要在Jupyter Lab中启用中文支持,你可以按照以下步骤进行操作: 安装jupyterlab-language-pack-zh-CN插件: 这个插件提供了Jupyter Lab的中文语言包。你可以通过以下命令安装它: bash pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN 或者,如果你使用的是conda环境,可以使用以下命令: bash conda install -c conda-forge...
pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN 管理切换conda的环境 jupyterLab关联环境 conda创建虚拟环境的时候直接加上,省事了 conda create -n 环境名称 python=3.6 ipykernel 也可以conda创建完虚拟环境之后再关联到jupyter上 先激活虚拟环境,在虚拟环境下安装...
在JupyterLab 3.0中，扩展开发人员可以打包JavaScript或CSS，并将其与预构建的代码一起通过PyPI提交。对于插件开发者来说，扩展可以作为单独的软件包发布到PyPI和conda-forge，也可以与Jupyter Server扩展和Classic Notebook扩展捆绑到现有的软件包中。这有助于让整个JupyterLab生态系统更加协调一致。例如，ipywidgets使用...
JupyterLab 扩展现在可以作为预构建的扩展进行分发，而不需要用户重新构建 JupyterLab 或安装 Node.js。用户可以使用熟悉的包管理器（如 pip、conda 和 mamba）将预构建的扩展作为 Python 包分发，从而使得安装和使用扩展更快更方便。 采用 pip 方式安装新的扩展。 预构建的扩展可以作为单独的包发布到 PyPI 和 conda...
conda install-c conda-forge jupyterlab=3 为何3.0升级如此重要 JupyterLab 3.0可以更快、更方便地安装使用扩展程序,它不要求用户重建JupyterLab,也不需要安装Node.js,Python用户可以通过pip来轻松安装扩展插件。 过去,JupyterLab用户需要环境中具有Node.js运行时才能构建和安装JupyterLab扩展。每次安装新的扩展程序时都...
JupyterLab 扩展现在可以作为预构建的扩展进行分发,而不需要用户重新构建 JupyterLab 或安装 Node.js。用户可以使用熟悉的包管理器(如 pip、conda 和 mamba)将预构建的扩展作为 Python 包分发,从而使得安装和使用扩展更快更方便。 采用pip 方式安装新的扩展。
conda install -c conda-forge jupyterlab=3 为何3.0升级如此重要 JupyterLab 3.0可以更快、更方便地安装使用扩展程序,它不要求用户重建JupyterLab,也不需要安装Node.js,Python用户可以通过pip来轻松安装扩展插件。过去,JupyterLab用户需要环境中具有Node.js运行时才能构建和安装JupyterLab扩展。每次安装新的扩展程序时都...
nbconvert 使用的 LaTeX 转换模板不支持中文,因此最后导出的 PDF 无法显示中文。我们需要新增一个支持中文的转换模板。 首先找到 Python 安装目录: $ conda list nbconvert # packages in environment at /opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/envs/py311: # # Name Version Build Channel nbconvert 7.10.0 py311...
使用pip 和 conda/mamba 方式安装新的扩展 JupyterLab 扩展现在可以作为预构建的扩展进行分发,而不需要用户重新构建 JupyterLab 或安装 Node.js。用户可以使用熟悉的包管理器(如 pip、conda 和 mamba)将预构建的扩展作为 Python 包分发,从而使得安装和使用扩展更快更方便。 采用pip 方式安装新的扩展。 预构建的扩展...
对于插件开发者来说,扩展可以作为单独的软件包发布到PyPI和conda-forge,也可以与Jupyter Server扩展和Classic Notebook扩展捆绑到现有的软件包中。 这有助于让整个JupyterLab生态系统更加协调一致。 例如,ipywidgets使用pip或conda安装新的7.6.0版,在JupyterLab 3.0中自动启用ipywidgets,无需额外的安装步骤!