VSCode快速配置Jupyter：中文内核、交互编程、数据可视化

安装vscode及python环境，推荐使用anaconda以简化依赖管理；2. 在vscode扩展商店安装python和jupyter插件以支持notebook功能；3. 创建.ipynb文件，vscode将自动启用jupyter界面；4. 点击右上角“选择内核”按钮并选择目标python环境；5. 配置中文内核需在指定环境中安装ipykernel并注册新内核，命令为：python -m ipykernel install –user –name= –display-name=”python 3 (中文支持)”；6. 在单元格中编写代码并按shift+enter运行，支持matplotlib等库进行数据可视化；7. 若出现内核连接问题，首先确认所选内核对应的python环境已正确安装ipykernel，必要时重启vscode或重装插件；8. 要使用多个python环境，可在各conda或venv环境中安装ipykernel并注册内核，之后在vscode中可自由切换；9. 除matplotlib外，seaborn、plotly、bokeh等库也适用于vscode中的jupyter notebook，分别适用于高级统计图表和交互式可视化。

直接配置VSCode使用Jupyter，核心在于安装必要的插件、配置Python环境，并确保Jupyter内核正确连接。中文内核可能需要一些额外的配置，但总体流程并不复杂。

解决方案：

1. 安装VSCode及Python环境： 确保你已经安装了VSCode编辑器和Python解释器。推荐使用Anaconda，因为它自带了许多常用的数据科学库，省去了手动安装的麻烦。

2. 安装VSCode Python和Jupyter插件： 在VSCode的扩展商店中搜索并安装

   Python

   和

   Jupyter

   这两个插件。

   Python

   插件提供代码高亮、调试等功能，

   Jupyter

   插件则允许你在VSCode中直接使用Jupyter Notebook。

3. 创建Jupyter Notebook文件： 在VSCode中新建一个

   .ipynb

   文件。VSCode会自动识别并启用Jupyter Notebook界面。

4. 选择Python内核： 点击VSCode右上角的”选择内核”按钮，选择你想要使用的Python环境。如果你安装了多个Python环境，这里会列出所有可用的内核。

5. 配置中文内核： 如果你的Jupyter Notebook需要支持中文，可能需要安装

   ipykernel

   并指定编码方式。

   • 打开终端或Anaconda Prompt。
   • 激活你想要使用的Python环境：

     conda activate <your_env_name>
   • 安装

     ipykernel

     ：

     conda install ipykernel
   • 注册一个新的内核，并指定编码为UTF-8：

     python -m ipykernel install --user --name=<kernel_name> --display-name="Python 3 (<kernel_name>中文支持)"
   • 然后在VSCode中选择这个新创建的内核。

6. 开始交互编程： 在Jupyter Notebook的单元格中输入Python代码，然后按下

   Shift + Enter

   运行。你可以看到代码的输出结果直接显示在单元格下方。

7. 数据可视化： 利用

   matplotlib

   、

   seaborn

   等库进行数据可视化。例如：

   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轴') plt.ylabel('Y轴') plt.title('正弦曲线') plt.show()

   运行这段代码，你将在VSCode中看到绘制的正弦曲线。

如何解决VSCode中Jupyter Notebook无法连接内核的问题？

最常见的原因是Python环境配置不正确。确保你选择的内核与你期望使用的Python环境一致。另外，检查

ipykernel

是否已经正确安装在你选择的Python环境中。如果问题依然存在，尝试重启VSCode或者重新安装

Jupyter

插件。有时候，防火墙或者代理设置也会影响Jupyter Notebook的连接，需要检查相关设置。

如何在VSCode的Jupyter Notebook中使用多个Python环境？

使用

conda

或

venv

创建多个Python环境，并在每个环境中安装

ipykernel

。然后，在VSCode中选择内核时，你就可以看到所有可用的Python环境。为每个环境设置一个有意义的名称，方便区分。例如，你可以为深度学习项目创建一个独立的Python环境，并安装TensorFlow或PyTorch。

除了matplotlib，还有哪些适合在VSCode Jupyter Notebook中进行数据可视化的库？

除了

matplotlib

，

seaborn

、

plotly

、

bokeh

等都是非常流行的Python数据可视化库。

seaborn

基于

matplotlib

，提供了更高级的统计图表。

plotly

和

bokeh

则专注于创建交互式可视化图表，方便用户进行数据探索。选择哪个库取决于你的具体需求和偏好。如果你需要创建美观的统计图表，

seaborn

可能更适合。如果你需要创建交互式图表，

plotly

或

bokeh

会是更好的选择。