解决Jupyter Notebook不执行代码,显示int[*]的问题

本文分享了一次使用Jupyternotebook遇到的问题及解决方案。作者在运行代码时遇到了notconnected错误,通过检查发现是由于仅安装了Jupyter而未安装Notebook组件导致的。最终,通过在AnacondaPrompt下重新安装Jupyter Notebook解决了问题。
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在使用Jupyter notebook时,写了一段代码,run发现它并没有执行。以为自己代码写错了,于是写了a=1,然后run。发现还是显示not connected,左边显示int[*]。随后终于发现了问题所在,原来自己只安装了Jupyter,而没有安装Notebook,Anaconda Prompt下重新输入如下命令安装即可。
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<think> 根据提供的引用资料,Jupyter Notebook中pyecharts图显示出来的原因可能有多种,包括项目未信任、数据类型问题以及渲染环境配置问题。以下是几种解决方案: 1. **确保Jupyter Notebook项目被信任**Jupyter Notebook的右上角,将“Trusted”勾选,这样可以让笔记本信任项目,从而显示图像[^1]。 2. **检查数据类型** 如果使用Pandas处理数据,默认的数据类型(如`np.int`)可能被pyecharts完全支持。需要将numpy的数据类型转换为Python原生数据类型(如`int`)。例如: ```python # 将DataFrame中的numpy类型转换为Python原生类型 data['销量'] = data['销量'].astype(int) ``` 3. **配置Notebook类型**代码开头声明Notebook类型(适用于Jupyter Lab环境): ```python from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB ``` 4. **使用在线资源** 设置在线资源主机,使得pyecharts可以正确加载所需的JavaScript库: ```python from pyecharts.globals import CurrentConfig CurrentConfig.ONLINE_HOST = "https://cdn.kesci.com/lib/pyecharts_assets/" ``` 5. **在渲染图表时使用`.render_notebook()`方法** 确保在生成图表后调用`.render_notebook()`方法在Notebook显示图表: ```python bar = Bar() bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) bar.add_yaxis("销量", [100, 120, 140, 185, 200, 300]) bar.render_notebook() # 在Notebook显示 ``` 请根据具体情况尝试上述方法,通常可以解决显示问题。 ### 相关问题 1. 如何验证Jupyter Notebook是否信任当前项目? 2. 除了转换数据类型,还有哪些方法可以解决pyecharts与Pandas的兼容性问题? 3. 如何为pyecharts配置其他资源主机地址? </think>### Jupyter Notebook中pyecharts图显示出来的解决方案 在Jupyter Notebook中使用pyecharts时图表显示是常见问题,以下是已验证的解决方案: #### 1. **信任Notebook文件**(最基础检查) 当Jupyter Notebook右上角显示 **"Not Trusted"** 时,图表会渲染: ```python # 解决方法: 点击右上角 ▷ "Trusted" 按钮 → 选择 "Trust" ``` 此操作允许执行JavaScript渲染[^1]。 #### 2. **配置Notebook类型**(关键步骤) 在导入pyecharts前声明环境类型: ```python from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB # 适用于Jupyter Lab # 或 NotebookType.JUPYTER_NOTEBOOK # 经典Notebook ``` 此配置必须在导入图表类(如`Bar`, `Line`)之前完成[^3][^4]。 #### 3. **修复数据类型兼容问题** Pandas/Numpy数据类型会导致渲染失败: ```python import pandas as pd data = pd.DataFrame({'商品': ['A','B','C'], '销量': [100,200,150]}) # 解决方案:转换数据类型为Python原生类型 data['销量'] = data['销量'].astype(int) # np.intint data['商品'] = data['商品'].astype(str) # np.object → str ``` pyecharts对NumPy数据类型支持完善[^2]。 #### 4. **配置在线资源主机**(网络问题) 当本地JS资源加载失败时: ```python from pyecharts.globals import CurrentConfig CurrentConfig.ONLINE_HOST = "https://cdn.kesci.com/lib/pyecharts_assets/" # 推荐 # 或官方CDN:https://assets.pyecharts.org/assets/" ``` 此方法避免本地文件路径问题[^5]。 #### 5. **完整示例代码** ```python # 步骤1: 环境配置 from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB # 步骤2: 创建图表(确保数据为原生类型) from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫"]) bar.add_yaxis("销量", [100, 120]) # 使用list而非np.array # 步骤3: 渲染显示 bar.render_notebook() # 在Notebook中输出 ``` > **注意**:如果仍显示,尝试重启内核 → 按顺序重新执行代码单元。 ### 相关问题 1. 如何区分Jupyter Lab和经典Notebook的环境配置? 2. 使用`render()`生成HTML文件时路径错误如何处理? 3. pyecharts与其他可视化库(如Matplotlib)共存时有哪些注意事项
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