成
在Python文件中写下清晰注释，例如：# 生成100个服从正态分布的随机数，均值0，标准差2，保存为numpy数组 → 将光标置于该行下方 → 按Tab键 → Fitten Code自动补全完整代码：import numpy as np; data = np.random.normal(0, 2, 100)。
方法二：右键调用生成指令
右键任意空白处 → 选择Fitten Code → 生成代码 → 在弹出输入框中输入：“用pandas读取一个CSV文件，删除含空值的行，按‘date’列排序，只保留前50行” → 点击发送 → 自动生成带错误处理的三行代码，包含pd.read_csv()、.dropna()和.sort_values()链式调用。
注意：如果当前项目未安装pandas，生成的代码会直接报错。请先确保环境已通过PyCharm → Settings → Project → Python Interpreter安装好所需包。
一键生成Matplotlib可视化代码
第一步：选中已有数据变量名（如df或x, y）
第二步：右键 → Fitten Code → 编辑代码
第三步：输入需求，例如：“画散点图，x轴为‘temperature’，y轴为‘humidity’，加趋势线，标题用中文，字体大小设为14” → 插件将输出完整绘图代码，包含plt.scatter()、np.polyfit()拟合、plt.title()中文设置及plt.rcParams['font.sans-serif']配置。
这一步必须确保已导入matplotlib.pyplot和numpy，否则生成代码中不会自动补全import语句——【Fitten Code默认不插入import，需开发者自行保证上下文环境完备】。
解释复杂科学计算代码逻辑
选中一段含scipy.optimize.curve_fit或sklearn.cluster.KMeans的代码 → 右键 → Fitten Code → 解释代码 → 插件返回结构化中文说明：输入参数含义、返回值组成、各步骤数学意义（如“此处执行非线性最小二乘拟合，目标是使残差平方和最小”），并标注潜在数值稳定性风险点。
若代码中存在未定义变量（如model未实例化），解释结果会明确指出“变量model未声明，需在调用前初始化”，而非强行猜测。
自动生成单元测试验证科学计算结果
① 将光标置于待测函数定义行（如def calculate_r_squared(y_true, y_pred):）
② 右键 → Fitten Code → 生成测试
③ 插件自动创建test_calculate_r_squared.py文件，内含3组边界用例：全零输入、完全拟合、负相关输入，并断言assert abs(result) <= 1.0和isinstance(result, float)
④ 测试代码默认使用pytest风格，且所有输入数据均为硬编码数值，不依赖外部文件或随机种子，确保可重复执行。
