首先在打开终端,输入python , 然后import sys,最后执行sys.executable 结果如下图,路径是:/home/jack/anaconda2/bin/python 第二 在终端 输入 jupyter notebook 后,新建一个ipynb 文件,同样是 import sys,sys.executable,结果输出是:/usr/bin/python 如下图: 也就是说终端的路径 与jupyter notebook 的路径不一...
jupyter notebook 1. 这将打开Jupyter的界面。创建一个新的Notebook,命名为example.ipynb。 3. 导入模块并使用 现在,我们可以在Notebook中导入mymodule并使用它的功能了。以下是操作步骤: 在Notebook中的一个代码单元格中输入以下内容: # 导入我们之前创建的mymodule模块importmymodule# 使用模块中的greet函数greeting...
一般在python中,会遇到在终端的虚拟环境中可以import某模块,但是在jupyter notebook无法导入的问题,而在jupyter notebook上明明选择了对应虚拟环境的kernel。 如何查看 一个很有可能的原因是,其实jupyter notebook上连接的python并不是虚拟环境中的。 在terminal查看 在jupyter查看 二者必须一样才是正确的! 不一样怎么...
首先Jupyter Notebook要确保IPythonKernel是可用的 而我们必须手动添加一个具有不同版本Python的内核或虚拟环境 确保环境已经用conda activate xxx激活之后,安装ipykernel(为Jupyter提供IPython内核) 代码语言:txt AI代码解释 pip install --user ipykernel 接下来,添加虚拟环境到Jupyter 代码语言:txt AI代码解释 python ...
到这里就完成了90%的任务。最后,我们将在jupyter notebook里导入cv2。 5.在jupyter notebook里导入cv2 打开jupyter notebook,如图操作: 点击他(就是我们刚刚添加好的kernel),输入“import cv2” ,得到下图的结果: 发现没有报错,非常好,终于解决了我们的问题。
使用notebook时切换不同env kernel 在cmd terminal中,输入 python -mipykernelinstall –user –name my_env –display-name “Python (my_env)” 这里的my_env可替换成你想命名的环境名称 这里,ipykernel是jupyter的python kernel,我们新建了名为Python (my_env)的kernel,且使用的python为系统本地终端的python...
现在重启Jupyter Notebook后就可以直接使用pandas、numpy等我们配置好的库! 但这个方法也有一个弊端,就是由于文件缺少相关导入代码,因此可能打包发给别人用时会无法执行,我们也不可能再次检查所用的代码然后手动导入一遍,所以只能在自己修改了配置文件的设备上用用。
2、遇到Jupyter Notebook运行指定的conda虚拟环境 2.1 原因分析 看一下当前环境路径:发现是默认安装conda下的路径,不是我们想要的虚拟环境 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importsys sys.executable sys.executable 可以发现我们之前在jupyter添加的环境只是添加了一个空壳,并没有改变内核,使用的还是...
2、遇到Jupyter Notebook运行指定的conda虚拟环境 2.1 原因分析 看一下当前环境路径:发现是默认安装conda下的路径,不是我们想要的虚拟环境 importsys sys.executable sys.executable 可以发现我们之前在jupyter添加的环境只是添加了一个空壳,并没有改变内核,使用的还是主环境的python。因此我们一定要在我们创建的环境中执行...
由于需要用到python中的某个库,因此打开命令行窗口cmd,然后使用pip安装。安装成功后,在cmd中输入python调出python环境,import该模块并使用,可以正常使用。但是打开juypter notebook,import该模块,却显示No module xxx found。出现这种情况的原因是juypter notebook和spyder等都是安装Anaconda时安装的,它们依赖的是Anaconda所...