jupyter notebook 添加 conda 环境

最新推荐文章于 2025-06-13 16:47:34 发布
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分类专栏： jupyter notebook python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29936933/article/details/83089198
本文详细介绍了如何将conda环境配置到JupyterNotebook中，包括激活环境、安装ipykernel、将环境添加为notebook的kernel以及最终打开notebook进行验证的步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 激活conda环境

source activate cym

2. 安装ipykernel

conda install ipykernel

3. 将环境写入notebook的kernel中

python -m ipykernel install --user --name 环境名 --display-name “python 环境名”

python -m ipykernel install --user --name cym --display-name “python cym”

4. 打开notebook

jupyter notebook

PS: 有时候第1步，安装完ipykernel后，打开jupyter notebook,就自动检测到本地的conda环境的. 所以可以安装完ipykernel后，先打开jupyter notebook看看有没有自动检测到了自己的conda环境：
在这里插入图片描述

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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_70222886/article/details/131362704。版权声明：本文为优快云博主「港城嘟嘟」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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### 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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