jupyter notebook相比于vscode

Jupyter Notebook和VS Code都是流行的开源编辑器，但它们的设计和使用方式略有不同。Jupyter Notebook旨在提供一种交互式计算环境，使用户可以创建和共享文档，其中包含实时代码、方程式、可视化和说明文本等。VS Code则是一个更加通用的编辑器，具有完整的代码编辑和调试功能，可以为多种编程语言提供支持。相比之下，Jupyter Notebook更加适合进行数据分析、机器学习等任务，而VS Code则更适合进行软件开发和大型项目的管理。

一些具体的区别如下：
1. Jupyter Notebook可以方便地将代码、文本和可视化内容混合在一起，以便于展示和共享，而VS Code则更侧重于代码的编写和管理。
2. Jupyter Notebook提供了内置的交互式环境，允许用户在Notebook中执行代码，并立即看到结果。VS Code需要手动配置扩展插件来实现类似的功能。
3. Jupyter Notebook支持多种编程语言，如Python、R、Julia等。而VS Code的支持范围更广泛，但需要手动安装不同语言的插件才能获得相应的支持。

相关问题

jupyter-notebook-vscode插件

Jupyter Notebook 和 Visual Studio Code (VSCode) 插件都是为了提升开发者在各自环境下的编程体验而设计的工具。Jupyter Notebook 主要是用于数据科学、机器学习等领域，它是一个交互式的笔记本环境，可以混合编写代码、运行代码并展示结果。

相比之下，VSCode 是一个轻量级且高度可定制的代码编辑器，支持多种语言和框架。在 VSCode 中，你可以通过安装插件来增强其功能，如 Jupyter Notebook 支持插件，允许你在该编辑器内直接管理和运行 Jupyter Notebooks，这样你可以在熟悉的文本编辑环境中编写、调试和分享 notebook 内容。

VSCode 的 Jupyter Notebook 插件通常包括以下特性：
1. **代码单元格支持**：可以直接在VSCode内创建、编辑和运行Python或其他支持的脚本代码单元格。
2. **实时反馈**：提供即时的代码执行结果、错误提示以及可视化输出。
3. **集成调试器**：方便设置断点进行调试。
4. **版本控制**：与Git等版本控制系统无缝集成。
5. **多语言支持**：不仅限于Python，还兼容其他Jupyter支持的语言。

jupyter notebook的窗口视图

### 自定义 Jupyter Notebook 界面布局

对于希望优化工作流程的用户来说，自定义 Jupyter Notebook 的界面布局是一个重要的需求。通过特定命令和配置文件的操作，可以实现这一目标。

#### 修改 Jupyter 配置文件

要开始自定义过程，需先进入对应的虚拟环境中并生成默认配置文件：

jupyter notebook --generate-config

此操作会在用户的 home 目录下创建一个名为 `.jupyter` 的隐藏目录，并在其中放置 `jupyter_notebook_config.py` 文件[^1]。

#### 使用 JupyterLab 进行更灵活的布局调整

如果追求更加现代化且可定制化的体验，则建议转向使用 **JupyterLab** 。相比传统版本，它提供了更为丰富的功能集以及高度可调性的用户界面设计选项。集成的终端与文本编辑器允许使用者无需切换至其他应用程序即可完成更多种类的任务处理[^4]。

然而，在标准版 Jupyter Notebook 中直接更改 UI 设置相对有限；大多数情况下涉及外观样式的改动通常需要借助第三方扩展或主题包来达成目的。例如安装 `jupyterthemes` 来快速应用预设样式方案：

pip install jupyterthemes
jt -t oceans16

上述命令会将笔记本的主题变更为 "oceans16"。

另外值得注意的是，随着 Visual Studio Code 对于 .ipynb 文件的支持增强，现在即使是在 VSCode 内也能享受到接近原生级别的交互式编程环境，而且不需要额外加载任何插件就能打开和编辑此类文档[^2]。