Anaconda 之 jupyter lab(notebook) ipython kernel 2/3 切换

本文介绍如何在Jupyter Notebook/Lab环境下切换IPythonKernel至Python 2或3版本的方法,适用于Anaconda及官方安装的Python环境。文中详细说明了使用pip及conda进行安装和配置的具体步骤。

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本文参考ipython官方文档, 适用于jupyter notebook / lab环境下的ipython kernel 2/3版本的切换. 并不仅限于Anaconda版本的python,官方安装的python环境同样适用.

前提: 电脑安装了python2和3两个版本. 假设默认环境是python3, 反之将以下参数中的2改为3即可)

  • python pip 安装
python2 -m pip install ipykernel
python2 -m ipykernel install --user
  • Anaconda / miniconda 的conda安装
conda create -n ipykernel_py2 python=2 ipykernel
source activate ipykernel_py2    # On Windows, remove the word 'source'
python -m ipykernel install --user  # 实践证明, 要这一条命令就够了, 上面两条可以忽略不用.
### 解决 Jupyter NotebookKernel 未知问题的方法 当遇到 `Kernel Unknown` 或者无法启动内核的情况时,通常是因为内核配置文件丢失或损坏、Python 版本不兼容或是安装过程中出现问题。以下是几种有效的解决办法: #### 方法一:重新安装 IPython 内核 有时由于某些原因导致当前环境中缺少必要的包或者是这些包被破坏了。可以通过重新安装 `ipykernel` 来解决问题。 ```bash conda install ipykernel -n your_env_name python -m ipykernel install --user --name your_env_name ``` 这种方法适用于那些已经尝试过其他常规手段但仍未能解决问题的情形[^3]。 #### 方法二:清理残留的 kernel.json 文件 如果之前有手动操作过内核设置,则可能存在一些未完全清除的老版本配置文件干扰正常工作。建议使用工具如 Everything 查找并彻底移除所有与目标环境有关联的 `kernel.json` 文件后再按照上述方式重新注册内核。 #### 方法三:创建新的 Conda 虚拟环境 考虑到不同项目可能依赖于特定版本的 Python 和库,建立独立的工作空间有助于隔离潜在冲突因素。通过 Anaconda 创建一个新的虚拟环境,并在此基础上开启 Jupyter Notebook 可能会绕过现有环境中的各种复杂状况。 ```bash conda create --name new_py_version python=x.x anaconda conda activate new_py_version jupyter notebook ``` 这里的 `new_py_version` 是自定义的新环境名称,而 `x.x` 则代表想要设定的具体 Python 版本号[^5]。 #### 方法四:更新 Jupyter 和相关组件 确保所使用的软件都是最新稳定版也很重要。有时候官方发布的补丁能够修正已知缺陷从而改善稳定性表现。 ```bash pip install --upgrade pip setuptools wheel pip install --upgrade jupyter jupyterlab nb_conda_kernels ``` 以上措施综合运用往往可以有效处理大多数情况下发生的 "Kernel Unknown" 错误提示[^4]。
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