vscode配置jupyter插件

配置VsCode的Jupyter插件需要以下步骤：
1. 打开VsCode，点击左侧的扩展图标（四方块图标）。
2. 在搜索栏中输入"Jupyter"，找到"Jupyter"插件并安装。
3. 安装完成后，点击左侧的"文件"菜单，选择"首选项"，再选择"设置"。
4. 在用户设置或工作区设置中，搜索"Jupyter"。
5. 在"Jupyter: Kernel Path"中设置Python解释器的路径，可以配置多个版本的Python解释器。
6. 在"Jupyter: Select Interpreter"中选择要用于Jupyter的Python解释器。
7. 在"Jupyter: Select Working Directory"中设置Jupyter的工作目录。
8. 在"Jupyter: Notebook File Root"中设置Jupyter笔记本文件的根目录。
9. 配置完成后，重新启动VsCode。

相关问题

vscode用jupyter插件

### 如何在 Visual Studio Code 中配置和使用 Jupyter 插件

#### 安装 Jupyter 扩展
为了能够在 Visual Studio Code (VSCode) 中使用 Jupyter Notebook 功能，需先安装官方提供的 Python 和 Jupyter 扩展。打开 VSCode 的扩展市场，在搜索栏中分别查找并安装 "Python" 和 "Jupyter"[^1]。

#### 配置开发环境
确保本地计算机上已正确安装 Python 解释器以及 pip 工具。对于某些特定情况下的依赖冲突问题，比如 pyzmq 版本过高带来的兼容性难题，可能需要调整库文件版本来解决问题[^2]。可以通过命令行工具执行如下操作：

pip uninstall pyzmq
pip install pyzmq==18.0.0

上述指令用于移除现有较高版本的 `pyzmq` 库，并指定安装较低稳定版 18.0.0 来解决潜在不兼容的情况。

#### 创建与管理虚拟环境（可选）
建议创建独立的项目专属虚拟环境来进行实验或开发工作，这有助于隔离不同项目的依赖关系，减少相互干扰的可能性。可以利用 venv 或 conda 命令轻松完成此任务:

# 使用venv模块创建新的虚拟环境
python -m venv myenv

# 对于Anaconda用户，则推荐采用conda方式建立环境
conda create --name myenv python=3.x anaconda

激活新建好的虚拟环境之后再继续后续步骤。

#### 启动 Jupyter Server 并加载 Notebooks 文件
当一切准备就绪后，可以在 VSCode 内部通过左侧活动栏中的图标启动内嵌式的 Jupyter server 实例；也可以选择连接到远程服务器上的已有实例。一旦成功接入目标服务端口，就可以像平常一样浏览、编辑 .ipynb 类型文档了。

vscode安装jupyter插件

### 如何在 Visual Studio Code 中安装 Jupyter 扩展

为了在 Visual Studio Code (VS Code) 中启用 Jupyter 功能，需按照特定流程来安装必要的组件。

#### 安装 Visual Studio Code
确保已下载并安装最新版本的 Visual Studio Code IDE[^1]。这一步骤至关重要，因为后续操作依赖于该环境的支持。

#### 获取 Jupyter 扩展
推荐使用专门针对 VS Code 的 Jupyter 扩展，即 `vscode-jupyter` 插件[^2]。此扩展允许用户直接在编辑器内运行 Python 代码片段以及管理 Jupyter 笔记本文件。

#### 步骤说明
通过访问官方项目页面可以获取更多关于配置的信息和帮助文档。具体来说，在 VS Code 内部可以通过 Extensions 视图搜索 "Jupyter" 来找到对应的扩展程序，并点击 Install 进行安装。

# 如果需要命令行方式安装可选包或其他工具时使用pip或conda等包管理器
pip install ipykernel jupyterlab

一旦完成上述步骤，重启应用程序使更改生效后即可享受完整的 Jupyter 集成功能，包括但不限于 Notebook 渲染和支持 Visual Studio Live Share 特性[^4]。