jupyter notebook虚拟环境安装
时间: 2025-04-23 19:14:25 浏览: 33
### 如何在 Jupyter Notebook 中配置和使用 Python 虚拟环境
#### 创建并进入虚拟环境
为了在 Jupyter Notebook 使用特定的 Python 版本及其依赖库,可以先通过 `conda` 或者其他工具来创建一个新的虚拟环境。对于基于 Conda 的操作如下:
```bash
conda create --name myenv python=3.x # 替换 'myenv' 和版本号为你想要的名字和 Python 版本
conda activate myenv # 激活新建立的虚拟环境
```
#### 安装 IPython Kernel 并关联至 Jupyter
一旦进入了所需的虚拟环境中,则需确保此环境下已安装了必要的软件包如 `ipykernel` 来支持与 Jupyter Notebook 的交互。
```bash
conda install ipykernel # 可选:如果偏好 pip 则可替换为 pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"
```
上述命令会将当前活动的虚拟环境注册给 Jupyter 应用程序,并允许用户从多个可用选项中选择运行哪一个内核[^1]。
#### 启动 Jupyter Notebook 并验证更改
最后一步就是启动 Jupyter Notebook 实例,此时应该能够看到之前定义过的自定义显示名称出现在新建文档的选择列表里。
```bash
jupyter notebook # 开启服务端口,默认情况下会在浏览器自动打开界面
```
当一切顺利的话,在网页界面上点击 New 下拉菜单应当能看到带有指定标签的新项用于启动对应于所设虚拟环境的工作区[^4]。
#### PyCharm 中遇到的问题处理方法
针对提到的情况——即虽然已经在虚拟环境中成功安装所需模块但在 PyCharm 打开 `.ipynb` 文件时仍提示缺失某些包的现象,这通常是因为 IDE 默认使用的可能是全局解释器而非项目专属的那个。因此建议检查并调整 PyCharm 设置中的 Python 解释器路径指向正确的虚拟环境位置;另外还需确认该虚拟环境确实被正确添加到了 Jupyter Kernels 当中以便两者同步更新状态[^2]。
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