VS Code에서 Jupyter Notebook 실행하기
지난 포스트에서는 주니터 노트북 설치하는 방법, 그리고 실행하는걸 살펴보았는데요.
오늘 포스트의 목표는 딱 하나입니다.
VS Code 하나로 Jupyter Notebook 실행부터 시각화까지 끝내는 실전 루틴 만들기
조금 더 세부적으로 말씀드리면, 오늘 포스트에서 다루는 것은
- VS Code에서 Jupyter Notebook 실행 기본 루틴
- 가상환경(venv/conda) + 커널 선택 감각 익히기
- Notebook에서 바로
- Matplotlib
- シーボーン
- プロット
로 그래프 그리는 미니 레시피 정리
한 번 습득해두면,
앞으로는 “터미널에서 jupyter notebook 치고 브라우저 열고…” 할 필요 없이
그냥 VS Code만 열면 데이터 실험 + 시각화까지 한 번에 가능해집니다.
기본 개념 정리 – VSCode + Jupyter Notebook 조합 이해하기
왜 굳이 VSCode에서 Jupyter를 돌릴까?
Jupyter Notebook만 써도 되는데, VS Code를 쓰면
- 코드 편집, 디버깅, Git 관리까지 한 IDE에서 처리
.py파일과.ipynb를 왔다 갔다 하면서 작업 가능- 확장 기능(Pylance, Black, isort, Ruff 등)으로
“연구 노트 + 실제 서비스 코드” 간 격차를 줄이기 쉬움
그래서 실무에서는
- “빠른 실험 → Notebook”
- “결론 난 코드 → .py / Django / FastAPI로 옮기기”
이 흐름을 VSCode 하나로 묶는 경우가 많아요.
준비 1 – VS Code + 필수 확장 설치
1. VS Code 설치
- 아직 설치 안 되어 있으면 공식 사이트에서 설치해 주세요.
- Mac 기준:
.dmg파일 받아서 Applications로 드래그 → 실행.
2. 꼭 설치해야 할 VS Code 확장 2개
VS Code 왼쪽 사이드바의 Extensions(사각형 4개 아이콘) 클릭 후 검색
- Python (by Microsoft)
- 파이썬 코드 인텔리센스, 가상환경, 디버깅 지원
- Jupyter (by Microsoft)
.ipynb파일 열기, 셀 실행, 커널 선택 기능 제공
이 두 개만 있으면
오늘 주제인 Vscode에서 주피터 노트북 실행을 위한 준비는 끝입니다.
준비 2 – 가상환경 생성 & 라이브러리 설치
1. 프로젝트 폴더 만들기
터미널에서
mkdir vscode_jupyter_demo
cd vscode_jupyter_demo2. 仮想環境 만들기 (venv 예시)
python3 -m venv .venv # 또는 python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Mac / Linux
.venv\Scripts\activate. # Windows라면프롬프트 앞에 (.venv) 가 보이면 성공입니다.
3. 시각화 라이브러리 설치
Notebook에서 바로 그릴 세 친구를 설치합니다.
pip install jupyter matplotlib seaborn plotly※ Anaconda/Miniconda를 쓰신다면
conda install matplotlib seaborn처럼 conda로 설치해도 됩니다.
VSCode에서 주피터 노트북 실행하기
1. VS Code로 폴더 열기
VSコード 실행 → File > Open Folder... → vscode_jupyter_demo 폴더 선택.
2. 새 Jupyter Notebook 만들기
- VS Code 좌측 Explorer에서 “New File” 클릭
- 파일 이름을 예를 들어
visual_demo.ipynb로 저장 - VS Code가 바로 Notebook UI로 전환됩니다.
또는 상단 Command Palette에서
Command Palette (⌘+Shift+P / Ctrl+Shift+P) → "Jupyter: Create New Blank Notebook"3. 커널(실행 파이썬) 선택
Notebook 오른쪽 상단의 커널(Kernel) 영역을 클릭 →Python 3.x (.venv) 환경을 선택.
- ここで 우리가 만든 가상환경을 선택해야
방금 설치한 Matplotlib/Seaborn/Plotly가 잘 작동합니다.
Notebook 셀에서 Matplotlib 기본 루틴
첫 번째 셀에 아래 코드를 넣고 실행해 볼게요.
import matplotlib.pyplot as plt
# 간단한 데이터
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 7, 9, 12, 11]
plt.plot(x, y, marker="o")
plt.title("Simple Line Plot (Matplotlib)")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.grid(True)
plt.show()- 실행 버튼 ▶️ 을 누르면
셀 아래에 折れ線グラフ가 바로 나옵니다. - Notebook의 진짜 매력은 바로 이 “코드 아래에 바로 결과”죠.
Seaborn으로 한 단계 더 예쁘게
Seaborn은 Matplotlib 위에 올라가는 고급 스타일 라이브러리です。
새 셀에
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 샘플 데이터프레임
df = pd.DataFrame({
"month": ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun"],
"sales": [120, 130, 125, 150, 160, 170]
})
sns.set(style="whitegrid")
ax = sns.barplot(data=df, x="month", y="sales")
ax.set_title("Monthly Sales (Seaborn)")- Matplotlib보다 스타일이 기본적으로 예쁜 막대그래프가 나옵니다.
- Notebook에서는 이 그래프도 셀 밑에 바로 표시
Plotly로 인터랙티브 그래프까지
Plotly는 줌/드래그/툴팁 등 인터랙션이 가능한 그래프를 쉽게 만들 수 있는 라이브러리입니다.
import plotly.express as px
df = pd.DataFrame({
"date": pd.date_range("2024-01-01", periods=30, freq="D"),
"value": [i + (i % 5) for i in range(30)]
})
fig = px.line(df, x="date", y="value", title="Interactive Time Series (Plotly)")
fig- Notebook에서 실행하면,
마우스로 줌 인/줌 아웃, 특정 구간 드래그, 범례 클릭 등
다이내믹하게 조작할 수 있는 그래프가 나타납니다.
이 루틴을 “나만의 기본 템플릿”으로 만들기
VS Code + Notebook에서 시각화 작업을 계속 할 거라면,
아예 첫 셀을 템플릿처럼 만들어 두고 복사해서 쓰는 걸 추천합니다.
はい：
# 기본 공통 셀 (템플릿)
import os
import math
import random
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px
sns.set(style="whitegrid")
print("✅ 기본 분석 환경 로드 완료")
이 셀 하나만 복사해두면,
새 프로젝트를 시작할 때마다 그냥 붙여넣고 실행만 하면 돼요.
용어 정리 (초보자용)
- VS Code Kernel(커널)
Notebook이 실제로 코드를 실행할 때 사용하는 파이썬 “엔진”.
어느 가상환경의 파이썬을 쓸지 선택한다고 이해하면 됩니다. - Matplotlib
파이썬에서 가장 오래되고 기본적인 그래프 라이브러리.
선 그래프, 막대 그래프, 산점도 등 대부분의 기본 플롯 지원. - シーボーン
Matplotlib 기반의 고급 시각화 라이브러리.
통계적 플롯, 예쁜 스타일, DataFrame 친화적 API 제공. - プロット
줌/툴팁/인터랙션이 가능한 대화형 그래프 라이브러리.
웹 대시보드, 리포트용 그래프에 많이 사용.
