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：
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
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。
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。
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
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
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= --display-name="Python 3 (中文支持)"
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
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
、
seaborn
等库进行数据可视化。例如：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = 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。
以上就是VSCode快速配置Jupyter：中文内核、交互编程、数据可视化的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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