vscode配置jupyter notebook

要在 VSCode 中配置 Jupyter Notebook，需要安装 "Python" 和 "Jupyter" 扩展。在 VSCode 中打开命令面板 (Ctrl+Shift+P)，输入 "Python: Select Interpreter" 选择你想要使用的 Python 版本。然后输入 "Jupyter: Create a new notebook"，选择要创建的笔记本的位置和名称。最后，你可以在 VSCode 中编写和运行 Jupyter 笔记本。

相关问题

vscode 配置jupyter notebook

要在VSCode中配置Jupyter Notebook，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了Jupyter Notebook。你可以使用命令`pip install jupyter`来安装Jupyter Notebook。\[1.1\]

2. 然后，将Jupyter Notebook安装到你想要的文件夹中。例如，你可以使用命令`pip install jupyter -t D:\Program Files\Python\Python310\Scripts`将Jupyter安装到"D:\Program Files\Python\Python310\Scripts"文件夹内。\[2\]

3. 接下来，打开VSCode并安装Jupyter插件。你可以在VSCode的扩展商店中搜索并安装"Jupyter"插件。

4. 安装完成后，重新启动VSCode。

5. 在VSCode中打开一个文件夹或创建一个新的Python文件。

6. 点击左侧的Jupyter图标，它将打开一个侧边栏，显示Jupyter笔记本的文件列表。

7. 点击右上角的"+"按钮，创建一个新的Jupyter笔记本。

8. 在笔记本中编写代码，并使用智能提示（IntelliSense）等功能。VSCode支持与Python一样的代码编辑体验。\[3\]

通过以上步骤，你就可以在VSCode中配置和使用Jupyter Notebook了。希望对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [在VSCode中运行Jupyter Notebook](https://blog.csdn.net/DrGuCoding/article/details/129222033)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

VSCODE 配置jupyternotebook

### 配置 VSCode 支持 Jupyter Notebook

#### 创建和管理 Conda 虚拟环境

为了确保工作在一个隔离的环境中进行，建议先创建一个新的 Conda 环境。这可以通过下面的命令完成：

conda create --name notebook python=3.7

激活新建的 Conda 环境以便后续操作都在此环境下执行[^1]。

conda activate notebook

接着，在该环境中安装必要的软件包来支持 Jupyter Notebook 的功能：

conda install jupyter notebook

#### 安装 Jupyter 内核

为了让 VSCode 正确识别并使用上述创建好的 Python 环境作为 Jupyter Kernel, 需要在这个特定的 Conda 环境里安装 `ipykernel` 并将其注册给 Jupyter:

pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=notebook

此时，VSCode 应能够自动检测到名为 "notebook" 的内核选项[^2]。

#### 使用 VSCode 打开 Jupyter Notebook 文件 (.ipynb)

一旦完成了前面所有的设置步骤之后，就可以通过 VSCode 来打开 `.ipynb` 类型文件了。当首次加载时，可能会提示选择一个可用的解释器；这时应该挑选之前建立的那个叫做 “notebook” 的 Conda 环境。

另外值得注意的是，在 VSCode 中处理 Jupyter Notebooks 时可以利用一些便捷的操作方式提高效率，比如使用快捷键来进行各种交互动作。例如，按下 `Ctrl + Enter` 可以用来运行当前单元格的内容[^3]。