Jupyter Notebook Python版本在VS代码中不一致

基础概念

Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。它常用于数据清理和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等。

VS Code（Visual Studio Code）是微软开发的一款免费、开源的代码编辑器，支持多种编程语言和调试功能。

相关优势

• Jupyter Notebook:
  • 交互式编程环境，适合数据科学和机器学习任务。
  • 支持 Markdown 和 LaTeX，便于文档编写和公式展示。
  • 内置图形化界面，方便数据可视化。
• VS Code:
  • 轻量级但功能强大，支持多种编程语言和插件扩展。
  • 集成 Git 和调试工具，便于版本控制和代码调试。
  • 支持远程开发和容器化部署。

类型

• Jupyter Notebook:
  • 主要用于数据科学、机器学习和教学领域。
• VS Code:
  • 适用于各种编程任务，包括但不限于 Web 开发、移动应用开发、系统编程等。

应用场景

• Jupyter Notebook:
  • 数据科学家进行数据分析和建模。
  • 教师在课堂上进行编程教学。
  • 研究人员进行复杂的数据可视化和实验。
• VS Code:
  • 开发人员进行日常编程任务。
  • 学生学习和练习编程。
  • 团队协作和项目管理。

问题：Jupyter Notebook Python版本在VS代码中不一致

原因

1. 环境隔离：Jupyter Notebook 和 VS Code 可能使用不同的 Python 环境。
2. 虚拟环境：如果使用了虚拟环境，两个工具可能指向不同的虚拟环境。
3. 配置问题：VS Code 的 Python 插件配置可能不正确。

解决方法

1. 检查 Python 环境：
   • 打开 VS Code，按 Ctrl + Shift + P 打开命令面板，输入 Python: Select Interpreter，选择与 Jupyter Notebook 相同的 Python 解释器。
   • 在 Jupyter Notebook 中运行以下代码检查 Python 版本：
   • 在 Jupyter Notebook 中运行以下代码检查 Python 版本：

• 使用虚拟环境：
  • 确保在 VS Code 和 Jupyter Notebook 中使用相同的虚拟环境。
  • 在 VS Code 中安装 Python 插件，并配置虚拟环境路径。
  • 在 Jupyter Notebook 中安装 ipykernel 并添加内核：
  • 在 Jupyter Notebook 中安装 ipykernel 并添加内核：
• 配置 VS Code：
  • 打开 VS Code 设置，搜索 python.pythonPath，确保指向正确的 Python 解释器路径。
  • 安装并配置 Python 插件，确保其与 Jupyter Notebook 使用相同的环境。

示例代码

# 检查 Python 版本
import sys
print(sys.version)

参考链接

• VS Code Python 插件文档
• Jupyter Notebook 安装和配置

通过以上步骤，可以确保 Jupyter Notebook 和 VS Code 使用相同的 Python 版本，避免版本不一致的问题。