jupyter notebook 环境配置,安装第三方提示库

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环境配置

打开jupyter

安装jupyter

路劲重新设置

1:生成配置文件

2:修改配置文件

3:去掉 %***%

安装第三方提示库(Hinterland)

jupyter使用技巧


环境配置

打开jupyter

安装完anaconda默认都会自动安装好了jupyter,有的话直接点击打开就好了。

安装jupyter

如果没有jupyter,可以用安装命令安装:

pip install jupyter notebook

路劲重新设置

默认直接打开jupyter notebook 会打开 用户的个人目录,也就是c:/users/**

如果想要改成自己的项目目录,请按下面的操作执行。

1:生成配置文件

首先需要生成配置文件,在cmd命令行里输入

jupyter notebook –generate-config

 

如果出现不是内部或者外部命令,说明你没有装anaconda或者anaconda不在环境变量里,环境变量设置方式见:

https://jingyan.baidu.com/article/b24f6c82cba6dc86bfe5da9f.html

需要把 E:/anaconda 和 E:/anaconda/Scripts 都放到path 里面,

我装在了e盘,你要看自己的情况来定

 

2:修改配置文件

如果刚才的配置文件生成ok了,那么去找到这个路径的这个文件

 

找到

 

去掉#号,并且把你的项目路径填到引号里,比如我的:

如果你的文件夹里面出现了 \aaaa  这样的 需要再转义一下,写成 \\aaaa,改完之后保存。

3:去掉 %***%

 

 

右键属性

 

 

应用,就ok了,重新启动 jupyter notebook

 

安装第三方提示库(Hinterland)

jupyter notebook 编写代码的时候经常需要提示功能,必须按一次tab键才能弹出自动提示的框,还是挺麻烦的,有没有办法像pycharm那样能自动显示提示。这就需要安装Hinterland第三方提示库。

安装nbextensions

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user

安装nbextensions_configurator

 

pip install jupyter_nbextensions_configurator
jupyter nbextensions_configurator enable --user

重启jupyter,勾选Hinterland

到此就能正常使用提示功能了,快去体验吧!!

jupyter使用技巧

jupyter在编写python文件的时候有两种状态,一种是编辑状态,一种是命令状态。

编辑状态就是正常写python代码的状态,外框是绿色的

在编辑状态的时候可以用快捷键Ctrl+Enter键运行此编辑框的内容。也可以用Shift+Enter的快捷键运行此编辑框内容,同时跳到下个编辑框,如果后面没有编辑框,会自动再创建新的编辑框。

 

编辑状态切换到命令状态,可以在此时按下Esc键,或者点击外部的不是输入框的地方,此时外框是蓝色的。

在命令状态,可以通过命令来操作我们的python文件的代码块。

x:剪切当前代码块

d,d:按两次d删除代码块

c:复制选择的代码块

shift-v: 粘贴到上面

v: 粘贴到下面

a:在当前输入框前面新建一个代码块

b:在当前输入框后面新建一个代码块

1-6:把代码块的内容转换成标题类型,有1-6中不同的标题样式

enter:命令状态重新切回到输入编辑状态

 

更多快捷键按H可以查看

或者点击help-->Keyboard Shortcuts

 

 

### 如何在 Jupyter Notebook安装第三方 #### 安装环境准备 为了确保能够成功安装并使用第三方,在运行任何安装命令之前,需确认当前使用的 Python 环境是否正确配置。如果未指定虚拟环境,则默认会操作全局环境中的包管理器 `pip` 或者 `conda`。 对于基于 Conda 的 Anaconda 发行版用户来说,推荐优先采用 `conda` 来完成依赖项的安装工作;而对于其他独立安装版本则主要依靠标准工具链即通过 `pip` 实现相同目标[^1]。 #### 使用 Pip 进行安装 当需要引入新的外部模块至项目当中时,可以直接利用终端或者直接嵌入到 Notebooks 单元格内部执行相应指令来达成目的: ```bash !pip install package_name ``` 上述语法结构允许开发者无需离开交互式开发平台即可同步更新所需资源列表。值得注意的是,某些情况下可能还需要额外参数支持才能顺利完成整个过程,比如镜像源地址设置等优化措施可以帮助加速下载速度同时规避网络连接异常引发失败情况发生: ```bash !pip install some_package -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此方法特别适用于那些希望快速验证想法而不想频繁切换窗口场景下的工程师们[^2]。 #### 利用 Conda 执行安装任务 除了借助于 PIP 外,Conda 同样提供了强大的生态系统用于解决科学计算领域内的各种需求。其优势在于不仅限于纯软件层面还包括数据集处理等方面的支持服务。因此如果是针对特定类型的分析作业建议考虑选用这种方式来进行初始化部署动作: ```bash !conda install package_name -y ``` 这里附加了一个 `-y` 参数选项表示自动应答所有提示信息从而简化用户体验流程[^3]。 另外需要注意一点就是无论采取哪种途径都应当定期检查已存在组件的状态以免出现版本冲突等问题影响最终效果呈现质量。 #### 验证安装结果 最后一步也是至关重要的环节——测试刚刚添加进去的功能能否正常运作起来。可以通过导入对应名称空间的形式初步判断是否存在明显错误迹象: ```python import newly_installed_library as nil print(nil.__version__) ``` 以上代码片段展示了怎样安全有效地加载新近获取来的类实例并且打印出具体发行编号以便后续追踪维护之便。 ---
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