pycharm社区版使用jupyter

在PyCharm社区版中使用Jupyter Notebook的功能，您需要安装`Python Scientific mode`插件。下面是详细步骤：

1. 打开PyCharm，点击菜单栏的`File`，选择`Settings`。
2. 在`Settings`窗口中，展开`Plugins`，点击`Marketplace`。
3. 在搜索栏中输入`Python Scientific mode`，然后点击搜索结果中的插件。
4. 点击`Install`按钮来安装插件。
5. 安装完成后，重启PyCharm。

安装完成后，您应该可以在PyCharm中看到Jupyter Notebook的图标和功能。您可以通过以下步骤来创建和运行Jupyter Notebook：
1. 点击工具栏中的`+`按钮，选择`Jupyter Notebook`。
2. 在弹出的对话框中，选择要保存Notebook文件的位置，并输入文件名。
3. 点击`OK`按钮，将会在指定位置创建一个新的Notebook文件，并自动打开它。
4. 在Notebook文件中，您可以使用代码、文本和其他元素来编写和运行代码。

相关问题

pycharm社区版的jupyter插件

### PyCharm社区版中Jupyter插件的安装与使用

#### 安装Jupyter包
为了能够在PyCharm社区版中使用Jupyter功能，首先需要确保已经正确安装了`jupyter`库。可以通过命令行工具来完成这一操作：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter

这一步骤能够使得当前使用的Python环境中具备运行Jupyter Notebook的能力[^3]。

#### 配置解释器路径
当希望在特定虚拟环境中（比如用于机器学习项目的`pytorch`环境）启动Jupyter服务时，则需调整PyCharm所指向的Python解释器位置。具体做法是从菜单栏选择【File】->【Settings】(Windows/Linux) 或 【PyCharm】->【Preferences】(macOS)，之后导航至项目设置中的“Project Interpreter”，点击右侧齿轮图标并选取“Add...”。此时应避免直接选用Conda创建的新环境作为目标；相反地，应当指定已有的系统级解释器文件地址，例如位于Anaconda安装目录下对应于`pytorch`环境的那个可执行程序的位置：`D:\Anaconda3\envs\pytorch\python.exe`[^4]。

#### 使用Jupyter Notebooks
尽管官方文档指出PyCharm社区版本并不提供内置的支持以实现像专业版那样无缝对接Jupyter Lab的功能体验，不过依然可以借助上述方式间接访问和编辑`.ipynb`格式的笔记本文件。一旦完成了必要的软件依赖项部署以及适当配置了解释器关联关系后，在IDE内部打开现有的Notebook或者新建一个都是可行的操作[^1]。

对于那些想要在同一工作流内同时利用到PyTorch框架特性和交互式编程优势的研究人员来说，按照以上指导进行相应设定将会是一个不错的选择方案之一。

pycharm社区版中jupyternotebook的安装和应用

### 安装和配置Jupyter Notebook于PyCharm社区版

#### 配置环境并安装必要的软件包

为了能够在PyCharm社区版中使用Jupyter Notebook，需先确保已正确设置Python解释器。之后通过pip工具来安装`jupyter`库[^2]。

pip install jupyter

此命令会下载并安装运行Jupyter Notebook所需的一切组件到当前环境中。

#### 启动Jupyter服务并与PyCharm集成

完成上述步骤后，在终端输入`jupyter notebook`启动本地服务器实例。然而对于更紧密的IDE集成功能，则应按照如下操作：

进入PyCharm首选项菜单下的项目解释器部分确认`ipykernel`已被加入至可用模块列表内；如果未发现该条目则同样利用pip执行安装动作:

pip install ipykernel

随后返回至PyCharm界面，导航至“文件”-> “设置...”，选择左侧栏中的“其他设置” -> "Jupyter" 来指定远程或本地图形化管理面板地址以及认证令牌等信息[^1]。

#### 创建与编辑Notebook文档

当一切准备就绪以后就可以新建`.ipynb`类型的文件来进行交互式的编程体验了。在创建新文件时可以选择关联特定的虚拟环境作为计算资源提供者从而实现多版本共存互不干扰的效果。

编写代码片段时可以充分利用Markdown语法支持的文字描述功能辅助说明逻辑流程或者展示图表等内容。每一段落均独立成单元格形式便于单独测试修改而无需重新加载整个页面。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()