[3/3] VSCode 에서 주피터 실행이 잘 안 되었다면? Visual Studio Code 에서 Jupyter Notebook 사용하기 [오늘코드todaycode]

📘 VSCode에서 Jupyter Notebook 실행하기 가이드

목차

1. 개요
2. 사전 준비
   1. VSCode 설치
   2. Python 설치
   3. Jupyter 및 Python 확장 설치
3. 가상 환경 설정
   1. 가상 환경 생성
   2. 가상 환경 활성화
4. Jupyter Notebook 실행 절차
   1. .ipynb 파일 생성
   2. 커널(Kernel) 선택
   3. Jupyter 서버 연결
   4. 코드 실행 확인
5. 데이터 분석 환경 구축
   1. 필수 라이브러리 설치
   2. 한글 시각화 환경 설정
   3. 샘플 데이터 분석
6. 문제 해결(Troubleshooting)
7. 참고문헌 및 주석

---

1. 개요

Visual Studio Code(이하 VSCode)는 가볍고 확장성 있는 에디터이며, Jupyter Notebook을 실행할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 통해 Python 기반 데이터 분석과 시각화를 VSCode 내에서 바로 실행할 수 있습니다.

---

2. 사전 준비

2.1 VSCode 설치

• VSCode 공식 사이트에서 다운로드 및 설치.

2.2 Python 설치

• Python 공식 사이트에서 설치.
• 영상에서는 Python 3.13을 사용.

2.3 Jupyter 및 Python 확장 설치

• VSCode 좌측 Extensions(확장) 메뉴에서 설치:
  • Python (Microsoft 제공)
  • Jupyter (Microsoft 제공)

---

3. 가상 환경 설정

3.1 가상 환경 생성

• 터미널 명령어:

 

# venv 가상 환경 생성 python -m venv venv

3.2 가상 환경 활성화

• Windows:

 

venv\Scripts\activate

• macOS/Linux:

 

source venv/bin/activate

• 터미널 프롬프트에 (venv) 표시가 나오면 성공.

---

4. Jupyter Notebook 실행 절차

4.1 .ipynb 파일 생성

• VSCode에서 새 파일 생성 → example.ipynb 저장.
• 코드 셀과 마크다운 셀이 표시됨.

4.2 커널(Kernel) 선택

• 우측 상단 Select Kernel 클릭 → 생성한 가상 환경 선택.

4.3 Jupyter 서버 연결

• VSCode는 자동으로 서버 실행.
• 필요시 수동 실행:

 

jupyter notebook

4.4 코드 실행 확인

• 코드 셀에 입력:

 

print("Hello Jupyter in VSCode!")

• 실행 후 출력 확인.

---

5. 데이터 분석 환경 구축

5.1 필수 라이브러리 설치

 

pip install --upgrade pip pip install jupyter ipykernel notebook pandas numpy matplotlib seaborn koreanize-matplotlib

5.2 한글 시각화 환경 설정

 

import matplotlib.pyplot as plt import koreanize_matplotlib

5.3 샘플 데이터 분석

 

import seaborn as sns import pandas as pd # 펭귄 데이터셋 불러오기 penguins = sns.load_dataset("penguins") # 기본 정보 확인 display(penguins.head()) # 상관계수 히트맵 sns.heatmap(penguins.corr(numeric_only=True), annot=True, cmap="coolwarm") plt.show()

---

6. 문제 해결 (Troubleshooting)

• 커널 연결 안 됨 → 가상 환경 활성화 여부 확인 후 ipykernel 재설치:

 

pip install ipykernel

• 라이브러리 ImportError 발생 → 해당 환경에 설치 여부 확인.
• 한글 깨짐 → koreanize-matplotlib 설치 후 적용.

---

7. 참고문헌 및 주석

• Visual Studio Code Docs: Jupyter in VSCode
• Python Docs: venv
• YouTube 영상: (754) [3/3] VSCode에서 Jupyter 실행 - 링크

---

📝 주석

• 가상 환경(Virtual Environment): 독립된 Python 실행 환경. 프로젝트마다 필요한 패키지를 분리하여 충돌 방지.
• 커널(Kernel): Jupyter에서 코드를 실행하는 프로세스. Python 인터프리터와 연결됨.
• ipykernel: Python 환경을 Jupyter 커널로 등록하기 위한 패키지.
• koreanize-matplotlib: matplotlib 그래프에서 한글 폰트를 자동 적용해주는 패키지.

---

👉 위 절차를 순서대로 따라 실행하면, VSCode에서 Jupyter Notebook을 문제없이 실행하고, Python 데이터 분석 및 시각화까지 바로 사용할 수 있습니다.

 

 

Visual Studio Code에서 Jupyter Notebook 사용하기

이 문서는 Visual Studio Code(이하 VS Code)에서 Jupyter Notebook 환경을 구축하고 활용하는 방법을 안내합니다. Jupyter Notebook은 데이터 분석 및 시각화에 널리 사용되는 도구이며, VS Code의 확장 프로그램[^1]을 통해 편리하게 사용할 수 있습니다.

목차

1. Jupyter Notebook 환경 구축 사전 준비
2. 가상 환경 설정 및 활성화
3. 필수 라이브러리 설치
4. Jupyter Notebook 파일 생성 및 실행
5. 주석 및 참고문헌

1. Jupyter Notebook 환경 구축 사전 준비

Jupyter Notebook을 사용하려면 먼저 VS Code에 파이썬 및 Jupyter 관련 확장 프로그램이 설치되어 있어야 합니다.

1. VS Code 설치: VS Code가 설치되어 있지 않다면, code.visualstudio.com에서 다운로드하여 설치합니다.
2. 파이썬 설치: 컴퓨터에 파이썬이 설치되어 있어야 합니다. 파이썬 설치 가이드는 이전 문서(파이썬 설치 가이드)를 참고해주세요.
3. 확장 프로그램 설치: VS Code를 실행한 후, 확장 프로그램 탭(Ctrl+Shift+X)에서 Python과 Jupyter 확장 프로그램을 검색하여 설치합니다.

2. 가상 환경 설정 및 활성화

프로젝트별로 독립적인 작업 환경을 유지하기 위해 가상 환경[^2]을 설정하는 것이 좋습니다.

1. VS Code 명령 팔레트 열기: Ctrl+Shift+P를 눌러 명령 팔레트를 엽니다.
2. 가상 환경 생성: 검색창에 Python: Create Environment를 입력하고 선택합니다.
3. 환경 유형 선택: Venv를 선택합니다. Conda는 Anaconda 사용자를 위한 옵션입니다.
4. 파이썬 인터프리터 선택: 가상 환경에 사용할 파이썬 버전을 선택합니다.
5. 터미널 활성화: VS Code 하단 터미널에서 source .venv/bin/activate (맥OS) 또는 .venv\Scripts\activate (윈도우) 명령어를 입력하여 가상 환경을 활성화합니다. 터미널 프롬프트 앞에 (.venv)가 표시되면 성공입니다.

3. 필수 라이브러리 설치

활성화된 가상 환경에 Jupyter Notebook 실행에 필요한 라이브러리를 설치합니다.

1. 활성화된 터미널에 다음 명령어를 입력합니다. pip install jupyter는 이제 사용되지 않습니다. 대신 pip install jupyterlab를 사용합니다.
2. pip install jupyterlab pip install notebook
3. Jupyter 노트북에서 데이터 분석 및 시각화를 위해 자주 사용하는 pandas, numpy, matplotlib, seaborn 라이브러리를 설치합니다.
4. pip install pandas numpy matplotlib seaborn
5. 한글 폰트가 깨지는 문제를 해결하기 위해 koreanize-matplotlib 라이브러리도 설치합니다.
6. pip install koreanize-matplotlib

4. Jupyter Notebook 파일 생성 및 실행

이제 Jupyter Notebook 파일을 만들고 코드를 실행해 보겠습니다.

1. VS Code의 파일 탐색기에서 새 파일 아이콘을 클릭하고, 파일 이름을 data_analysis.ipynb로 저장합니다.
2. .ipynb 파일을 열면 상단에 'Select Kernel' 버튼이 나타납니다.
3. 이 버튼을 클릭하여 방금 생성한 가상 환경(.venv)의 파이썬 인터프리터를 선택합니다.
4. 코드 셀에 다음 코드를 입력하고, 셀 좌측의 재생 버튼(▶)을 클릭하여 실행합니다.
5. # Jupyter Notebook을 위한 기본 라이브러리 임포트 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 한글 깨짐 방지 설정 import koreanize_matplotlib # 데이터 분석 실습을 위한 간단한 코드 data = {'city': ['서울', '부산', '대구', '광주'], 'population': [970, 340, 240, 150]} df = pd.DataFrame(data) print("기본 데이터프레임 정보:") df.info() print("\n데이터프레임 출력:") display(df) # 간단한 시각화 plt.figure(figsize=(8, 5)) sns.barplot(x='city', y='population', data=df) plt.title('주요 도시별 인구') plt.show()
6. 코드를 실행하면 하단에 결과가 출력되고, 시각화된 그래프가 셀 아래에 나타납니다. 이를 통해 Jupyter Notebook이 정상적으로 작동하는 것을 확인할 수 있습니다.

5. 주석 및 참고문헌

주석

참고문헌

• YouTube. (754) [3/3] VSCode 에서 주피터 실행이 잘 안 되었다면? Visual Studio Code 에서 Jupyter Notebook 사용하기. (2024년 5월 20일). https://www.youtube.com/watch?v=UQJCZMZdg18

[^1]: 확장 프로그램(Extension): VS Code의 기능을 확장하는 추가 소프트웨어입니다.

[^2]: 가상 환경(Virtual Environment): 특정 프로젝트에 필요한 라이브러리만을 독립적으로 관리할 수 있는 환경입니다.