修改Jupyter Lab、Jupyter Notebook的工作目录

本文指导如何在Anaconda环境下,分别调整JupyterLab和JupyterNotebook的工作目录,从默认用户目录转至D盘,提升文件管理整洁度。

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        下载好Anaconda后,打开Jupyter Lab或者Jupyter Notebook时,默认的目录是用户目录(C:\Users\...),在这种默认目录里很杂乱,所以更换一下D盘的目录,会更清晰。

下文会分别讲解一下Jupyter Lab 和 Jupyter Notebook 修改目录的方式。

一、修改Jupyter Lab的工作目录

1、直接打开Anaconda Prompt

2、打开后输入 jupyter-lab --generate-config

      执行完命令后,就在如图显示的文件夹下生成 jupyter_lab_config.py 文件。

3、以记事本方式打开 jupyter_lab_config.py

 4、查找ServerApp.root

5、修改代码

        复制c.ServerApp.root_dir = '',在下一行粘贴,并输入自己要修改的路径,如图黄色框中。修改完后一定记得保存,再次打开即可修改目录了。

 二、修改Jupyter Notebook的工作目录

1、直接打开Anaconda Prompt

2、打开后输入  jupyter notebook --generate-config

 执行完命令后,就在如图显示的文件夹下生成 jupyter_notebook_config.py 文件。

3、以记事本方式打开 jupyter_notebook_config.py

4、查找NotebookApp.notebook

5、修改代码

        复制c.NotebookApp.notebook_dir = '',在下一行粘贴,并输入自己要修改的路径,如图黄色框中。修改完后一定记得保存,再次打开即修改目录成功了。

清晰的新目录,大家都有一个好心情呀~

JupyterLabJupyter NotebookJupyter 生态系统中的两个重要工具,它们都用于交互式编程和数据科学任务。两者在功能、使用场景以及用户体验方面存在显著差异。 ### 界面与交互体验 Jupyter Notebook 提供了一个较为基础的 Web 界面,用户可以在浏览器中编写和运行代码,并查看输出结果。它的设计初衷是为用户提供一个简单的笔记本环境,适合初学者和小型项目[^1]。相比之下,JupyterLab 提供了更为现代化和灵活的界面,支持多面板布局,用户可以同时打开多个文件和终端窗口,并且可以通过拖放的方式自由调整界面布局,从而实现更高效的工作流[^2]。 ### 功能扩展性 Jupyter Notebook 的功能相对固定,虽然可以通过安装插件来增强其功能,但整体上不如 JupyterLab 那样灵活。JupyterLab 引入了插件系统,允许开发者为其添加新的功能和工具,例如支持更多的文件类型、集成版本控制系统等。这种高度可扩展的设计使得 JupyterLab 成为了一个更加全面的开发环境[^3]。 ### 使用场景 对于学生或新手而言,Jupyter Notebook 可能更容易上手,因为它具有简洁直观的界面。然而,随着项目的复杂度增加,JupyterLab 的优势便显现出来,特别是在需要处理大型项目或多任务并行的情况下。JupyterLab 更像是一个集成开发环境(IDE),适合那些希望在一个环境中完成多种任务的专业人士[^5]。 ### 未来发展 尽管 Jupyter Notebook 目前仍然广泛使用,但 JupyterLab 被视为其下一代替代品,预计在未来会逐渐取代 Jupyter Notebook 的地位。这是因为 JupyterLab 不仅继承了 Jupyter Notebook 的所有优点,而且还加入了更多创新特性,使其成为更适合现代数据分析和科学计算需求的平台[^1]。 ```python # 示例:创建一个新的Notebook并在其中执行一段简单的Python代码 from IPython.display import display, Markdown import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 绘制图表 plt.figure(figsize=(8,4)) plt.plot(x, y) plt.title('Sine Wave') plt.xlabel('X axis') plt.ylabel('Y axis') plt.grid(True) plt.show() # 显示Markdown文本 display(Markdown("## This is a markdown cell in Jupyter")) ```
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