jupyter notebook运行结果不变

如果你的 Jupyter Notebook 运行结果不变，可能有以下几种原因：

1. 代码没有正确执行：请确保你的代码没有语法错误，并且逻辑正确。检查代码是否正确运行，并且没有陷入死循环或其他问题。

2. 缓存问题：有时候 Jupyter Notebook 会缓存一些结果，导致重新运行代码时结果不会改变。你可以尝试重新启动内核或者使用 "Kernel" 菜单下的 "Restart & Clear Output" 选项来清除缓存并重新运行代码。

3. 变量重复赋值问题：如果你在多个单元格中给同一个变量赋值，而且后面的赋值语句没有生效，可能会导致结果不变。请检查你的代码中是否存在这样的情况。

4. 数据没有更新：如果你的代码依赖于外部数据文件或者其他程序的输出，而这些数据没有及时更新，那么运行结果就不会改变。请确保你的数据是最新的，并且代码能够正确读取和处理这些数据。

如果以上方法都没有解决问题，建议你逐步调试代码，检查每一步的输出和中间结果，以便找出问题所在。

相关问题

jupyter notebook共同编辑

### 实现多人协作编辑Jupyter Notebook的方法

为了实现在Jupyter Notebook中的多人协同工作，可以采用多种解决方案。一种流行的方式是通过JupyterHub来部署多用户的Jupyter环境[^1]。

#### 使用JupyterHub支持团队合作
JupyterHub是一个用于托管多个Jupyter Notebook服务器的应用程序，允许不同用户登录并运行自己的Notebook会话。这使得团队成员可以在同一平台上独立操作而不互相干扰。管理员可以根据需求配置资源分配策略和服务可用性设置。

对于希望进一步增强协作体验的情况，还可以考虑集成其他工具：

- **Google Colab**: 提供了内置的支持实时共享和评论功能的云平台版本；不过需要注意的是它并非完全开源，并且依赖于谷歌的服务框架内。

- **CoCalc (前身为SageMathCloud)**: 支持Python及其他编程语言，在线提供类似于IDE的工作空间，具备良好的文档同步机制以及聊天室特性方便交流讨论问题所在之处。

另一种方法则是利用专门设计用来促进远程协作开发过程的产品——例如Git加上GitHub/GitLab仓库管理服务配合nbformat库解析notebooks文件结构从而实现版本控制下的增量更新推送模式；或者是借助VSCode扩展插件Remote - Jupyter Kernel连接到远端kernel执行单元格命令的同时保持本地编辑器界面不变以获得更流畅的操作感受。

pip install jupyterhub
jupyterhub --ip=0.0.0.0 --port=8000

上述代码展示了安装`jupyterhub`包并通过指定IP地址及端口号启动该应用实例的过程。当然实际生产环境中还需要额外的安全性和性能优化措施比如SSL证书绑定、反向代理配置等才能确保稳定可靠地服务于更多并发请求量级下的使用者群体。

jupyter notebook 使用特别卡

### 提高Jupyter Notebook 性能的方法

#### 调整资源分配
为了优化 Jupyter Notebook 的性能，可以考虑增加内存或 CPU 核心数。如果是在本地机器上运行，确保有足够的物理资源可用；如果是云服务，则可调整实例配置来获得更好的计算能力。

#### 使用轻量级内核
更换为更高效的 Python 内核版本也可能有助于改善响应速度。例如 IPython 或者其他经过特别优化过的解释器能够减少启动时间和提升交互效率[^1]。

#### 清理未使用的变量与对象
定期清理不再需要的数据结构和其他占用大量空间的对象可以帮助释放宝贵的 RAM 容量，从而加快程序执行的速度。这可以通过手动删除特定名称的空间 (`del variable_name`) 来完成，也可以利用魔法命令 `%reset` 一次性清除所有命名空间内的定义。

#### 减少输出内容大小
当处理大规模数据集时，过多的日志记录或其他形式的大规模打印语句会拖慢整个系统的运转节奏。通过控制台设置或者修改代码逻辑以限制不必要的信息展示范围，进而减轻 I/O 压力并加速整体流程进展。

#### 利用缓存机制
对于那些耗时较长但是结果不变的操作，应该尽可能采用持久化的存储方案保存中间产物，以便后续调用时不需重复运算。像 `joblib.Memory` 这样的库提供了简单易用的方式来进行函数级别的缓存管理[^2]。

from joblib import Memory
memory = Memory(location='./cachedir', verbose=0)

@memory.cache
def expensive_function(x):
    # Some time-consuming operation here...
    pass

#### 升级至最新稳定版软件包
保持所依赖的所有第三方模块处于最新的安全补丁级别通常意味着可以获得由开发者团队带来的各种改进措施，包括但不限于 bugfixes 和效能增强特性。因此建议经常检查 pip list 并适时更新必要的组件集合[^3]。