Jupyter lab add kernel Python+Julia+R 【jupyter Notebook 切换Python环境】and【在jupyter Notebook中安装第三方库】

这篇博客介绍了如何在Jupyter中添加和切换Python、Julia、R等多个内核,包括创建conda虚拟环境、安装ipykernel和nb_conda_kernels。还展示了如何在Jupyter Notebook中直接安装第三方库,提供了详细的步骤和所需环境信息。

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

新增虚拟环境

conda create -n py2 python=2.7

进入python2的环境

conda activate py2

安装python2的内核并应用

python2 -m pip install ipykernel # 此时 python -V 是 python2

python2 -m ipykernel install --user

解决方法:

    首先,安装nb_conda_kernels包:

conda install nb_conda_kernels

chmod -R 777  /usr/anaconda_dir

    然后,终端cmd中输入命令Jupyter Notebook,打开Jupyter Notebook界面:

(1)点击New,会出现当前所有安装的虚拟环境以供选择,如下所示。
在这里插入图片描述
(2)如果是已经编辑过的notebook,只需要打开该笔记本,在菜单栏中选择Kernel -> choose kernel -> your env kernel即可。
在这里插入图片描述
关于nb_conda_kernels的详细信息,可以参考其GitHub页面:nb_conda_kernels。

失败方法回顾:

通过安装ipykernel包来实现,经验证失败!!!

具体操作:</

### 如何在 Stata 中配置和使用 Julia 为了实现在 Stata 中配置并使用 Julia,可以通过以下方法完成集成或交互操作。以下是详细的说明: #### 方法概述 通过外部工具(如 `Jupyter Notebook` 或其他接口),可以实现 Stata 和 Julia 的协同工作。具体来说,可以在同一环境中运行多个内核(Kernels),从而允许用户在同一界面中切换不同的编程环境。 --- #### 步骤一:安装 Jupyter Notebook 并配置多语言支持 如果尚未安装 Jupyter Notebook,则需先完成其安装过程。对于不同操作系统,可按照如下方式设置: - **Mac/Linux**: 打开终端窗口; - **Windows**: 打开命令提示符(CMD); 输入以下命令来启动 Python 环境中的包管理器 pip,并安装 Jupyter Notebook[^2]: ```bash pip install jupyterlab ``` 接着,在该环境下分别添加所需的语言 Kernel 支持,例如 PythonJulia 和 R。针对 Julia 的部分,遵循以下步骤即可成功加载 IJulia 内核到 Jupyter 当中[^1]: 1. 启动 Julia REPL (`julia`); 2. 切换至包管理模式(`]`); 3. 添加依赖项(add IJulia); 4. 返回原路径重新激活服务(jupyter notebook). 此时应该能够看到新增加好的选项卡可供选择对应脚本文件类型(.ipynb),进而创建跨平台项目结构[^3]. --- #### 步骤二:利用第三方插件连接两者 目前尚无官方直接提供从内部调用另一个软件功能的方式,但借助一些开源库或者自定义函数可以帮助达成目标。比如有人开发了一个名为 *stata-julia* 的 GitHub 仓库,它提供了基本框架用于简化这种场景下的数据传递流程[^4]. 用户只需克隆该项目源码后依照指示修改参数设定便能快速上手测试效果. 另外值得注意的是,由于两个系统的语法差异较大,因此可能需要额外编写转换逻辑处理特定格式的数据对象之间互相映射关系等问题。 --- #### 示例代码片段展示如何初步尝试结合二者能力解决问题 下面给出一段简单的例子演示当遇到某些复杂计算任务时怎样有效分工合作: 假设我们希望求解一组线性回归模型系数估计值的同时还想知道它们的标准误大小情况, 可以考虑把原始样本导入到 stata 做前期清理准备工作之后再导出给 julia 来执行更高效的数值优化算法得到最终结果. ```stata // Sample preparation step inside STATA environment sysuse auto.dta , clear regress price mpg weight foreign matrix b=e(b) svmat double b, name(reg_) outsheet reg_* using "temp.csv", comma replace !julia --project=@. run_jl_code.jl temp.csv output.txt import delimited "output.txt" list se_* ``` 上述过程中涉及到几个关键环节: - 将矩阵形式的结果保存成 CSV 文件方便后续读取; - 调用系统级指令触发外部程序运行指定脚本; - 解析返回文本内容提取感兴趣的部分呈现出来供进一步分析讨论; 对应的 julia 实现则相对简洁明了许多: ```julia using DelimitedFiles, LinearAlgebra function main(input_file::String, output_file::String) data = readdlm(input_file,',', Float64; skipstart=1)' X = hcat(ones(size(data)[2]),data[:,1:end-1]') y = vec(data[:end]) β̂ = inv(X'X)*X'y σ² = sum((y .- X*β̂).^2)/(size(y)[1]-length(β̂)) VCOV = σ² .* inv(X'X) writedlm(output_file,[sqrt.(diag(VCOV))], ',') end main(ARGS...) ``` 以上仅作为概念验证性质存在实际应用前还需要充分考虑到各种边界条件以及异常状况妥善处置以免影响整体稳定性表现不佳等情况发生。 --- ### 总结 虽然当前不存在完全无缝衔接两套体系的办法,但是凭借现有技术手段完全可以构建起一套较为完善的解决方案满足日常科研工作中常见的需求范畴之内。随着未来版本迭代更新相信会有更多可能性被挖掘展现给大家带来惊喜体验!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值