为什么jupyter notebook 代码段重新运行有的错误不报错

Jupyter Notebook 的代码段重新运行时不报错可能是因为以下几个原因：

1. 缓存：Jupyter Notebook 会缓存先前运行的代码段的结果。如果你对代码进行了更改并重新运行，但结果与缓存的结果相同，Jupyter Notebook 将不会再次执行该代码段。这可能导致某些错误不被报告。

2. 依赖项：如果你的代码段依赖于其他代码或库，且这些依赖项已经在先前的代码段中被正确导入或定义，那么即使重新运行代码段，也不会报告相关错误。因此，在重新运行之前，确保所有依赖项都已正确导入或定义。

3. 全局变量：如果你在先前的代码段中定义了全局变量，并且后续代码段依赖于这些全局变量，即使重新运行代码段，也不会报告相关错误。为避免此类情况，确保在每个代码段中都显式定义和初始化所有需要的变量。

如果你想确保重新运行的代码段能够捕获所有错误，请确保在每个代码段中进行必要的导入和定义，并且确保先前的代码段没有产生不符合预期的结果。

相关问题

jupyter notebook的代码在pycharm运行报错

在引用中提到，有用户在同一个代码段在Jupyter Notebook和PyCharm中运行时遇到了不同的结果。在Jupyter Notebook中，代码可以正常运行，而在PyCharm中却报错了。报错信息显示为"TypeError: 'NoneType' object is not callable"。在这个问题中，用户提到了Python版本3.10.5和NumPy版本1.22.4。

这个问题可能是由于不同的环境设置或库版本导致的。在引用中，用户提到了数据的isnull()结果都为False，说明数据本身没有缺失值。然而，PyCharm报错了，表明问题不是由数据本身引起的。

要解决这个问题，可能需要考虑以下几个方面：

1. 确认环境设置：首先，用户可以检查自己在Jupyter Notebook和PyCharm中的环境设置是否一致。例如，Python版本、库版本以及其他环境依赖项。确保两个环境的设置是相同的可能有助于解决问题。

2. 检查代码差异：用户可以仔细比较在Jupyter Notebook和PyCharm中运行的代码是否有差异。特别是关于可能导致报错的部分，例如函数调用或变量使用。如果代码有差异，尝试在PyCharm中进行相应的调整以避免报错。

3. 更新库版本：考虑到用户提到的Python版本和NumPy版本，可以尝试更新相关的库版本。有时，不同的库版本之间可能存在不兼容或bug，导致在不同环境下出现不同的结果。尝试升级NumPy库或其他相关的库，看看是否能解决问题。

总之，在解决这个问题时，用户可以通过确认环境设置、检查代码差异以及更新库版本来尝试解决报错问题。希望这些方法能帮助用户解决问题并成功在PyCharm中运行他们的代码。

jupyter notebook自动补全代码第二句运行不了

你好！对于你提到的问题，可能有几个原因导致第二句代码无法运行。以下是一些常见的解决方法：

1. 检查代码是否正确：确保第一句代码成功运行，并且第二句代码与第一句代码配合使用。例如，如果第一句代码定义了一个变量，第二句代码需要使用该变量，否则会导致错误。

2. 检查代码顺序：确保你按照正确的顺序运行代码。有时候，某些代码需要按照特定的顺序执行才能正常工作。

3. 重启内核：如果你发现代码仍然无法运行，请尝试重启Jupyter Notebook的内核。你可以在菜单栏中选择"Kernel" -> "Restart Kernel"来执行此操作。

4. 检查报错信息：如果代码运行时出现错误提示，仔细阅读报错信息以获取更多的线索。报错信息通常会提供有关发生了什么错误以及在哪里出错的信息。

如果以上方法都无法解决你的问题，请提供更多的细节，例如你遇到的具体错误信息和相关的代码段，以便我能够更好地帮助你解决问题。