conda虚拟环境有jupyter notebook没有jupyterlab

conda虚拟环境是一个用于管理不同软件包和其依赖关系的工具。它允许您在同一台机器上创建多个独立的环境，每个环境都可以安装不同版本的软件包，而不会相互干扰。

Jupyter Notebook是一个交互式的开发环境，它允许您创建和共享文档，其中包含实时代码、方程、可视化和说明文本。它是基于Web的界面，可以在浏览器中运行，并支持多种编程语言。

JupyterLab是Jupyter Notebook的下一代界面，它提供了更强大的功能和更灵活的用户界面。与Jupyter Notebook相比，JupyterLab具有更好的布局和窗口管理功能，可以同时打开多个文件、终端和控制台。它还支持插件系统，可以根据需要添加各种扩展功能。

总结来说，conda虚拟环境是用于管理软件包和依赖关系的工具，而Jupyter Notebook和JupyterLab是用于交互式开发和共享文档的工具。JupyterLab相对于Jupyter Notebook来说具有更强大和灵活的功能。

相关问题

miniconda安装和配置 Jupyter Lab

### 安装和配置 Miniconda 以及 Jupyter Lab

#### 使用 Miniconda 安装 Jupyter Lab

为了安装和配置 Miniconda 并使用 Jupyter Lab，可以遵循以下说明：

#### 下载并安装 Miniconda

访问官方网站获取适用于操作系统版本的最新 Miniconda 版本，并按照官方指南完成安装过程[^2]。

#### 创建 Python 虚拟环境

建议为项目创建独立的 Conda 环境来隔离依赖项。可以通过下面这条命令创建名为 `myenv` 的新环境：

conda create --name myenv python=3.9

激活新建的环境以便后续操作都在此环境中执行：

conda activate myenv

#### 安装 Jupyter Lab 和附加组件

在已激活的目标环境中运行下列指令以安装 Jupyter Lab 及交互式部件支持库 ipywidgets：

conda install -c conda-forge jupyterlab
conda install -c conda-forge ipywidgets

这会从社区维护仓库 conda-forge 中下载最新的稳定版软件包[^4]。

#### 设置 Jupyter Kernel

为了让 Notebook 或者 Lab 正确识别当前活跃的 Conda 环境作为内核选项之一，在该环境下还需额外安装 IPython kernel：

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

上述命令中的 `--name` 参数应匹配之前定义的 Conda 环境名称；而 `--display-name` 则用于描述显示给用户的友好名字[^5]。

#### 启动 Jupyter Lab

最后一步是在终端里键入启动命令开启服务端口，默认情况下会在浏览器自动打开新的标签页加载界面：

jupyter lab

此时应该能够看到基于 Web 浏览器的应用程序窗口，允许用户浏览文件系统、创建笔记本文档以及其他更多功能[^3]。

虚拟环境打开jupyter

要在虚拟环境中打开Jupyter，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在Xshell中创建一个Python虚拟环境。您可以使用以下命令：\[1\]

   conda create -n envjupyter python=3.7 -y

2. 然后，激活虚拟环境。您可以使用以下命令：\[1\]

   conda activate envjupyter

3. 如果在使用`jupyter notebook`命令时出现`jupyter: command not found`的错误，您可以尝试以下解决方法：\[2\]
- 打开命令提示符（cmd）并激活虚拟环境。
- 使用以下命令安装`ipykernel`插件：

     conda install ipykernel

4. 安装完毕后，将`ipykernel`插件导入到虚拟环境中。您可以使用以下命令：\[3\]

   python -m ipykernel install --user --name your_env_name --display-name "your_env_name"

现在，您应该可以在虚拟环境中打开Jupyter Notebook了。您可以使用以下命令：\[1\]

jupyter notebook

请注意，`your_env_name`应替换为您的虚拟环境的名称。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python的虚拟环境中使用jupyter](https://blog.csdn.net/weixin_41529093/article/details/122126479)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [python学习第一课安装虚拟环境，并在虚拟环境中使用jupyter lab](https://blog.csdn.net/m0_66471445/article/details/126608425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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