Jupyter Notebook VS Code

VS Code 中使用 Jupyter Notebook VS Code（全称 Visual Studio Code）是一款由微软推出的免费、开源、跨平台的代码编辑器。在 VS Code 中使用安装扩展来使用 Jupy

VS Code（全称 Visual Studio Code）是一款由微软推出的免费、开源、跨平台的代码编辑器。

在 VS Code 中使用安装扩展来使用 Jupyter Notebook，VS Code 强大的代码补全功能与 Jupyter 的交互式体验可以完美结合。

如果你还没有安装 VS Code，请前往其官方网站下载并安装，安装过程非常简单，一路点击 "下一步" 即可。

如果不了解 VS Code，可以参考我们的 VSCode 教程。

打开 VS Code，点击左侧活动栏的 Extensions（扩展）图标（快捷键 Ctrl+Shift+X），搜索并安装 "Jupyter" 插件（由 Microsoft 提供），安装此插件会自动安装 Python 扩展。

核心功能与操作指南

创建你的第一个 Jupyter Notebook

现在，让我们创建一个全新的 Jupyter Notebook 文件 (.ipynb)。

新建文件：直接新建一个以 .ipynb 结尾的文件即可。

也可以通过命令面板创建：

在 VS Code 中，按 Ctrl+Shift+P 打开命令面板（这是一个万能搜索框）。
输入 Jupyter: Create New Jupyter Notebook 并选择它。
VS Code 会自动创建一个名为 Untitled-1.ipynb 的新文件，并以笔记本界面打开。你会看到第一个单元格已经准备就绪。

配置运行环境（Kernel）

在运行代码前，你需要告诉 VS Code 使用哪个 Python 解释器：

点击编辑界面右上角的 "Select Kernel"（选择内核）。
在弹出的列表中，选择你安装好的 Python 版本或 Anaconda 环境（例如 Python 3.x.x 或 base (conda)）。
注意：如果是第一次运行，VS Code 可能会提示你安装 ipykernel 包，点击"安装"即可。

然后，就可以开始写代码运行了：

单元格运行与管理

运行代码单元格

单块运行：点击单元格左侧的 播放图标 (▶)。
快捷键方案：
Ctrl + Enter：运行当前单元格。
Shift + Enter：运行当前单元格并跳转/选择下方单元格。
Alt + Enter：运行当前单元格并在下方插入新单元格。

多块运行：使用顶部工具栏的"双箭头"图标 Run All 运行全文；或在特定单元格处选择 Run Above（运行上方所有）或 Run Below（运行下方所有）。
按章节运行：在"大纲 (Outline)"视图中，可以点击章节标题旁的按钮，运行该 Markdown 标题下的整组单元格。

单元格模式

VS Code 中的单元格有三种状态，通过左侧的垂直条标识：

未选中：无垂直条。
命令模式 (Command Mode)：垂直条为实心，此时可执行键盘命令（如删除、复制）。

Enter 进入编辑模式；Esc 返回命令模式。
A 在上方插入单元格；B 在下方插入。
D, D（连按两次）删除单元格；Z 撤销删除。

编辑模式 (Edit Mode)：垂直条为实心且单元格带边框，此时可输入代码。

格式切换

命令模式下：按 M 切换为 Markdown（文档），按 Y 切换为 Code（代码）。

文件操作与导航

保存：Ctrl + S。
导出：点击工具栏的 ... > Export。支持导出为 .py 脚本、HTML 或 PDF（注：PDF 导出需安装 TeX 环境）。
大纲导航：通过侧边栏的 Outline 视图快速跳转。默认仅显示 Markdown 标题，可在设置中开启 Notebook > Outline: Show Code Cells 以显示代码块。
行号控制：命令模式下，按 L 切换单格行号，按 Shift + L 切换全文行号。

数据科学增强工具

变量浏览器与数据查看器

点击工具栏的 Variables 图标，可在底部打开变量面板。

查看详情：双击变量或点击旁边的图标，可进入 Data Viewer（数据查看器）。
筛选数据：在列顶部的文本框输入内容可搜索；输入 = 可精确匹配；支持正则过滤。

绘图保存

鼠标悬停在生成的图表（如 matplotlib 产出）上，点击右上角的 Save 图标即可保存为图片。

调试与进阶

调试功能 (Debug)

逐行运行 (Run by Line)：点击单元格工具栏的图标，可不被打扰地单步执行代码。
完全调试：在单元格左侧设置断点，选择 Run 按钮旁的 Debug Cell。

远程连接

若需使用远程服务器的算力：

点击右上角 Kernel Picker（内核选择器）。
选择 Existing Jupyter Server。
输入带有 ?token= 的服务器 URL 即可连接。

差异比对 (Diff)

由于 .ipynb 本质是 JSON，VS Code 提供了可视化比对工具。你可以清晰地看到输入、输出或元数据的具体变化，而不需要去阅读混乱的原始代码。