jupyter notebook 添加conda环境变量为内核(kenel)

本文指导如何在Python环境中安装ipykernel,将Conda环境添加到JupyterNotebook,并重启内核以实现环境切换。步骤包括安装ipykernel、添加环境并指定名称,以及重启内核使其生效。
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第一步:安装ipykernel

在激活环境后,需要安装ipykernel包,以便将Conda环境添加到Jupyter Notebook中。使用以下命令安装:

pip install ipykernel

第二步:将Conda环境添加到Jupyter

需要将Conda环境添加到Jupyter Notebook中,以便在Notebook中选择和使用它。运行以下命令:

python -m ipykernel install --user --name envname --display-name "EnvName"

注意:将display-name "EnvName"中的EnvName替换成自己的环境变量名

第三步:重启内核

在上面运行代码运行结束后,重启内核,然后就可以在当前内核下拉框中看见你添加的环境名。
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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

### 配置 Jupyter Notebook 使用 Conda 虚拟环境 为了使 Jupyter Notebook 能够连接并使用由 Conda 创建的虚拟环境,需要完成以下几个方面的操作: #### 1. 激活目标 Conda 虚拟环境 激活所需的 Conda 虚拟环境是第一步。这可以通过运行以下命令实现: ```bash conda activate your_env_name ``` 其中 `your_env_name` 是要使用的 Conda 虚拟环境名称[^1]。 #### 2. 安装 `ipykernel` 到指定环境中 在已激活的目标虚拟环境中安装 `ipykernel` 库,这是为了让该环境能够被 Jupyter Notebook 所识别和支持作为内核之一。执行如下命令即可完成此过程: ```bash pip install ipykernel ``` 上述步骤确保了当前活跃的 Conda 环境具备必要的组件来支持 Jupyter Notebook 的功能需求[^3]。 #### 3. 将虚拟环境注册为 Jupyter 内核 通过下面这条特定格式化的 Python 命令行调用来把刚才准备好的 Conda 虚拟环境正式添加进入 Jupyter Notebook 可选 kernels 的清单里去: ```bash python -m ipykernel install --user --name=your_env_name --display-name="Your Display Name" ``` 这里需要注意的是参数中的两个名字字段定义: - `--name`: 表示实际背后存储关联关系所用的技术名; - `--display-name`: 用户界面友好型展示标签,在启动后的 Jupyter Notebook UI 上会看到这个名字代表对应 kernel[^4]。 #### 4. 启动 Jupyter Notebook 并验证新 Kernel 是否可用 最后一步是在已经配置好一切之后正常开启 Jupyter Notebook 实例,并确认之前新增加的那个来自自定义 Conda Virtual Environment 的选项确实存在可用了。可以简单地从终端或者命令提示符窗口输入标准指令开始服务端程序工作流程: ```bash jupyter notebook ``` 一旦浏览器加载页面成功,则可以在新建文档时找到对应的 Kernel 名称以供选择使用[^2]。 以上就是完整的关于如何让 Jupyter Notebook 支持 Conda 创建出来的独立开发测试专用隔离空间的方法介绍。
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