文章导读

VSCode配置Jupyter Notebook(数据科学，交互编程教程)

站长 2025年8月12日 2

首先，解决vscode中jupyter notebook无法启动的问题需确认python环境已正确激活，1. 手动在vscode底部选择正确的python解释器；2. 确保该环境中已安装jupyter包，若未安装则运行pip install jupyter；3. 检查防火墙或杀毒软件是否阻止了jupyter服务器启动；4. 若端口被占用，可修改jupyter端口号；5. 若问题仍存在，尝试卸载并重装vscode的python扩展。配置完成后，可在vscode中创建或打开.ipynb文件，使用shift+enter运行代码单元，并利用内置调试功能设置断点进行调试。对于数据可视化，可直接在代码单元中导入matplotlib、seaborn或plotly等库并调用其绘图函数，图表将内嵌显示在代码下方。对于文档编写，支持使用markdown单元格，输入markdown语法后点击预览即可查看渲染效果，可用于添加标题、段落、列表、链接和图片，从而实现代码与文档的有机结合，完整实现交互式编程与数据科学工作的高效协作。

VSCode配置Jupyter Notebook，是为了让你在更强大的IDE里享受Jupyter Notebook的交互式编程体验，尤其是在数据科学领域。简单来说，就是把Jupyter Notebook搬到VSCode里，用VSCode的各种插件和功能来增强Notebook的功能。

解决方案

安装VSCode: 这个不用多说，去官网下载安装就行。
安装Python: 确保你已经安装了Python，并且配置好了环境变量。在终端输入
```
python --version
```
或者
```
python3 --version
```
可以检查是否安装成功。
安装VSCode Python扩展: 在VSCode的扩展商店里搜索”Python”，安装Microsoft官方的Python扩展。这个扩展提供了Python语言支持、调试、代码补全等功能，是使用VSCode进行Python开发的基础。
创建或打开Jupyter Notebook文件: 在VSCode里新建一个
```
.ipynb
```
文件，或者打开已有的
```
.ipynb
```
文件。VSCode会自动识别并以Jupyter Notebook的形式打开。
选择Python环境: VSCode会提示你选择一个Python环境来运行Notebook。如果没有提示，可以点击VSCode底部的Python环境选择器，选择你想要使用的Python环境。确保这个环境里安装了
```
jupyter
```
包。如果没有安装，可以使用
```
pip install jupyter
```
命令安装。
运行代码单元: 点击代码单元左边的“运行”按钮，或者使用快捷键
```
Shift + Enter
```
来运行代码单元。VSCode会在代码单元下方显示运行结果。
调试Jupyter Notebook: VSCode提供了调试Jupyter Notebook的功能。你可以在代码单元里设置断点，然后点击“调试”按钮来启动调试器。调试器可以让你逐行执行代码，查看变量的值，帮助你找到代码中的错误。

如何解决VSCode中Jupyter Notebook无法启动的问题？

首先，确认你的Python环境是否正确激活。有时候，VSCode没有正确识别到你想要使用的Python环境。你可以尝试手动选择正确的Python环境，或者重新启动VSCode。其次，检查是否安装了

jupyter

包。如果没有安装，可以使用

pip install jupyter

命令安装。另外，防火墙或者杀毒软件可能会阻止VSCode启动Jupyter Notebook服务器，你需要检查一下相关的设置。还有一种情况是，Jupyter Notebook服务器端口被占用，你可以尝试修改Jupyter Notebook的端口号。最后，如果以上方法都无法解决问题，可以尝试卸载并重新安装VSCode Python扩展。

如何在VSCode中使用Jupyter Notebook进行数据可视化？

VSCode的Jupyter Notebook支持各种数据可视化库，比如

matplotlib

、

seaborn

、

plotly

等。你只需要在代码单元里导入这些库，然后使用它们提供的函数来创建图表。例如，使用

matplotlib

绘制一个简单的折线图：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np  x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x)  plt.plot(x, y) plt.xlabel("x") plt.ylabel("sin(x)") plt.title("Sine Wave") plt.show()

运行这段代码，VSCode会在代码单元下方显示生成的折线图。你还可以使用

seaborn

来创建更复杂的统计图表，或者使用

plotly

来创建交互式的图表。

如何在VSCode的Jupyter Notebook中使用Markdown？

Jupyter Notebook支持Markdown语法，你可以在Markdown单元里编写文档、添加标题、列表、链接、图片等。VSCode的Jupyter Notebook也支持Markdown语法，并且提供了预览功能。你可以在Markdown单元里输入Markdown代码，然后点击“预览”按钮来查看渲染后的效果。例如：

# 这是一个标题  这是一个段落。  - 这是一个列表项 - 这是另一个列表项  [这是一个链接](https://www.google.com)  ![这是一张图片](https://www.example.com/image.jpg)

VSCode会将这段Markdown代码渲染成对应的标题、段落、列表、链接和图片。Markdown是编写Jupyter Notebook文档的常用方式，它可以让你以更清晰、更易读的方式组织你的代码和说明。

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