jupyter notebook 加载虚拟环境

首先创建虚拟环境,并进入虚拟环境。
在终端安装ipykernel

pip install ipykernel

然后执行如下命令将创建的虚拟环境加入到jupyter

python -m ipykernel install --user --name=xxx(自定义kernel名)

最终在ipynb文件中的服务下的改变服务选择自定义的服务。

### 如何在 Jupyter Notebook 中配置和使用 Python 虚拟环境 要在 Jupyter Notebook 中成功运行并切换不同的 Python 虚拟环境,可以按照以下方法操作: #### 1. 创建虚拟环境 通过 `conda` 或者 `venv` 工具来创建一个新的虚拟环境。以下是基于 Conda 的命令: ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 此命令会创建名为 `myenv` 的虚拟环境,并指定其 Python 版本为 3.9[^1]。 激活该虚拟环境的命令如下: ```bash source activate myenv ``` #### 2. 安装必要的工具 为了使 Jupyter Notebook 支持多个虚拟环境中的不同解释器,需要安装 `ipykernel` 和其他支持库。具体步骤如下: - **全局安装必要插件** 如果尚未安装 `nb_conda` 插件,则可以在基础环境中执行以下命令: ```bash conda install nb_conda ``` - **在目标虚拟环境中安装 `ipykernel`** 进入所需的虚拟环境后,安装 `ipykernel` 库以便将其注册到 Jupyter Notebook 上下文中: ```bash conda install ipykernel ``` #### 3. 将虚拟环境添加至 Jupyter Notebook 为了让 Jupyter Notebook 认识新创建的虚拟环境及其对应的 Python 解释器,需执行以下命令: ```bash python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name="Python (myenv)" ``` 上述命令的作用是将当前虚拟环境命名为 `myenv` 并显示为 `"Python (myenv)"`[^4]。 #### 4. 刷新或重启 Jupyter Notebook 完成以上设置之后,重新启动 Jupyter Notebook 实例或者刷新页面。此时,在新建笔记本选项列表中应该能看到新增加的虚拟环境条目 `"Python (myenv)"`[^5]。 当选择特定虚拟环境作为工作区时,所有依赖项都会限定在这个独立的空间里,从而有效避免冲突问题。 --- ### 示例代码展示 下面是一个简单的例子用于验证是否正确加载了预期的虚拟环境以及其中已有的模块: ```python import sys print(sys.executable) # 输出所用的具体 Python 可执行文件路径 ``` 如果一切正常的话,输出应指向刚才设定的那个虚拟环境目录下的 Python 文件位置。 ---
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