VSCode快速配置Jupyter：中文内核、交互编程、数据可视化-VSCode-PHP中文网

VSCode快速配置Jupyter：中文内核、交互编程、数据可视化

看不見的法師

发布： 2025-08-14 10:26:02

原创

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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=<kernel_name> --display-name="python 3 (<kernel_name>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。

VSCode快速配置Jupyter：中文内核、交互编程、数据可视化

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：

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。
安装VSCode Python和Jupyter插件：在VSCode的扩展商店中搜索并安装
```
Python
```
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和
```
Jupyter
```
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这两个插件。
```
Python
```
登录后复制
插件提供代码高亮、调试等功能，
```
Jupyter
```
登录后复制
插件则允许你在VSCode中直接使用Jupyter Notebook。
创建Jupyter Notebook文件：在VSCode中新建一个
```
.ipynb
```
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文件。VSCode会自动识别并启用Jupyter Notebook界面。
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。
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
```
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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>
```
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- 安装
```
ipykernel
```
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  ：
```
conda install ipykernel
```
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- 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)"
```
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- 然后在VSCode中选择这个新创建的内核。
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
```
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运行。你可以看到代码的输出结果直接显示在单元格下方。
数据可视化：利用
```
matplotlib
```
登录后复制
、
```
seaborn
```
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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()
```
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运行这段代码，你将在VSCode中看到绘制的正弦曲线。

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