想通过jupyter notebook --generate-config，更改jupyter的工作目录，接下来应该怎么做

如果你想通过Jupyter Notebook的命令行工具`--generate-config`来更改工作目录，首先你需要理解这个选项的作用。`--generate-config`用于生成Jupyter配置文件（通常是`.jupyter/jupyter_notebook_config.py`），而默认的工作目录设置并不直接包含在这个配置文件里。

实际上，Jupyter Notebook的工作目录是在启动时由环境变量`JUPYTER_HOME`或`JUPYTER_PATH`控制的，或者是你在运行Notebook时指定的参数`--notebook-dir`。

如果你已经生成了配置文件，你可以手动编辑它，找到与工作目录相关的部分（通常在`c.NotebookApp.notebook_dir`这一项）。在`c.NotebookApp.notebook_dir`下添加或者修改为你想要的新路径。例如：

c = get_config()
c.NotebookApp.notebook_dir = '/path/to/your/directory'

保存并关闭配置文件后，重启你的Jupyter Notebook服务或者在新的会话中，它就会使用新的工作目录。

如果你不想编辑配置文件，你也可以在每次打开新会话时，通过命令行指定工作目录，如：

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

相关问题

jupyternotebook更改目录

### 如何在 Jupyter Notebook 中更改默认工作目录

#### 创建并定位配置文件
为了修改Jupyter Notebook的默认工作目录，首先需要创建一个配置文件。通过Anaconda Prompt执行命令`jupyter notebook --generate-config`可以生成此配置文件[^5]。

#### 修改配置文件中的路径设置
接着，在计算机上找到生成的配置文件位置。通常情况下，默认配置文件位于用户的`.jupyter`隐藏文件夹下。使用文本编辑器如Notepad++打开名为`jupyter_notebook_config.py`的文件[^4]。

#### 设置新的默认启动目录
在打开的配置文件里寻找参数`c.NotebookApp.notebook_dir`。移除这一行前的注释符号（即井号`#`），并在其后的单引号之间填入想要设定为新默认工作区的具体绝对路径，比如`'E:\\code'`。注意这里的反斜杠可能需要转义处理。

c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:\\code'

完成上述操作之后保存所做的更改，并重新启动Jupyter Notebook服务来使这些改动生效[^3]。

jupyter notebook 更改路径

### 更改 Jupyter Notebook 的默认工作目录

为了更改 Jupyter Notebook 默认的工作目录，可以采取多种方法来实现这一目标。

#### 方法一：通过命令行参数指定启动路径
当启动 Jupyter Notebook 时，在命令行中直接指定想要作为根目录的位置。这可以通过 `--notebook-dir` 参数完成[^1]：

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

这种方法适用于临时改变工作目录的情况，每次启动都需要重新输入该指令。

#### 方法二：修改配置文件
对于更持久性的解决方案，则需编辑 Jupyter 配置文件。首先创建并打开配置文件（如果尚未存在），可通过以下命令操作:

jupyter notebook --generate-config

此命令会在用户的 home 文件夹下生成一个名为 `.jupyter/jupyter_notebook_config.py` 的配置文件。接着找到这个文件，并添加或修改如下设置项以指定期望的工作目录位置[^2]:

c.NotebookApp.notebook_dir = '/path/to/your/directory'

保存更改后的配置文件即可使新的默认工作目录生效。

#### 方法三：使用 Anaconda Prompt 启动
另一种方式是在特定环境中运行 Jupyter Notebook 来间接设定其初始工作空间。例如，在 Windows 上可利用 Anaconda 提供的命令提示符工具——Anaconda Prompt。先切换到所需的项目文件夹后再执行启动命令[^3]：

cd /d D:\Projects\MyProjectFolder
jupyter notebook

这样做的好处是可以保持环境隔离的同时轻松管理不同项目的资源访问权限。