用VSCode做Python数据分析与可视化，核心是配好环境、装对插件、写得顺手：先安装Python 3.9–3.12及pandas/numpy/matplotlib/seaborn/plotly/jupyter；再安装VSCode官方Python插件并正确配置解释器；接着新建.py文件编写分析脚本，支持# %%分块执行与Interactive窗口调试；最后用Plotly生成交互式HTML图表并导出。
用 VSCode 做 Python 数据分析与可视化，核心是配好环境、装对插件、写得顺手——不靠花哨功能，靠稳定+高效+可调试。
装好 Python 环境和核心库
VSCode 本身不带 Python 运行环境，得先本地装好 Python（推荐 Python 3.9–3.12），再用 pip 安装常用库：
- pandas：处理表格数据（读 Excel/CSV、清洗、聚合）
- numpy：数值计算基础，pandas 底层依赖
- matplotlib 和 seaborn：画统计图（折线、柱状、热力图等）
- plotly（可选）：交互式图表，适合网页展示或 Jupyter 导出
- jupyter：支持 .ipynb 文件，VSCode 内置 Jupyter 支持需此包
一行命令搞定（终端里运行）：
pip install pandas numpy matplotlib seaborn plotly jupyter
配置 VSCode：Python 插件 + 解释器选择
在扩展市场搜 “Python”（Microsoft 官方插件），装好后重启。关键一步：告诉 VSCode 用哪个 Python 解释器。
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 按 Ctrl+Shift+P（Win/Linux）或 Cmd+Shift+P（Mac），输入 Python: Select Interpreter
- 选你刚装好库的那个 Python 路径（比如
~/anaconda3/bin/python或C:\Users\XXX\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe） - 确认右下角状态栏显示对应解释器路径，且没报错
这样写 import pandas as pd 才不会标红，代码补全和类型提示才生效。
写分析脚本：从读数据到画图，一气呵成
新建 analysis.py，直接写逻辑，不用切窗口：
- 用
pd.read_csv("data.csv")读数据，.head()快速预览 - 用
df.describe()、df.isnull().sum()快速探查 - 画图时，加
plt.show()（matplotlib）或fig.show()（plotly）让图弹出来 - 想边写边看结果？右键 → Run Python File in Terminal，或者用 Python Interactive 窗口（Ctrl+Shift+P → “Python: Create Python Interactive Window”）
小技巧：在代码中写 # %% 可划分代码块，配合 Interactive 窗口实现类似 Jupyter 的分段执行。
可视化进阶：用 Plotly 做交互图，导出 HTML
Matplotlib 适合快速出图，但交互性弱；Plotly 更适合探索分析或汇报：
- 画散点图加趋势线：
px.scatter(df, x="age", y="income", trendline="ols") - 保存为独立网页：
fig.write_html("report.html")，双击就能打开，带缩放、悬停、下载功能 - VSCode 内置支持渲染 Plotly 图（需开启设置：
"python.dataScience.renderPlotly": true）
如果图太多卡顿，关掉自动渲染，用 fig.show(renderer="browser") 强制弹浏览器查看。
基本上就这些。不复杂，但容易忽略解释器配置和库安装顺序。跑通第一个 pd.read_csv + plt.plot，后面就全是熟练活了。
