jupyter notebook指定虚拟环境

本文指导用户如何在JupyterNotebook中设置和管理虚拟环境,涉及安装工具、激活环境和集成ipykernel的过程。

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要在 Jupyter notebook 中使用特定的虚拟环境,可以按照以下步骤操作:

1、首先,确保已经安装了 Jupyter notebook 和虚拟环境工具(比如 virtualenv 或 conda)。

2、在命令行中,激活你想要使用的虚拟环境。
conda env list
conda activate myenv

3、在激活的虚拟环境中,安装 ipykernel 包(如果你使用的是 conda 虚拟环境,可以跳过这一步–下次再试试):

pip install ipykernel
4、在激活的虚拟环境中,将该虚拟环境添加到 Jupyter notebook 的内核列表中:

python -m ipykernel install --user --name=myenv
这里的 “myenv” 是你的虚拟环境的名称,你可以根据实际情况进行替换。

### 如何在启动 Jupyter Notebook指定 Anaconda 或 virtualenv 创建的 Python 环境 #### 使用 Conda 环境 当通过 conda 切换到特定环境并启动 Jupyter Notebook 后,默认情况下会使用 base 环境而不是当前激活的环境。解决这一问题的方法是在目标环境中安装 `ipykernel` 并将其注册给 Jupyter。 ```bash conda activate myenv conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)" ``` 这将在 Jupyter 中添加一个新的内核选项,允许选择环境下的解释器运行笔记本文件[^1]。 #### 使用 Virtualenv 环境 对于由 virtualenv 工具创建的虚拟环境,在其中同样可以执行上述命令来使新的 Python 版本成为 Jupyter 的可用内核之一: ```bash source /path/to/your/virtualenv/bin/activate pip install ipykernel python -m ipykernel install --user --name=venv_name --display-name "Python (venv_name)" ``` 完成这些操作之后再次开启 Jupyter Notebook 应用程序,则可以在新建文档页面看到新增加的那个名为 “Python (venv_name)” 的选项[^2]。 #### VSCode 配置 如果偏好于集成开发环境内的交互体验,那么可以通过配置 Visual Studio Code 来实现相同的效果。编辑工作区设置或全局用户设置 JSON 文件,加入如下键值对指向所需使用的 Python 可执行路径: ```json { "python.terminal.activateEnvironment": true, "python.dataScience.jupyterKernelSpec": "/full/path/to/kernel_spec.json", } ``` 另外一种方式是指定具体的 Python 解释器位置用于启动 Jupyter Server 和 Kernel : ```json { "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/.venv/Scripts/python.exe" } ``` 注意这里的 `.exe` 扩展名适用于 Windows 操作系统;而在类 Unix 系统上则应去掉它[^3]。
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