vscode 设置jupyternotebook内核

在VSCode中设置Jupyter Notebook的内核可以通过以下步骤完成：

1. 首先，确保已经安装了Jupyter插件。可以在VSCode的扩展商店中搜索并安装"Jupyter"插件。
2. 安装完插件后，点击VSCode的左侧活动栏中的Jupyter图标，打开Jupyter面板。
3. 在Jupyter面板中，点击右上角的"选择内核"按钮。这将显示可用的内核列表。
4. 从列表中选择你想要用于Jupyter Notebook的Python解释器版本。可以根据自己的需求选择合适的版本。

5. 如果你没有找到所需的Python解释器版本，可以在VSCode中安装对应的解释器。可以在VSCode的设置中搜索"Python: Manage Python installations"，然后选择并安装你想要的Python解释器版本。
6. 安装完所需的Python解释器后，重新打开VSCode并重复步骤2和步骤3。

7. 选择完内核后，就可以在VSCode中使用Jupyter Notebook了。你可以新建一个以".ipynb"结尾的文件，并在其中编写和运行Python代码。

请注意，以上步骤中的具体操作可能会因为不同的VSCode版本或操作系统而有所不同。建议参考VSCode的文档或在相关的社区论坛中获取更详细的说明。

相关问题

vscode jupyter notebook内核

### 如何在 VSCode 中配置 Jupyter Notebook 内核

为了确保能够在 Visual Studio Code (VSCode) 中顺利使用 Jupyter Notebook 的内核，需遵循一系列具体的操作流程。

#### 1. 安装必要的扩展和工具
确保已安装最新版本的 VSCode 和 Python 扩展。Python 扩展会自动处理大部分关于 Jupyter Notebook 的集成需求[^1]。

#### 2. 创建并激活 Conda 虚拟环境
对于希望隔离项目依赖关系的情况，建议通过 Anaconda 或 Miniconda 来创建一个新的虚拟环境，并将其激活。这一步骤有助于避免不同项目的库之间发生冲突[^2]。

# 创建名为myenv的新环境
conda create --name myenv python=3.x

# 激活该环境
conda activate myenv

#### 3. 安装 Jupyter 及其他必要包
一旦选择了合适的 Python 解释器，在命令行中继续安装 `ipykernel` 和 `jupyter`：

pip install ipykernel jupyter

此过程会将当前环境中可用的 Python 版本注册给 Jupyter 使用[^4]。

#### 4. 将新环境添加至 Jupyter Kernels
为了让 VSCode 认识到刚刚建立的自定义环境作为有效的 Jupyter 内核选项之一，还需执行如下指令来使新的 kernel 对应于所选环境可见：

python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"

这里 `-n/--name` 参数指定了内部名称而 `-d/--display-name` 则用于指定显示名。

#### 5. 在 VSCode 中选择正确的解释器
启动 VSCode 后，点击左下角的状态栏上的 Python 版本号以挑选刚才准备好的 conda 环境作为默认解释器。此时应该能够看到之前设定的那个带有特定标签（如 “Python (myenv)”）的选择项[^3]。

完成以上步骤之后，即可正常开启 `.ipynb` 文件并在其中利用选定的 Python 环境运行代码片段了。如果遇到任何问题，可以尝试重启编辑器或重新加载窗口以刷新状态。

vscode运行jupyter notebook

可以通过在 VS Code 中安装 Jupyter 插件来运行 Jupyter Notebook。具体步骤如下：

1. 在 VS Code 中安装 Jupyter 插件。在 VS Code 的扩展商店中搜索 "Jupyter"，找到 "Jupyter" 插件并安装。

2. 打开一个 Jupyter Notebook 文件（后缀为 .ipynb），在右上角选择 "Select Jupyter Server"，然后选择 "Local Jupyter Server"。

3. 在弹出的窗口中选择 "Python 3" 内核，然后点击 "Connect to an existing server"。

4. 在弹出的窗口中输入 Jupyter Notebook 的地址（通常为 http://localhost:8888/），然后点击 "Connect"。

5. 连接成功后，就可以在 VS Code 中运行 Jupyter Notebook 了。