在现代编程和数据分析的世界里，VS Code（Visual Studio Code）与Jupyter Notebook的结合，成为了无数开发者和数据科学家的宠儿。这一强大的组合，不仅将VS Code的编辑、调试与版本控制功能与Jupyter的交互式计算能力相结合，还提供了一个高效、灵活的工作环境。

本文旨在手把手带领python初学者一劳永逸解决所有环境搭建、安装配置问题，并介绍几种常见的python开发工具。重点介绍python3.7.2的安装、用IDLE的交互式界面和脚本编辑界面运行python代码、用命令行界面运行python代码、pip包管理器切换国内镜像、安装第三方模块。

信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。 Python有许多库进行静态或动态的数据 ...

首先我们定义两个函数，以便够造成一些错误和异常，方便来进行对于 Jupyter Notebook 的错误异常相关知识的学习： 首先，通过调用函数，我们来引发一个“分母为零”的异常： 在 notebooke 中执行 %xmode Plain 可以设置为当异常发生时只展示简单的异常信息。