更换jupyter notebook（jupyter lab）的解释器为虚拟环境下的python解释器

已于 2022-05-19 10:31:37 修改
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分类专栏： jupyter 文章标签： python 开发语言
于 2022-05-19 09:48:36 首次发布
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本文介绍了如何将anaconda的解释器更换为虚拟环境中的python解释器，包括在虚拟环境中安装ipykernel，通过conda或python命令将环境添加到jupyter notebook的kernel，并提供了修改默认打开路径和浏览器的参考资料链接。

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更换anaconda的解释器为虚拟环境下的python解释器

1. 第一步.需要在虚拟环境中安装ipykernel

法一：

①
Windows： 在Anaconda Prompt 中运行 conda activate myenvs
macOS & Linux：在Terminal 中运行 source activate myenvs
②
安装ipykernel：conda install ipykernel

法二：

在任何环境下都可以直接运行 conda install -n myenvs ipykernel， 其中 myenvs 为虚拟环境名

2. 第二步.将环境名写入jupyter notebook的kernel中

①在 Anaconda Prompt 或 Terminal 中， 运行 conda activate myenvs 激活环境

②运行 python -m ipykernel install --user --name=myenv 将环境写入 jupyter notebook的kernel 中

③配置完成，退出 虚拟环境在 base 环境中打开 jupyter notebook 会发现已经有虚拟环境的kernel可供选择。

其他配置

修改默认打开路径和浏览器

修改路径：https://blog.youkuaiyun.com/m0_6216497

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28.Anaconda安装jupyter notebook、jupyterlab及体验
迷逝
08-14 3497
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。
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主要介绍了JupyterNotebook设置Python环境的方法步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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【代码】jupyter notebook配置不同python解释器的方法。
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打开jupyter，单击new可以看见jupyter中已经添加的python环境（选择某一个环境就使用该环境中的python解释器），这里我有一个名为Python 3的默认环境和一个我自己创建的名为py39的新环境。输入如下命令激活和切换环境，现在命令行已经转到python2.7的环境了（由于我给环境命名为中文，所以出现乱码，自己命名最好别用中文，我这里只是演示），查看python版本，可以看到是python2.7。输入如下指令，创建一个新的环境。输入如下代码，删除指定环境。
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一、背景 【VMware16虚拟机、Ubuntu20.04镜像、Anaconda3软件】 学习TensorFlow，不过学的不是最新的2.x版本而是1.x版本。授课练习基本上还是在Jupyter notebook中敲代码。 所以想着怎么能直接使用 Anaconda 创建一个新的环境 TensorFlow1.x版本。 当输入如上命令，Linux启动jupyter notebook软件。你发现你尽管在（tf1.14）环境启动的jupyter，但是仍然不能使用新创建的虚拟环境。 因为jupyter.
如何实现更换Jupyter Notebook内核Python版本
09-16
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07-22 1078
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Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。简而言之，Jupyter Notebook是以网页的形式打开，可以在网页页面中直接编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接在代码块下显示的程序。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面中直接编写，便于作及时的说明和解释。本文将详细介绍如何使用Jupyter Notebook，完成一些基本操作。的环境，比如我进入到了myinter的环境。的，相关可以见此文章。
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使用Anaconda创建虚拟环境并添加到Jupyter Notebook
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### 创建虚拟环境并将其添加到 Jupyter Notebook 为了在 Anaconda 中创建一个新的虚拟环境，并将此环境集成到 Jupyter Notebook 中，可以按照以下方法操作： #### 1. 使用 Conda 命令创建新的虚拟环境 通过 `conda` 工具来创建一个名为 `myenv` 的新虚拟环境（可以根据需求更改名称），指定 Python 版本为 3.x： ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 这一步会安装基础的 Python 解释器以及必要的包[^1]。 #### 2. 激活新建的虚拟环境 激活刚刚创建的虚拟环境以便后续配置： ```bash conda activate myenv ``` 此时终端提示符前缀应显示 `(myenv)` 表明当前处于该环境中。 #### 3. 安装 ipykernel 并注册至 Jupyter Notebook 为了让 Jupyter Notebook 认识这个新环境，在已激活的状态下运行如下命令以安装 `ipykernel` 和关联内核： ```bash conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)" ``` 上述命令中的 `--display-name` 参数定义了在 Jupyter Notebook 界面中展示的名字，方便识别不同环境下的 kernel。 #### 4. 启动 Jupyter Notebook 或 Lab 完成以上设置之后，可以通过下面的方式启动 Jupyter 应用程序： ```bash jupyter notebook # 或者如果偏好使用更现代界面的话也可以尝试 jupyter lab jupyter lab ``` 当打开浏览器进入应用后，在新建文档时应该能看到选项列表中有之前设定好的 `"Python (myenv)"` 可供选择作为计算引擎。 对于某些特殊情况下可能遇到的问题比如无法正常加载自定义 kernelspecs，则需确认 `_toc.yml` 文件是否正确包含了对应路径信息[^2]；另外如果是基于特定平台如 Kaggle 则需要注意其内置支持情况[^3]。而对于具体镜像版本的选择则取决于项目实际需求与兼容性考量[^4]。
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