jupyter notebook引入环境
时间: 2025-04-19 13:57:04 浏览: 39
### 如何在 Jupyter Notebook 中引入或切换虚拟环境
为了能够在 Jupyter Notebook 中使用不同的 Conda 虚拟环境,需遵循一系列特定的操作流程来确保这些环境被正确识别并可选作内核。
#### 创建新的 Conda 环境
创建一个新的 Conda 环境可以通过以下命令完成:
```bash
conda create --name myenv python=3.x
```
这里的 `myenv` 是新环境的名字,而 `python=3.x` 表明该环境中 Python 的版本号[^1]。
#### 安装必要的包至目标环境
激活所需的目标环境之后,安装 `ipykernel` 和其他可能必需的软件包。这一步骤对于使 Jupyter 认识到这个环境至关重要。
```bash
conda activate myenv
conda install ipykernel
pip install --upgrade jupyter_client
```
上述操作会向指定的 Conda 环境中添加 IPython 内核支持,并升级 Jupyter Client 以防遇到导入错误等问题[^3]。
#### 注册环境作为 Jupyter 内核
为了让 Jupyter Notebook 或 Lab 接受此环境作为一个可用选项,在已激活的环境下执行下列指令:
```bash
python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"
```
这条语句的作用是把当前活动的 Conda 环境注册成名为 `myenv` 的 Jupyter Kernel,并显示为 `"Python (myenv)"`[^2]。
#### 使用 Anaconda Navigator 进行管理
除了命令行方式外,还可以通过图形界面工具——Anaconda Navigator 来管理和配置不同环境下的 Kernels。只需启动 Navigator 应用程序,导航到 Environments 部分即可轻松实现这一点[^4]。
#### 切换 Jupyter Notebook/Lab 中使用的内核
一旦完成了以上设置步骤,就可以在运行中的 Jupyter Notebook 或者 JupyterLab 实例里更改正在使用的 Python 版本了。具体做法是在菜单栏选择 **Kernel -> Change kernel** ,从中挑选之前定义好的那个 Conda 环境对应的项。
#### 卸载不再需要的 Kernel
如果想要移除某个关联于旧版 Conda 环境的 Kernel,则可通过如下命令达成目的:
```bash
jupyter kernelspec uninstall myenv
```
这里假设要删除的是叫做 `myenv` 的 Kernel。
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