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VS Code 生产力指南 - Jupyter Notebook

 3 years ago
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VS Code 生产力指南 - Jupyter Notebook

用 VS Code 打造高效率的生产力工具。

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Jupyter Notebook 是一个很强大的工具，它允许我们在一个文档环境内编写、运行代码、查看输出、将数据可视化并查看结果……总之，有了它，我们写含代码的文档就方便多了。

在上一篇文章中，我们完成了 VS Code 基本环境的搭建。这篇文章我将对 Jupyter with VS Code 进行详细讲解。

环境配置#

众所周知，Jupyter Notebooks 依赖 Python 环境。
为了确认你是否拥有 Python 环境，在 VS Code 命令面板（Ctrl + Shift + P）内键入 Python: Select Interpreter，如果看到有可以选择的 Python 版本，那就没问题。

如果没有 Python 环境，可以通过以下方法安装：

  1. 在 Python 官网 下载最新版本安装包（尽量选择 web-based installer 版本）

配置完本地 Python 环境后，我们还需要在 VS Code 内安装 Python 插件。在近期的一次更新中，Jupyter Notebooks 已经被包含在这个插件内，不用再单独安装了。

创建笔记本#

环境配置完成后，我们可以在 VS Code 命令面板（Ctrl + Shift + P）输入 Python: Create Blank New Jupyter 创建一个空白的 Jupyter 笔记本（.ipynb 文件）。如下图简单测试一下：

20200323153020.png

可以看到，代码正常运行。

基本操作#

Jupyter Notebook 使用 代码单元（code cells） 的形式来创建、编辑和运行代码。

20200323153717.png

添加 code cells#

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运行单个 code cell#

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运行多个 code cells#

20200323154005.png

移动 code cell#

20200323154059.png

删除 code cell#

20200323154148.png

在代码与 Markdown 之间切换#

20200323154242.png

图表查看器#

通过图表查看器，你可以轻松查看代码输出的图表，也可以将图标导出各种格式的图片：

20200323154555.png

数据与变量查看器#

变量的类型、数量与值可以通过变量查看器实时查看：

20200323154758.png

也可以通过数据查看器浏览更具体的数据：

20200323154832.png

参考与致谢#

文章作者：Power Lin
原文地址：https://wiki-power.com
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