1.最简单情况下 切换环境即可

首先激活环境:


activate env  # 激活你的环境名称 jupyter notebook ​

之后去运行代码即可,如果还不行请看下面:

2、遇到Jupyter Notebook运行指定的conda虚拟环境

2.1 原因分析

看一下当前环境路径:发现是默认安装conda下的路径,不是我们想要的虚拟环境

import sys
sys.executable sys.executable

可以发现我们之前在jupyter添加的环境只是添加了一个空壳,并没有改变内核,使用的还是主环境的python。因此我们一定要在我们创建的环境中执行添加命令

在博客中看到的很多把虚拟环境添加jupyter中的操作流程如下:

1、在base环境中安装ipykernel

pip install ipykernel

2、创建虚拟环境、同时添加ipykernel

conda create -n env_name python=3.5 ipykernel

3、切换到虚拟环境

conda activate env_name

4、将环境写入notebook的ipykernel中

python -m ipykernel install --user --name env_name --display-name "在jupyter中显示的环境名称"

上面的安装过程确实可以实现将虚拟环境加入到juyter中,但是由于是在base中安装的ipykernel,或者忘记激活虚拟环境,或者由于实在base中安装的ipykernel,导致无法在激活的虚拟环境中使用 -m ipykernel,很多人直接在base中执行命令4,导致加入到jupyter的虚拟环境的python编译器使用的是base的,因此导致了上述问题。【不推荐】

2.2 解决方案一:

直接切换至虚拟环境(命令如上),安装ipykernel后,再执行命令4,结果如图所示,可以看到编译路径已经切换至虚拟环境所在路径:

安装nb_conda可以在jupyter中手动切换内核----虚拟环境

conda install nb_conda

安装成功后重新启动Jupyter,当创建新的Python文件时,也会提示要根据那个Kernel创建。

同时也可以在kernel选项中更改当前使用的环境。

首先激活环境:

activate 环境名称
#activate KG

安装ipykernel

pip install ipykernel

环境导入jupyter

python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "在jupyter中显示的环境名称"

#python -m ipykernel install --user --name KG --display-name "KG"

验证一下,完成:路径变回我们的虚拟环境了

2.3 解决方案二

通过修改/home/shy/.local/share/jupyter/kernels/py_work/kernel.json文件来解决上述问题。

{
"argv": [ #原来为"/usr/bin/python3"
"/home/shy/.virtualenvs/py_work/bin/python3",#修改为我们环境的python路径即可
"-m",
"ipykernel_launcher",
"-f",
"{connection_file}"
],
"display_name": "py_work",
"language": "python",
"metadata": {
"debugger": true
}
}

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