创建Jupyter notebook的环境
时间: 2025-01-11 07:54:06 浏览: 51
### 设置和配置Jupyter Notebook运行环境
#### 创建Conda虚拟环境
为了确保不同项目之间的依赖关系不会相互干扰,建议为每个项目创建独立的Conda虚拟环境。通过Anaconda Prompt命令窗口执行如下操作来创建名为`my_jupyter_env`的新环境,并指定Python版本:
```bash
conda create -n my_jupyter_env python=3.9
```
激活新创建的环境以便后续安装所需的软件包。
```bash
conda activate my_jupyter_env
```
#### 安装必要的库和支持工具
在已激活的目标环境中安装Jupyter Notebook以及支持其正常工作的核心组件`ipykernel`[^2]。
```bash
conda install ipykernel jupyterlab
```
这一步骤会自动处理所有必需项及其兼容性的安装工作。
#### 将当前环境注册到Jupyter内核列表中
为了让Jupyter能够识别并利用刚刚建立好的自定义环境作为计算引擎之一,在终端继续输入下面这条指令完成最后一步设置过程。
```bash
python -m ipykernel install --user --name=my_jupyter_env
```
此时已经成功完成了基本配置流程,启动服务端即可访问Web界面下的交互式笔记本应用了[^1]。
对于希望集成其他编程语言(如R)的支持情况,则还需要额外加载对应的Kernel模块。例如针对R语言而言,除了常规步骤外还需特别注意安装特定于该语言解释器的桥梁程序——`IRkernel`[^4]。
#### 修改默认配置文件(可选)
如果想要调整一些高级选项或是增强安全性措施的话,可以通过编辑位于用户家目录下的`.jupyter/jupyter_notebook_config.py`来进行个性化定制化设定[^3]。
```bash
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
```
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