jupyter notebook报错

本文总结了Jupyter Notebook在使用过程中可能遇到的六种常见问题及解决方案,包括环境变量未配置、工作目录变动、版本过旧、重复安装、防火墙拦截及缺失模块等问题。

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由于笔者天生热爱鼓捣,以至于在jupyter notebook下载后的十天中运行报错过N次,浪费了很久的时间,所以针对我自己遇到的情况进行小的汇总:

第一种情况:环境变量未添加

  最常见的情况,恐怕就是没有配置环境变量!!!,如果遇到这种情况,你应该庆幸这是最简单且最容易理解和解决的情况。

解决办法
如果你是通过anaconda下载的jupyter notebook,
找到anaconda文件夹下script的子文件夹,
如果该文件夹下存在jupyter的运行程序(简单说就是后缀为.exe ),
复制当前路径(别把运行程序带上)添加到环境变量中即可,
其他方式下载也都可找到程序路径然后添加

环境变量的添加可通过系统里找到环境变量,在PATH下添加即可。


第二种情况:默认工作目录的改动(需要参考链接理解工作目录的更改)

  简单的过去了,下面出现复杂些的。另一种情况可能是:这个时候你在cmd下输入jupyter notebook时会报错,具体的报错最下面几行是这样的,如图:
在这里插入图片描述
出现这样的错误是你不小心把自己jupyter noterbook的工作目录那个文件夹移动了或修改了名字等。

解决办法
这时只需要再次更改回原本设置或重新设置一个新的工作目录环境就好。
至于这时怎么设置,通过jupyter notebook --generate-config等一系列操作来改变,详情参考:https://blog.youkuaiyun.com/Data_Arrow/article/details/88381388

这里要简单解释下,所谓工作目录就是你打开jupyter notebook时出现的界面所在位置,如图:
在这里插入图片描述
当然,默认的jupyter notebook工作目录应该不是这样的,我调整了放在了其他盘里,详情还是参考上条链接。


第三种情况:版本老旧

  这也是一种很常见的原因,jupyter notebook版本需要更新!!! 这个解决方案就是在cmd下运行pip install --upgrade jupyter notebook将版本升级至最新即可。


第四种情况:重复安装jupyter

  笔者曾经干过一次蠢事和蠢事后的巧合,由于安装jupyter notebook并非一种方法,我曾经安装了anaconda里面已经装好了jupyter notebook,这时我用pip工具在cmd下又安装了一次jupyter notebook。注意了,这个时候可能报错打不开。

解决办法:
在cmd命令行里使用pip uninstall jupyter notebook卸载一个jupyter notebook就可以


第五种情况:防火墙问题

  这种情况属于安全权限问题,这个需要你关闭防火墙登陆。详情参考:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41813895/article/details/81739502


第六种情况:缺少模块或包

缺少包或者文件ModuleNotFoundError: No module named ‘xx’
解决方案:
先pip uninstall xx
再 pip install xx (其实就是卸载重装)
或者有的是缺少文件,你就要到提示错误的文件的路径里把缺少的这个文件加上。


终极解决方案

  如果你发现哪个情况都不是(这种概率很小),请你把jupyter notebook清除干净,然后重新下载再去尝试。

### Anaconda运行Jupyter Notebook报错解决方案 在Anaconda环境下运行Jupyter Notebook时,可能会遇到多种类型的错误。以下是一些常见问题及其解决方案: #### 1. **nb_conda与Python版本不匹配** 如果遇到nb_conda与Python版本不兼容的问题,可以通过以下方法解决: - 确保当前环境的Python版本与nb_conda兼容。 - 使用命令重新安装`nb_conda`以确保其正确配置[^1]: ```bash conda install nb_conda ``` #### 2. **ImportError: cannot import name ‘generator_to_async_generator’** 当出现此类错误时,通常是因为`ipython`或`prompt_toolkit`版本存在问题。可以尝试以下步骤: - 切换到目标虚拟环境后,卸载并重新安装相关模块: ```bash pip uninstall -y ipython prompt_toolkit pip install ipython prompt_toolkit ``` 这将确保安装的是最新且兼容的版本[^2]。 #### 3. **ModuleNotFoundError: No module named ‘IPython.core’** 此错误表明缺少`IPython`模块或其核心组件未正确安装。可以使用以下命令强制重新安装`IPython`: ```bash pip install ipython --ignore-installed ipython ``` 通过忽略已安装的版本,可以避免潜在的冲突问题[^2]。 #### 4. **Jupyter Notebook无法连接服务或运行代码** 如果Jupyter Notebook无法启动服务或运行代码,可以尝试直接运行Base环境中的Jupyter Notebook: - 在Anaconda Prompt中激活Base环境: ```bash conda activate base jupyter notebook ``` 进入页面后,切换到所需的虚拟环境即可正常工作[^2]。 #### 5. **图片显示模糊** 在使用Matplotlib绘图时,如果图片显示模糊,可以通过以下代码设置更高的分辨率: ```python import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' ``` 这将使生成的图片更加清晰。 #### 6. **IOPub data rate exceeded** 当数据传输速率超过限制时,Jupyter Notebook报错“IOPub data rate exceeded”。可以通过修改配置文件解决此问题: - 找到Jupyter Notebook的配置文件路径,并编辑`jupyter_notebook_config.py`文件: ```bash jupyter notebook --generate-config ``` - 在配置文件中添加以下内容以提高数据传输速率限制: ```python c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 10000000 ``` 保存文件后重启Jupyter Notebook[^5]。 #### 7. **Mac电脑创建Python文件报错500** 在Mac系统下,如果创建Python文件时出现500错误,可能是由于权限问题或其他配置错误导致。可以参考以下步骤: - 检查文件权限是否正确。 - 如果问题仍未解决,可以尝试重装Jupyter Notebook[^3]。 #### 8. **Win10系统下的其他常见问题** 在Windows 10系统下,可能还会遇到以下问题: - 文件夹权限不足:确保Anaconda相关的文件夹(如`C:\Users\<用户名>\Anaconda3`)具有足够的权限[^4]。 - 用户名包含非英文字符:建议将用户名设置为纯英文,以避免潜在的编码问题[^4]。 --- ### 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何在Jupyter Notebook中绘制清晰的图表: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 设置SVG格式以提高分辨率 %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' # 绘制正弦波 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.title("Sine Wave") plt.xlabel("X-axis") plt.ylabel("Y-axis") plt.show() ``` --- ###
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