写出启动jupyter notebook的命令脚本

在大多数Linux或Mac系统上，要启动Jupyter Notebook，你可以通过打开终端并输入以下命令：

jupyter notebook

如果你想要以特定的工作路径启动，可以提供完整路径，例如：

jupyter notebook --notebook-dir=/path/to/your/workdir

如果你安装了Anaconda环境并且希望使用其内的Python版本，可以加上`--kernel=<your_kernel_name>`选项指定内建的Kernel，比如：

jupyter notebook --kernel=python3

如果你是在Windows系统上，可以在命令提示符或PowerShell中运行类似命令：

jupyter notebook

如果你之前设置了系统的环境变量，可以直接在命令行输入`jupyter`而无需包含完整的路径。

相关问题

jupyternotebook写js

### 在 Jupyter Notebook 中编写和运行 JavaScript 代码

为了在 Jupyter Notebook 中执行 JavaScript 代码，可以利用 `%%javascript` 魔法命令来创建一个专门用于处理 JavaScript 的单元格。这使得可以直接嵌入并执行 JavaScript 脚本。

下面是一个简单的例子展示如何实现这一点：

%%javascript
console.log('这是一个来自 Jupyter Notebook 的 JavaScript 输出');
alert('欢迎来到交互式 JavaScript 编程!');

当上述代码被执行时，控制台将会打印一条消息，并弹出一个警告框显示欢迎信息[^2]。

除了直接使用魔法函数外，还可以通过 HTML 和 JavaScript 结合的方式来进行更复杂的操作。例如修改页面样式或与其他 Python 单元格中的数据进行互动。这里有一个实例展示了怎样改变笔记本背景颜色的方法:

from IPython.display import display, HTML

display(HTML('<script>var body = document.body; body.style.backgroundColor="lightblue";</script>'))

这段代码动态改变了当前网页主体部分的背景色为浅蓝色[^4]。

jupyter notebook opencv环境

### 配置Jupyter Notebook 使用 OpenCV

为了使 Jupyter Notebook 能够顺利使用 OpenCV，在环境中正确安装必要的库至关重要。对于 Python 环境管理，推荐采用 Conda 或者虚拟环境工具如 `venv` 来隔离不同项目的依赖关系。

#### 创建并激活新的Conda环境
如果尚未创建专门用于此目的的新环境，则建议先通过如下命令建立新环境：

conda create --name opencv_env python=3.9
conda activate opencv_env

#### 安装所需软件包
一旦处于适当环境下，可以利用 pip 工具来安装 OpenCV 及其额外模块：

pip install opencv-python opencv-contrib-python jupyterlab

这会下载并安装最新稳定版的 OpenCV 库以及支持更多功能的贡献模块[^1]。

#### 启动 Jupyter Lab/Notebook 并验证安装
完成上述操作之后，可以通过下面任一方式启动交互式笔记本界面：

jupyter lab     # 推荐更现代化的选择
# 或者
jupyter notebook      # 经典选项

浏览器应自动打开指向 http://localhost:8888 的页面；如果没有发生这种情况，请手动访问该 URL 地址[^2]。

在新建或已有的Python脚本文档里执行以下代码片段以确认 OpenCV 是否成功加载：

import cv2
print(cv2.__version__)

这段简单的程序将打印出当前使用的 OpenCV 版本号，表明一切正常工作[^4]。

#### 显示图像实例
为了让读者更好地理解如何实际应用这些组件，这里给出一段简单例子展示怎样读取本地磁盘上的图片并在 Jupyter 中呈现它:

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline  
img = cv2.imread('path_to_image.jpg')
rgb_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(rgb_img)
plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
plt.show()

以上代码不仅展示了基本的文件读写能力，还涉及到了色彩空间转换（BGR转RGB），以便于正确渲染颜色[^3]。