vscode配置anaconda的jupyter

### 配置 VS Code 使用 Anaconda 的 Jupyter Notebook 在 Visual Studio Code (VS Code) 中配置 Anaconda 的 Jupyter Notebook 环境，可以通过以下方法完成： #### 1. 安装必要的扩展 确保已安装 **Python 扩展** 和 **Jupyter 扩展**。这些扩展支持 Python 开发以及 Jupyter Notebook 功能的集成[^2]。 #### 2. 设置 Python 解释器 选择合适的 Python 解释器是关键一步。点击左下角的状态栏中的 Python 版本提示，或者通过命令面板 (`Ctrl+Shift+P`) 输入 `Python: Select Interpreter` 来切换解释器。应选择由 Anaconda 提供的 Python 环境，通常路径类似于： ```plaintext /path/to/anaconda/envs/<your_env_name>/bin/python ``` 这步操作会加载 Anaconda 管理下的依赖库和工具，包括 Jupyter Notebook 及其相关组件[^3]。 #### 3. 创建并运行 Jupyter 单元 一旦选择了正确的解释器，在编辑器中可以创建新的 `.py` 文件或直接打开现有的 Jupyter 笔记本文件 (.ipynb)，然后利用顶部菜单选项启动交互式窗口。此时可以在单独的单元格内编写代码，并即时查看结果。 对于 Cython 支持的情况，如果需要加速某些计算密集型任务，则需额外引入 `%load_ext cython` 并遵循特定规则来定义 Cython 细胞[^4]。例如： ```python %load_ext cython %%cython def primes(int kmax): cdef int n, k, i cdef float p result = [] if kmax > 0: n = 1000 # an initial guess sieve = [True] * n while len(result) < kmax: for k in range(1, n//2): sieve[k*2] = False p = 2 while p*p < n and p*p <= max(sieve): if sieve[p]: for i in range(p*p, n, p): sieve[i] = False p += 1 for k in range(n): if sieve[k]: result.append(k) n *= 2 return result[:kmax] ``` 上述例子展示了如何将 Cython 编写的函数嵌入到 Jupyter Cell 当中以便获得性能提升。 #### 4. 远程服务器连接（可选） 如果有需求的话还可以设置与远程主机上的 Jupyter Server 建立链接关系从而充分利用云端资源来进行大规模数据处理等工作流。 --- ### 总结 综上所述，要在 VS Code 上成功配置基于 Anaconda 的 Jupyter Notebook 工作流程，主要涉及正确挑选 python kernel、启用 jupyter 插件功能这两方面工作内容。