jupyter下使用conda环境

本文介绍如何安装nb_conda并将其集成到Jupyter Notebook中。安装后,需要在每个虚拟环境中安装Jupyter,以便在不同的环境中使用Jupyter Notebook。文章还提供了设置密码的方法。

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安装nb_conda

conda install nb_conda
安装完成后,jupyter notebook中多了Conad选项卡,但此时还不能用,还需要在每一个虚拟环境中安装jupyter.
在这里插入图片描述
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在虚拟环境中安装jupyter

  1. 进入虚拟环境,Linux&mac环境:source activate your_env_name,在windows下执行conda activate your_env_name
  2. 在虚拟环境中安装jupyter:pip install ipykernel,这样重新执行jupyter就可以了
    在这里插入图片描述

命令行运行jupyter notebook就可以了。如果没有的话,需要安装pip install jupyter notebook -i https://pypi.douban.com/simple/,然后就可以执行jupyter notebook

密码设置在/home/$USER/.jupyter/jupyter_notebook_config.py下,有一个c.NotebookApp.password

### 如何在 Jupyter Notebook 中配置和使用 Conda 环境 要在 Jupyter Notebook 中配置并使用 Conda 创建或切换环境,可以按照以下方法操作: #### 配置 Conda 环境以供 Jupyter 使用 为了使 Jupyter Notebook 支持多个 Conda 环境,需先激活目标环境,并在其内部安装 `ipykernel` 插件。这一步骤允许 Jupyter 认识到该特定的 Conda 环境。 ```bash conda activate my-conda-env # 替换为实际的目标环境名称 conda install ipykernel # 安装必要的插件支持 python -m ipykernel install --user --name=my-conda-env --display-name "Python (my-conda-env)" ``` 上述命令中的 `--display-name` 参数用于定义在 Jupyter Notebook 的界面中展示的名字[^2]。 #### 启动带有多环境支持的 Jupyter Notebook 完成单个环境的支持设置之后,可以通过安装扩展包来简化管理流程。推荐的方式是通过如下步骤实现全局范围内的多环境支持: ```bash conda deactivate # 切回基础环境或其他任意环境 conda activate base # 或者其他需要作为主机运行的环境 conda install nb_conda_kernels # 自动检测所有已有的 conda env 并提供选项给 notebook ``` 执行以上指令后,在启动 Jupyter Notebook (`jupyter notebook`) 进入 Web UI 页面时,应该能够看到由各个不同命名规则区分出来的 Kernel 可选列表。 #### 手动验证新内核可用性 如果一切正常工作,则当您再次访问 http://localhost:8888/tree 地址下的笔记本应用首页时,应当可以在新建文档页面找到对应于之前所设自定义名目的 Python 版本链接项[^3]。 ```python import sys print(sys.executable) ``` 此段脚本可用于确认当前正在使用的解释器路径是否匹配预期设定之虚拟空间位置。 #### 总结注意事项 整个过程中需要注意保持网络连接稳定以及权限授予适当;另外每次新增加或者删除某个特殊用途子域前最好重新加载服务端缓存以防遗漏更新最新状态信息[^1]。
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