jupyterlab配置默认显示行号

jupyterlab配置默认显示行号

1. 找到下面安装目录的这个文件

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2. 打开这个文件,添加下面的配置信息

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### 如何在云服务器上安装 Miniconda #### 准备工作 在开始之前,确保已具备访问云服务器的权限并能够通过 SSH 登录到该服务器。此外,确认服务器的操作系统支持 Miniconda 的安装。 #### 下载 Miniconda 可以通过以下命令下载适用于 Linux 系统的 Miniconda 安装脚本: ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 此操作会将最新的 Miniconda 安装文件下载至当前目录[^1]。 #### 执行安装脚本 完成下载后,赋予脚本可执行权限并通过 `bash` 命令运行安装程序: ```bash chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` 按照提示逐步完成安装过程,通常包括接受协议、选择安装路径以及初始化配置等步骤。 #### 配置环境变量 为了使 Conda 可以全局调用,在 `.bashrc` 或者 `.zshrc` 文件中添加以下内容: ```bash export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH" ``` 随后刷新配置文件使其生效: ```bash source ~/.bashrc ``` #### 升级 pip (可选) 如果计划使用 Python 虚拟环境中的一些高级功能或者特定版本依赖项,则可能需要更新系统的 pip 工具。为了避免因默认源速度较慢而导致的问题,建议采用国内镜像源来加速升级流程: ```bash python -m pip install -i https://mirrors.cernet.edu.cn/pypi/web/simple --upgrade pip ``` 上述方法利用清华大学开源软件镜像站作为临时替代源进行 pip 自身的更新处理[^3]。 #### 安装必要组件 根据项目需求,还需额外安装 Jupyter Lab 和 NumPy 库以便后续开发测试之需。具体实现方式如下所示: ```bash conda install jupyterlab numpy ``` 这一步骤确保基础科学计算框架得以部署到位[^2]。 #### 补充说明 对于某些特殊场景下的应用构建而言,除了基本要素外还可能存在其他第三方库的需求情况。例如 GSL 数学函数库、LAPACK 线性代数运算包以及 LAS 数据交换格式解析工具等等都可以借助 APT 包管理器轻松获取: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install libgsl-dev liblapack-dev liblas-bin ``` 以上指令序列先同步最新索引数据再逐一引入目标模块资源[^4]。 #### Debug 功能简介 最后值得一提的是,在实际编码调试环节当中,合理运用 IDE 提供的功能可以帮助开发者快速定位错误所在位置进而提升工作效率。比如设置断点就是其中一种非常实用的技术手段之一——只需于对应行号旁单击鼠标左键即可标记一处暂停检查点;当然前提是必须事先验证好 Python 插件是否正常加载完毕才能正常使用该项特性[^5]。
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