conda activate your_env_name其中,your_env_name是你要激活的虚拟环境的名称。 打开Jupyter Notebook应用程序。你可以在终端或命令提示符中输入以下命令来启动Jupyter Notebook:jupyter notebook 在Jupyter Notebook中创建一个新的Notebook或打开一个现有的Notebook。 在Notebook中打开一个代码单元格,并输入以下命令来...
安装Jupyter。如果尚未安装Jupyter,可以使用以下命令在环境中安装:conda install jupyter 启动Jupyter。在终端或命令提示符窗口中运行以下命令:jupyter notebook这将启动Jupyter Notebook服务器,并在默认浏览器中打开Jupyter界面。 如果希望在启动时指定Jupyter的根目录,可以使用以下命令: 代码语言:txt 复制 jupyter noteboo...
新建环境后应该要先安装numpy和pandas。安装matplotlib需要这两个作为依赖。 如果还需要在jupyter lab中使用,还需要一些额外的步骤。 source activate 环境名称 conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "环境名称"...
在Jupyter Notebook中选择conda环境:在浏览器中打开Jupyter Notebook后,可以看到右上角有一个"New"按钮,点击它可以创建一个新的Notebook。在弹出的菜单中,可以看到有一个"conda"选项,点击它可以选择已创建的conda环境。 通过以上步骤,就可以在Jupyter Notebook中使用conda环境了。在每个Notebook中,可以独立安装和管理...
一、怎么创建新环境 conda create -n geo_env # 创建新环境(geo_env为我的新环境名) conda activate geo_env # 激活新环境 二、 为新环境下的jupyter配置默认路径。 1。打开终端,激活新建环境并进入 image.png 如我的新环境名为: geo_env conda activate geo_env ...
1.在 Jupyter Notebook 主界面中,打开一个新的或已有的 Notebook。 2.在 Notebook 中的代码单元格中输入以下 Python 代码,用于激活不同的 Conda 虚拟环境: python !conda activate <environment_name> 其中<environment_name> 是您要切换到的 Conda 虚拟环境的名称。执行这段代码后,当前的 Notebook 将使用指定...
1、首先激活自己的虚拟环境: conda activate env_name 2、借助ipykernel帮助实现,因此首先安装ipykernel: conda install ipykernel 安装完成后使用如下命令将虚拟环境写入到jupyter中: python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name env_name_display ...
补充知识:jupyter notebook根据conda环境创建内核 conda create -n 环境名称 python包或R 进入环境 安装包 然后 conda install ipykernel 给内核命名 python -m ipykernel install –name 自定义内核名称 但是如果配置环境有些特殊。我使用的是一个服务器(Ubuntu16.04)上的普通账户,anaconda由管理员安装在了根目录下...
#conda安装 conda install -c anaconda ipykernel # pip安装方法 pip install ipykernel 3. 在ipykernel中添加虚拟环境名称,--name后面对应你将设置的环境名称。 python -m ipykernel install --user --name=my_env 4. 重新启动jupyter notebook,当new notebook时,会发现可以选择python虚拟环境,我的虚拟环境...
1.创建虚拟环境并激活进入 conda create -n '名称' source activate'名称' environment.yml 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 name: ‘名称’ channels: - defaults dependencies: - python=3.6 - numpy - pandas - scikit-learn - scipy - matplotlib ...