pycharm中使用jupyter教程

在PyCharm中使用Jupyter Notebook的教程可以按照以下步骤进行操作:

1. 确保您已经安装了Anaconda和PyCharm，并且已经创建了一个Python项目。
2. 在PyCharm的Settings/Preferences中，选择Project Interpreter页面，并确保您已经创建了一个基于Python 3.6的虚拟环境，并安装了所需的包（例如jupyter、matplotlib、sympy）。
3. 在PyCharm的Project Tool Window中，单击Alt+Insert，并选择Jupyter Notebook选项。然后输入文件名（例如MatplotlibExample.ipynb）。
4. 您将看到一个新的Jupyter Notebook窗口打开在PyCharm中，您可以在其中编写和运行代码。

请注意，以上步骤仅适用于Windows系统。对于Mac和Linux系统，请参考相应的系统文档了解更多信息。

相关问题

pycharm 中的jupyter notebooks使用教程

### PyCharm 中使用 Jupyter Notebook 教程

#### 启动与配置
为了在 PyCharm 中成功启动并配置 Jupyter Notebook，可以利用 Conda 自带的 Jupyter 来实现。这通常涉及到通过 Anaconda Prompt 执行 `jupyter notebook` 命令来开启服务[^1]。

然而，在实际操作中可能会遇到一个问题——即每次启动时都需要重新输入 token 或者密码来进行身份验证[^4]。这种情况下，建议保存好该令牌以便快速访问，或者考虑设置无密码登录（如果环境安全允许的话）。

#### 解决模块缓存问题
值得注意的是，在调试期间有时会遭遇这样的情况：即使更新了自定义库文件的内容，但在 Jupyter 单元格里再次执行代码后却依旧加载老版本的数据。这是因为 Python 存在一个称为 "module caching" 的特性，它会在首次导入某个包之后将其存储起来直到程序结束为止；这意味着除非显式重启内核，否则所做的任何更改都不会反映到当前工作区之中[^2]。

为了避免上述现象的发生，可以在开发阶段频繁地重载特定模块：

import importlib
import my_module  # 替换成自己的模块名
importlib.reload(my_module)

这段脚本能够强制刷新指定名称空间下的对象状态，从而确保获取最新的函数定义和其他变更项。

#### 显示图像功能
另外值得一提的功能是在笔记本内部展示本地图片的能力。只需要简单几行代码就可以完成这项任务:

from IPython.display import Image
Image(filename='path_to_image_file')

这里假设路径指向一张有效的 PNG 文件，则可以直接嵌入至单元格输出区域作为可视化的一部分呈现给用户查看[^3]。

怎么在 PyCharm 中打开 Jupyter Noteboo

### 配置并启动 Jupyter Notebook

为了在 PyCharm IDE 中配置并启动 Jupyter Notebook，需遵循特定步骤以确保集成顺利。

#### 安装必要的软件包
确保已安装 `ipykernel` 和 `jupyter` 软件包。如果尚未安装这些依赖项，在命令提示符下执行如下命令可以完成安装：

pip install ipykernel jupyter

这一步骤对于创建内核以及后续操作至关重要[^2]。

#### 创建 Conda 环境 (可选)
如果有意在一个独立环境中管理项目及其依赖关系，则建议通过 conda 来建立新的 Python 环境。此过程有助于隔离不同项目的库版本冲突问题。具体做法是在 Anaconda Prompt 或者终端中键入以下指令来新建一个名为 myenv 的环境，并激活它：

conda create --name myenv python=3.x
conda activate myenv

这里假设读者已经熟悉基本的 conda 使用方法；否则可能需要查阅更多关于 conda 基础教程的信息[^1]。

#### 将新环境注册到 Jupyter Kernel 列表中
为了让 PyCharm 认识到刚刚设置好的虚拟环境作为可用选项之一，还需要把该环境添加至 Jupyter Kernels 当中。可以通过下面这条命令实现这一点：

python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name "Python (myenv)"

上述命令会使得所指定名称的新 kernel 出现在 Jupyter Notebook 启动页面的选择列表里面。

#### 在 PyCharm 中连接本地 Jupyter Server
当一切准备就绪之后，就可以回到 PyCharm 进行最后几步设置了。进入 **File | Settings...** 对话框（MacOS 用户应选择 **PyCharm | Preferences...**），导航到 **Build, Execution, Deployment | Console | Jupyter** 下面找到 “Add Local” 按钮点击之。此时应该能够看到之前定义过的 kernels 显示出来供选择了。选定目标 kernel 并保存更改即可。

一旦完成了以上所有准备工作，便可以在 PyCharm 内部无缝访问和使用 Jupyter Notebooks 功能了！