VSCode安装python以及python第三方库----Numpy，pandas，matplotlib等等最全方法

最新推荐文章于 2025-06-06 00:30:00 发布

Extrella_

最新推荐文章于 2025-06-06 00:30:00 发布

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文章标签： python numpy pandas matplotlib vscode

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Extrella_/article/details/138204514

本文详细介绍了如何在VSCode环境下安装Python，包括下载Python、配置中文包，以及安装Numpy、pandas和matplotlib等第三方库。作者还分享了解决matplotlib使用问题和配置方法，以及对%matplotlibinline的建议。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Numpy，pandas，matplotlib等第三方库下载

其他情况

关于matplotlib使用时可能出现的问题

matplotlib包的其他配置

关于%matplotlib inline

前言

最近在学习有关python第三方库的使用，到网上查找下载Numpy，pandas，matplotlib的方法，发现没有针对使用VSCode安装的简短系列教程，自己也是在网上找大佬的博客，然后反复调试，最后成功完成安装，写了几个相关代码也都可以运行。所以特此发布我总结其他大佬发布文章后的安装方法。

python下载与安装

https://www.python.org/downloads/

在此界面选择下载系统，以Windows为例，直接点图中红色圈记位置，将会下载最新python版本。（推荐下载最新版本，可以减少麻烦）

如果需要下载其他版本，往下翻，在如下图位置进行选择下载。

下载完成后会跳出这个界面，有两个选择！！！无论哪种，记得勾选画圈部分

（1）Install Now会直接下载到C盘某文件

（2）Customize installation自定义安装

按如下图进行勾选，Browse选择安装路径（推荐：可以保护C盘不被过多的文件占用，从而避免系统运行缓慢的问题，而且容易找到文件）

VSCode下载与安装

https://code.visualstudio.com/Download

对于Windows下载文本的解释

文本	文本解释
User Installer	默认安装在当前计算机帐户目录，如果使用另一个帐号登陆计算机将无法使用别人安装的vscode。vscode默认提供的为User Installer
System Installer	安装在非用户目录,例如C盘根目录,任何帐户都可以使用。

推荐System Installer版本，它可以自定义安装路径（可以下载到python同一盘里，方便查找）

注意！！！按下图进行勾选

VSCode配置

下载中文包

作为一名英语渣，我选择下载中文包（-_-||）

有两种方法（推荐2）

（1）打开VSCode，Ctrl + Shift + P，点第一个，然后选择下载语言并使用

（2）按下面这个图，搜索Chinese，点击安装即可

下载python

按图中方法，安装第一个就行了

下载完可以新建一个python文件运行print("Hello World")，最上面中间位置会跳出一个选项，要求你选择编译器，按他推荐的来就行，然后再次运行应该就没有问题了

Numpy，pandas，matplotlib等第三方库下载

如图，找到终端，点击新建终端（或者直接Ctrl + Shift + `），在命令行中输入

py -m pip install numpy

pandas，matplotlib的下载只需要将numpy替换即可

其他情况

如果没有出现上面这种下载进度条，显示错误的话，尝试使用下面这个命令

pip install numpy

关于matplotlib使用时可能出现的问题

matplotlib包的其他配置

我之前写一个作业，使用matplotlib的时候总是报错


Traceback (most recent call last):
  File "D:\VC\python\Lib\site-packages\pandas\compat\_optional.py", line 135, in import_optional_dependency
    module = importlib.import_module(name)
             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\VC\python\Lib\importlib\__init__.py", line 90, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1387, in _gcd_import
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load
  File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1324, in _find_and_load_unlocked
ModuleNotFoundError: No module named 'xlrd'

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):
  File "d:\VC\python运行文件\作业.py", line 8, in <module>
    fdata = pd.read_excel('D:/VC/tips.xls')
            ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\VC\python\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 495, in read_excel
    io = ExcelFile(
         ^^^^^^^^^^
  File "D:\VC\python\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1567, in __init__
    self._reader = self._engines[engine](
                   ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\VC\python\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_xlrd.py", line 45, in __init__
    import_optional_dependency("xlrd", extra=err_msg)
  File "D:\VC\python\Lib\site-packages\pandas\compat\_optional.py", line 138, in import_optional_dependency
    raise ImportError(msg)
ImportError: Missing optional dependency 'xlrd'. Install xlrd >= 2.0.1 for xls Excel support Use pip or conda to install xlrd.

大家可以复制下面这个代码去运行一下，如果说报错与上图类似，可以新建终端，输入

d:/VC/python/python.exe -m pip install x1rd -U --user --force-reinstall

红色部分：是我python包的路径，大家按自己的来

蓝色部分：注意看上图最后一行，报错的原因是没有下载x1rd。所以如果你报错的是其他，可以将蓝色部分改为你需要的

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
fdata = pd.read_excel('D:/VC/tips.xls')
print(fdata.head())
print(fdata.describe())  # Corrected typo here

fdata.rename(columns={'total_bill': '消费总额', 'tip': '小费',
                      'sex': '性别', 'smoker': '是否吸烟', 'day': '星期',
                      'time': '聚餐时间段', 'size': '人数'}, inplace=True)
print(fdata.head())
fdata['人均消费'] = round(fdata['消费总额'] / fdata['人数'], 2)  # Corrected typo here
print(fdata.head())
print(fdata[(fdata['是否吸烟'] == 'YES') & (fdata['性别'] == 'Male') & (fdata['人均消费'] > 15)])
fdata.plot(kind='scatter', x='消费总额', y='小费')
plt.show()
gb = fdata.groupby('性别')['小费'].mean()
print(gb)
print(fdata['星期'].unique())
r = fdata.groupby('星期')['小费'].mean()
fig = r.plot(kind='bar', x='星期', y='小费', fontsize=12, rot=30)
fig.axes.set_title('平均小费', fontsize=16)  # Changed title setting method
plt.show()
r = fdata.groupby(['性别', '是否吸烟'])['小费'].mean()
fig = r.plot(kind='bar', x=['性别', '是否吸烟'], y='小费', fontsize=12, rot=30)
fig.axes.set_title('性别和吸烟情况对小费的影响', fontsize=16)  # Changed title setting method
plt.show()
r = fdata.groupby(['聚餐时间段'])['小费'].mean()
fig = r.plot(kind='bar', x=['聚餐时间段'], y='小费', fontsize=15, rot=30)
fig.axes.set_title('聚餐时间段对小费的影响', fontsize=16)  # Changed title setting method
plt.show()

上面这个代码运行成功后会出现