Come configurare GNU Octave per funzionare all'interno di Visual Studio Code o Jupyter Notebook su Ubuntu

 

Puoi integrare GNU Octave sia in Visual Studio Code (tramite estensioni e terminale) sia in Jupyter Notebook (sfruttando il kernel Python dedicato).

1. Configurazione in Visual Studio Code

Passo 1: Installare le estensioni necessarie

1. Apri VS Code e vai alla sezione Estensioni (Ctrl + Shift + X).

2. Cerca e installa:

   • Octave (o VSCode-Octave) — fornisce evidenziazione della sintassi e completamento automatico.

   • Code Runner (di Jun Han) — consente di eseguire frammenti di codice o interi file .m con una combinazione di tasti.

Passo 2: Configurare il percorso dell'eseguibile

Per consentire a Code Runner di eseguire i file .m con Octave:

1. Apri le impostazioni di VS Code (Ctrl + ,).

2. Fai clic sull'icona Open Settings (JSON) in alto a destra per modificare settings.json.

3. Aggiungi o aggiorna la mappa degli esecutori in code-runner.executorMap:

JSON

"code-runner.executorMap": {
    "octave": "octave-cli --no-gui"
},
"code-runner.customCommand": "octave-cli $fileName"

Passo 3: Esecuzione dello script

• Apri qualsiasi file .m.

• Premi Ctrl + Alt + N (oppure clicca sul tasto Play in alto a destra) per eseguire il codice nel terminale integrato di VS Code.

2. Configurazione in Jupyter Notebook / JupyterLab

Passo 1: Installare i prerequisiti

Assicurati di avere python3-pip e Octave installati nel sistema:

Bash

sudo apt update
sudo apt install python3-pip octave liboctave-dev -y

Passo 2: Installare octave_kernel

Installa il kernel Octave tramite pip:

Bash

pip install octave_kernel

Nota: Se utilizzi un ambiente virtuale Python o pipx, installa octave_kernel all'interno dell'ambiente in cui risiede Jupyter.

Passo 3: Verificare la registrazione del kernel

Verifica che Jupyter riconosca il nuovo kernel eseguendo:

Bash

jupyter kernelspec list

Dovresti visualizzare l'output contenente la voce octave:

Plaintext

Available kernels:
  octave     /home/utente/.local/share/jupyter/kernels/octave
  python3    ...

Passo 4: Avvio e utilizzo

Avvia la tua interfaccia Jupyter preferita:

Bash

jupyter lab
# oppure
jupyter notebook

Quando crei un nuovo notebook, seleziona Octave dall'elenco dei Kernel disponibili invece di Python 3. I grafici generati da comandi come plot() verranno mostrati direttamente all'interno delle celle del notebook.