Aanconda+虚拟环境+jupyter notebook配置

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Aanconda+虚拟环境+jupyter notebook配置相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

windows安装Anaconda3

环境

安装

点击安装包,前面是选择安装路径,一步一步点击确认下来。

配置jupyter notebook

  • 打开Windows的cmd,在cmd中输入jupyter notebook --generate-config如下图:
    技术图片

可以看到路径为D:Users……找到此路径修改jupyter_notebook_config.py文件
技术图片

## The directory to use for notebooks and kernels.
#c.NotebookApp.notebook_dir = ‘‘
将其改为
## The directory to use for notebooks and kernels.
c.NotebookApp.notebook_dir = ‘E:Jupyter‘
其中E:Jupyter为我的工作空间,你可以改成你自己的,
注意:

1.#c.NotebookApp.notebook_dir = ‘‘中的#必须删除,且前面不能留空格。
2.E:Jupyter,Jupyter文件夹必须提前新建,如果没有新建,Jupyter Notebook会找不到这个文件,会产生闪退现象。

conda创建虚拟环境

1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。

2、conda常用的命令。

1)conda list 查看安装了哪些包。

2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境

3)conda update conda 检查更新当前conda

3、创建python虚拟环境。

 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。

4、使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。

打开命令行输入python --version可以检查当前python的版本。

使用如下命令即可 激活你的虚拟环境(即将python的版本改变)。

Linux:  source activate your_env_name(虚拟环境名称)

Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)

这是再使用python --version可以检查当前python版本是否为想要的。

5、对虚拟环境中安装额外的包。

使用命令conda install -n your_env_name [package]即可安装package到your_env_name中

6、关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)。

使用如下命令即可。

Linux: source deactivate

Windows: deactivate

7、删除虚拟环境。

使用命令conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all, 即可删除。

8、删除环境中的某个包。

使用命令conda remove --name your_env_name package_name 即可。

启动jupyter notebook配置虚拟环境

1、安装ipykernel:

conda install ipykernel

2、为虚拟环境下创建kernel文件:

conda install -n 环境名称 ipykernel

3、激活conda环境: source activate 环境名称,将环境写入notebook的kernel中

python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "显示的名称"

4、打开notebook服务器:jupyter notebook

以上是关于Aanconda+虚拟环境+jupyter notebook配置的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

jupyter多个虚拟环境间切换

虚拟环境下创建jupyter解决dead kernel问题

虚拟环境下创建jupyter解决dead kernel问题

Jupyter command `jupyter-contrib` not found

jupyter notebook 虚拟环境配置

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