一、安装
方法一:使用图形界面安装
前提:已安装 Anaconda 和 Python 环境。
点击 install 进行安装。

Jupyter Notebook 支持通过图形界面或命令行安装,可使用 conda 或 pip 指定版本。启动后需生成配置文件修改默认工作目录,支持创建桌面快捷方式。此外可安装 jupyterthemes 美化主题,并能在 Anaconda 虚拟环境中注册 ipykernel 作为独立内核,实现多版本环境隔离与管理。

前提:已安装 Anaconda 和 Python 环境。
点击 install 进行安装。

因为是比较新版本的 Anaconda,所以可下载的 Jupyter Notebook 也是较新的 7.x 版本。

示例基于 Python3.7 虚拟环境。
1. 进入(激活)虚拟环境
在 Anaconda Prompt 中输入下面指令(Python37 为目标虚拟环境名称)
conda activate Python37
2. 使用指令安装
输入下面指令
conda install notebook==6.4.8


3. 验证是否成功
查看 Jupyter Notebook 版本信息
jupyter notebook --version
显示出刚安装的版本,成功。

1. 打开 Jupyter Notebook
继续在虚拟环境中输入
jupyter notebook
2. 会弹出下面内容(使用时不要关闭)

Jupyter 的主页面

同时适用于 Jupyter Lab。
1. 获取配置文件所在路径
Anaconda Prompt 中输入
Jupyter Notebook:
jupyter notebook --generate-config

(因为我截图之前生成过一个 jupyter_notebook_config,所以会询问是否要重写文件,输入 y 确认即可)
Jupyter Lab:
jupyter-lab --generate-config

3. 找到生成的配置文件

4. 记事本修改配置文件
两个配置文件修改方法相同。
在查找目标中输入 The directory to use for notebooks and kernels。

在下图位置删除前面的#和 c 前面的空格,在 '' 中添加自己的目录。
Jupyter Notebook 旧版本通常为:c.NotebookApp.notebook_dir Jupyter Lab 以及 Jupyter Notebook 新版本为:c.ServerApp.root_dir
改前:


改后:


右键文件--保存。

5. 重启验证
在虚拟环境中输入
jupyter notebook
此时的主页:

开始菜单处找到快捷图标,鼠标右击 -- 属性 -- 目标。

去掉后面的 "%USERPROFILE%/",点击:应用--确定。

此时使用快捷方式,也能够直接打开默认目录了。
想要更方便,可以右键该图标--发送到--桌面快捷方式。
1. 在 Anaconda Prompt 中输入以下指令,安装自定义主题
pip install --upgrade jupyterthemes

Successfully,成功。

2. 查看可选主题
jt -l

3. 设置主题
# 仅作参考 jt -t oceans16 -f consolamono -nf robotosans -tf robotosans -N -T -cellw 60% -dfs 9 -ofs 9
4. New 一个新文件看看效果


主题使用方法
使用帮助:-h 主题列表:-l 主题名称安装:-t 代码的字体:-f 代码字体大小:-fs(默认值:11) Notebook 字体:-nf 字体大小:-nfs(默认值:13) Text/MD 单元格的字体:-tf 单元格字体大小:-tfs(默认值:13) Pandas DF Fontsize:-dfs(默认值:9) 输出面积字形大小:-ofs(默认值:8.5) Mathjax 字形大小 (%):-mathfs(默认值:100) 介绍页边距:-m(默认值:auto) 单元格的宽度:-cellw(默认值:980) 行高:-lineh(默认值:170) 光标宽度:-cursw(默认值:2) 光标的颜色:-cursc Alt 键提示布局:-altp Alt 键 Markdown 背景颜色:-altmd Alt 键输出背景色:-altout Vim 风格 NBExt:-vim 工具栏可见:-T 名称和标识可见:-N 标志可见:-kl 重置默认主题:-r 重置默认字体:-dfonts
安装不同版本的 Jupyter Notebook 强调的是:Jupyter 程序本身的版本隔离,适用于需要测试 Jupyter 新功能、避免 Jupyter 自身依赖冲突,或为特定项目固定 Jupyter 环境的情况。
搭建不同内核强调的是:Jupyter 运行时环境的隔离,适用于在同一个 Jupyter 界面下管理和切换不同语言版本和库依赖的项目。
搭建不同内核是更常用、更便利的方式,所以下面将介绍虚拟环境内核的基本使用。
进入默认的 base 中,在 Anaconda Prompt 输入下面指令。
conda create -n Python39 python=3.9
此处虚拟环境名为 Python39,版本为 Python3.9。 当系统提示 Proceed([y]/n)?时,输入 y 并按回车键。

验证是否创建成功。
conda env list
此时可看到成功创建的虚拟环境。

conda activate Python39

ipykernel 是连接 Jupyter Notebook 和 Python 环境的关键包。 想要注册为 Jupyter 内核必须在新环境中安装它。
conda install ipykernel

--user: 告诉 Jupyter 将内核安装到用户级别,这样它就能被 Jupyter Notebook 找到。 --name Python39: 这是内核的内部名称,通常与你的环境名称保持一致。 --display-name "Python 3.9": 这是在 Jupyter Notebook 的 Kernel 菜单中会显示的名称。
python -m ipykernel install --user --name Python39 --display-name "Python 3.9"

验证是否注册成功。
查看 Jupyter 内核列表。
jupyter kernelspec list

此时可看到成功注册的内核。
结束,取消激活环境。
conda deactivate
重启 Jupyter Notebook。
打开或新建一个 .ipynb 文件。

按照顺序点击即可成功切换内核了。


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