pycharm jupyter lab
时间: 2025-05-02 07:50:04 浏览: 35
### 集成并使用 Jupyter Lab 的方法
要在 PyCharm 中集成和使用 Jupyter Lab，可以按照以下方式操作：
#### 安装必要的依赖项
为了支持 Jupyter Notebook 和 Jupyter Lab 功能，在安装过程中需要确保已配置好所需的库。可以通过运行以下命令来完成环境准备：
```bash
pip install jupyterlab ipykernel notebook
```
此过程会自动下载并设置 `jupyterlab` 及其关联组件[^1]。
#### 设置 PyCharm 支持 Jupyter
PyCharm 提供内置功能用于管理 Jupyter 笔记本文件（`.ipynb`）。以下是具体实现步骤：
- **启用插件**
打开 IDE 后进入菜单栏中的 `File -> Settings -> Plugins` 并搜索 “Jupyter”。如果尚未激活该扩展程序，则点击右侧按钮将其开启。
- **创建新笔记本或打开现有项目**
当启动一个新的 `.ipynb` 文件或者加载已有资源时，IDE 将提示连接到远程服务器或者是本地解释器实例上执行代码片段。此时可以选择默认选项继续下一步骤。
- **配置内核映射关系**
如果存在多个虚拟环境中分别定义了自己的 Python 版本号以及对应的科学计算包集合情况之下，就需要手动指定哪一个作为当前活动区域内的运算引擎来源之一。通过路径导航至目标位置即可完成绑定动作。
#### 使用 Jupyter Lab 运行界面
虽然主要交互窗口仍保持为传统样式的单元格视图模式，但实际上背后已经切换到了更现代化版本——即基于 Web 技术构建而成的实验室风格布局形式下运作起来更加流畅自然。用户可以直接利用工具条上的快捷键组合快速跳转不同部分之间相互协作编辑文档内容同时预览效果呈现出来。
```python
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.show()
```
上述脚本展示了如何在一个单独 cell 内部绘制简单的正弦曲线图形展示给读者看明白整个流程是怎么样的。
---
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一
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然而，请注意：
1. 引用[1]提到从Github下载安装包：tensorflow-on-arm，但该仓库主要提供TensorFlow 1.x版本的预编译包，且文件名中明确有cp35（Python3.5）和aarch64。
2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1