1. 激活进入虚拟环境 conda env list conda activate envname 进入幻境 2. 安装ipykernel库 查看是否已经安装ipykernel condalist# 查看所有已安装的第三方condalist|findstripykernel ipykernel未安装 3. 安装ipykernel conda install ipykernel 4. 设置环境 注意:name后跟当前环境名 python -m ipykernel insta...
首先,打开Anaconda Prompt并输入以下命令来创建一个新的Conda虚拟环境。假设我们要创建一个名为py38_env的环境,并指定Python版本为3.8: bash conda create -n py38_env python=3.8 2. 在Jupyter Notebook中关联新创建的Conda虚拟环境 为了能够在Jupyter Notebook中使用新创建的虚拟环境,我们需要执行以下步骤: 激活...
在虚拟环境中,您需要安装IPython内核以便在Jupyter Notebook中运行代码。在终端或命令提示符中,输入以下命令来安装IPython内核: condainstallipykernel 这将安装IPython内核包及其依赖项。 3. 将虚拟环境添加到Jupyter Notebook: 在Jupyter Notebook中,您需要将虚拟环境添加为可用的内核。在终端或命令提示符中,输入以下命...
查看虚拟环境 2、创建虚拟环境名称 创建虚拟环境:conda create -n 虚拟环境名字 python=python版本号 输入:conda create -n py38_env01 python=3.8 3、激活虚拟环境 conda activate py38_env01 4、安装nb_conda包 conda install nb_conda 5、在开始菜单就会发现对一个虚拟环境的 jupter notebook...
服务器上配置有多个conda虚拟环境,在使用jupyter notebook时需要使用其中的一个环境,但是其默认是使用 base 环境。 我们该怎么切换环境呢。 Jupyter 在一个名为 kernel 的单独进程中运行用户的代码。kernel 可以是不同的 Python 安装在不同的 conda 环境或虚拟环境,甚至可以是不同语言(例如 Julia 或 R)的解释器。
conda install jupyter 启动Jupyter Notebook:在终端中运行以下命令,启动Jupyter服务器和内核。 jupyter notebook方法二:为Conda环境创建特殊内核 安装nb_conda库:在终端中运行以下命令,安装nb_conda_kernels库。这将帮助您为Conda环境创建特殊内核。 conda install nb_conda_kernels 重启Jupyter Notebook:重启Jupyter Note...
在Jupyter Notebook中添加Conda虚拟环境可以帮助您隔离不同项目的依赖关系,确保每个项目在独立的环境中运行。以下是添加Conda虚拟环境的步骤: 打开终端或命令提示符窗口,激活您想要使用的Conda虚拟环境。确保您已安装Anaconda或Miniconda,并且Conda已正确配置。 打开Jupyter Notebook应用程序。您可以在终端或命令提示符中输入...
首先，在该虚拟环境中安装包ipykernel。命令如下：conda install [-n 虚拟环境名] ipykernel 其次，将环境名写入jupyter notebook的kernel中。命令如下：python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称 --display-name "虚拟环境名称"再次，查看已有的kernel。命令如下：jupyter kernelspec list 荟萃知识...
在虚拟环境中安装ipykernel: conda create -n my-conda-env # creates new virtual env conda activate my-conda-env # activate environment in terminal conda install ipykernel # install Python kernel in new conda env ipython kernel install --user --name=my-conda-env-kernel # configure Jupyter to...