jupyter notebook加入新环境

要将Jupyter Notebook添加到新环境中，可以按照以下步骤操作：
1. 打开命令提示符或终端。
2. 激活你想要添加Jupyter Notebook的环境。在Linux和Mac上，使用命令`source activate your_env_name`，在Windows上，使用命令`conda activate your_env_name`。
3. 在激活的环境中安装`ipykernel`包。可以使用命令`conda install ipykernel`来进行安装。
4. 运行`jupyter notebook`命令来启动Jupyter Notebook。
5. 现在，在Jupyter Notebook中，你应该能够看到新环境的内核选项。

如果在打开Jupyter Notebook时没有看到新环境的内核选项，可以尝试以下解决方法：
1. 确保你已经正确激活了新环境。
2. 检查是否已经安装了`ipykernel`包，可以使用命令`conda list`来查看已安装的包列表。
3. 如果`ipykernel`已安装，但没有在Jupyter Notebook中显示，请尝试重新安装`ipykernel`包，可以使用命令`conda remove ipykernel`来卸载，然后使用命令`conda install ipykernel`重新安装。
4. 如果仍然无法解决问题，可以尝试重启Jupyter Notebook或重启计算机。

相关问题

jupyter notebook加入虚拟环境

可以通过以下步骤将 jupyter notebook 加入虚拟环境：

1. 首先，激活你的虚拟环境。假设你的虚拟环境名称为 myenv，那么可以通过以下命令激活它：

   source activate myenv

2. 安装 ipykernel 包。这个包可以让你在 jupyter notebook 中使用虚拟环境中的 Python 解释器。可以通过以下命令安装：

   pip install ipykernel

3. 将虚拟环境中的 Python 解释器添加到 jupyter notebook 中。可以通过以下命令添加：

   python -m ipykernel install --user --name=myenv

这个命令会将虚拟环境中的 Python 解释器添加到 jupyter notebook 中，并将其命名为 myenv。

4. 现在，你可以启动 jupyter notebook，并在其中选择 myenv 内核来使用虚拟环境中的 Python 解释器了。

jupyter notebook怎么指定环境

### 如何在启动 Jupyter Notebook 时指定 Anaconda 或 virtualenv 创建的 Python 环境

#### 使用 Conda 环境

当通过 conda 切换到特定环境并启动 Jupyter Notebook 后，默认情况下会使用 base 环境而不是当前激活的环境。解决这一问题的方法是在目标环境中安装 `ipykernel` 并将其注册给 Jupyter。

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

这将在 Jupyter 中添加一个新的内核选项，允许选择该环境下的解释器运行笔记本文件[^1]。

#### 使用 Virtualenv 环境

对于由 virtualenv 工具创建的虚拟环境，在其中同样可以执行上述命令来使新的 Python 版本成为 Jupyter 的可用内核之一：

source /path/to/your/virtualenv/bin/activate
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=venv_name --display-name "Python (venv_name)"

完成这些操作之后再次开启 Jupyter Notebook 应用程序，则可以在新建文档页面看到新增加的那个名为 “Python (venv_name)” 的选项[^2]。

#### VSCode 配置

如果偏好于集成开发环境内的交互体验，那么可以通过配置 Visual Studio Code 来实现相同的效果。编辑工作区设置或全局用户设置 JSON 文件，加入如下键值对指向所需使用的 Python 可执行路径:

{
    "python.terminal.activateEnvironment": true,
    "python.dataScience.jupyterKernelSpec": "/full/path/to/kernel_spec.json",
}

另外一种方式是指定具体的 Python 解释器位置用于启动 Jupyter Server 和 Kernel :

{
    "python.pythonPath": "${workspaceFolder}/.venv/Scripts/python.exe"
}

注意这里的 `.exe` 扩展名适用于 Windows 操作系统；而在类 Unix 系统上则应去掉它[^3]。