python学习之——修改Anaconda中jupyter notebook默认工作路径

最新推荐文章于 2025-03-31 21:32:20 发布
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分类专栏： python 文章标签： Annconda
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本文介绍了如何修改Anaconda中Jupyter Notebook的默认工作路径。通过在Anaconda Prompt中运行`jupyter notebook --generate-config`生成配置文件，然后找到并编辑`.jupyter/jupyter_notebook_config.py`，删除相应行的注释符并设置`notebook_dir`为你希望的路径，例如`F:Apython`。建议使用Notepad++等编辑器进行编辑，以方便查看和修改代码。

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  • 打开Anaconda Prompt 

在这里面输入
jupyter notebook --generate-config

在文件夹下会产生配置文件jupyter_notebook_config.py。

在这里会看到annconda的安装路径，然后按照这个路径去找C盘

找到.jupyter下的jupyter_notebook_config.py文件

在这里由于我安装了，Notepad++，大家也可以安装一下这个，在大家看程序的时候比较方便，支持python,R,Jave,Shell,matlab,C,C++等等很多种语言。

Note

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在上述位置添加目标目录就可以。
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warmth_wind的博客
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28.Anaconda安装jupyter notebook、jupyterlab及体验
迷逝
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手贱，不小心将Anaconda自带得jupyter给卸载了，没法子了查了好多资料都比较麻烦，所以自己摸索着重新安装，记录一下心得。说明：Anaconda没有加入环境变量，Anaconda官方建议不要将Anaconda加入环境变量，这就意味着他和python是可以共存的。
【python基础】——Anaconda下包更新的坑及安装与卸载、及安装后Jupyter Notebook没反应的解决方法
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LDA模型的学习历程——安装Anaconda+使用jupyter notebook
new_cloudy的博客
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Mac上修改anaconda的默认安装路径/报错:__conda_exe:1: no such file or directory: /Users/用户名/anaconda3/bin/conda
eikiZ's blog～
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ppwwp的专栏
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Anaconda 安装与 Jupyter Notebook 环境配置完整指南
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8.9:如何在Python中修改当前工作目录？
小兔子平安
04-21 2438
通过掌握修改当前工作目录的方法，我们能够更方便地管理文件和目录，提高编程效率。同时，这也是Python编程中的基础操作之一，对于初学者来说是必须掌握的知识点。
anaconda的jupyter notebook与电脑原本的jupyter notebook冲突
03-31
### 如何避免或解决 Anaconda Jupyter Notebook 和系统原生 Jupyter Notebook 的路径或环境冲突 当同时安装了 Anaconda 提供的 Jupyter Notebook 和通过其他方式（如 `pip` 或系统自带）安装的 Jupyter Notebook 时，可能会发生路径或环境冲突。以下是几种解决方案以及注意事项： #### 方法一：优先使用 Anaconda 环境启动 Jupyter Notebook 可以通过指定 Anaconda 的 Python 解释器来运行 Jupyter Notebook，从而避免与其他版本的冲突。具体操作如下： 1. 打开终端并激活 Anaconda 环境（如果尚未激活）。通常情况下，默认环境中已经包含了 Jupyter Notebook[^1]。 2. 使用以下命令启动 Jupyter Notebook： ```bash jupyter notebook ``` 此命令会调用当前活动环境中的 Jupyter 版本。 #### 方法二：创建独立的 Conda 虚拟环境 为了避免不同项目之间依赖库的干扰，可以为每个项目单独创建一个 Conda 虚拟环境，并在其中安装所需的工具和库。这样也可以有效隔离 Anaconda 的 Jupyter Notebook 和系统原生的 Jupyter Notebook。 - 创建一个新的 Conda 环境： ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` - 激活该环境： ```bash conda activate myenv ``` - 在新环境中安装 Jupyter Notebook： ```bash conda install jupyter ``` #### 方法三：配置 PATH 变量以区分不同的 Jupyter 命令 如果需要在同一台机器上保留多个版本的 Jupyter Notebook，则可以通过调整系统的 PATH 环境变量来控制哪个版本会被默认执行。例如，在 `.zshrc` 或 `.bash_profile` 文件中设置： ```bash export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` 这一步确保 Anaconda 中的可执行文件优先于全局安装的同名程序被加载到内存中[^2]。 #### 方法四：手动卸载非必要的重复安装项 对于那些不再使用的旧版或其他来源的 Jupyter Notebook 实例可以选择彻底移除它们。比如利用 pip 卸载由它管理的部分： ```bash pip uninstall jupyter ``` 之后再验证仅剩下一个可用实例即可正常工作而无竞争状况存在[^3]。 #### 方法五：应用虚拟化技术分离开发空间 针对更复杂的场景——尤其是涉及频繁切换不同解释器及其配套组件的情况时，考虑采用 Docker 容器或者其他形式的应用沙盒可能是更好的长期策略之一[^4]。 --- ### 总结 以上介绍了多种途径帮助开发者妥善处理因多重渠道引入所引发的相关难题；无论是简单修改 shell 配置还是深入探索容器化的可能性都值得尝试依据个人实际需求选取最合适的方案加以实施。
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