pycharm中jupyter notebook是什么

在PyCharm中，Jupyter Notebook是一个集成的开发环境，它允许你以交互式的方式编写和运行代码。Jupyter Notebook提供了一个基于Web的界面，可以在其中创建和编辑Notebook文档，这些文档可以包含代码、文本、图像、公式等内容。

通过Jupyter Notebook，你可以逐个单元格地执行代码，并立即看到结果。这种交互式的编程方式非常适合数据分析、机器学习和可视化等任务。你可以在Notebook中编写Python代码，并使用丰富的第三方库进行数据处理、可视化和模型训练等操作。

Jupyter Notebook还支持Markdown语法，你可以在文档中添加说明、标题、列表、链接等格式化内容，使得代码和文本更加结合，便于展示和分享。

总结一下，Jupyter Notebook是PyCharm中集成的一个交互式开发环境，它提供了代码执行、结果展示和文档编写等功能，非常适合数据分析和机器学习等任务。

相关问题

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### 如何在 PyCharm 中切换 Jupyter Notebook 的 Python 解释器或虚拟环境

#### 配置 Anaconda 虚拟环境作为 PyCharm 的解释器

为了使 PyCharm 使用特定的 Anaconda 虚拟环境来运行 Jupyter Notebook，需先将该虚拟环境设置为项目的解释器。

1. 打开 PyCharm 并进入项目。
2. 前往 `File` -> `Settings` (`Ctrl+Alt+S`) 或者对于 macOS 用户则是 `PyCharm` -> `Preferences`.
3. 寻找并点击左侧菜单中的 `Project: <project_name>` 下拉列表下的 `Python Interpreter`.
4. 点击右侧齿轮图标旁边的加号 (+)，选择 `Add...`.
5. 在弹出窗口中选择 `Conda Environment`, 接着可以选择现有环境或是创建新的 Conda 环境[^1].

#### 将指定虚拟环境添加至 Jupyter Kernel 列表

即使已经指定了 PyCharm 的解释器，在某些情况下可能仍需要显式地向 Jupyter 添加新内核以便识别所选的虚拟环境：

假设已有一个名为 `py27` 的虚拟环境，则可以在对应环境中通过终端执行如下命令安装 IPython kernel:

python -m ipykernel install --user --name py27 --display-name "Python (py27)"

这一步骤确保了当启动 Jupyter 服务时能够看到并选用这个特别命名过的 Python 版本[^2].

#### 设置 PyCharm 使用自定义 Jupyter Server 和 Kernel

完成上述操作之后, 若要让 PyCharm 认识到这些改动, 可能还需要进一步调整 PyCharm 对于 Jupyter server 的配置.

1. 创建一个新的 Jupyter 笔记本文件 (.ipynb).
2. 当提示选择服务器时, 如果本地已有 Jupyter 安装则可直接选取；否则可以配置远程连接.
3. 若之前步骤无误, 应能在可用 kernels 列表中找到刚刚注册的那个带有 `(py27)` 后缀的新选项[^3].

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### 如何在 PyCharm 中安装配置 Jupyter Notebook 环境

#### 准备工作

确保已安装 Anaconda 和 PyCharm。Anaconda 提供了一个便捷的方式来管理 Python 版本以及包依赖关系，而 PyCharm 是一个强大的集成开发环境 (IDE)，支持多种编程语言，特别是 Python。

#### 创建 Conda 虚拟环境

为了保持项目的独立性和整洁性，建议为项目创建一个新的 conda 虚拟环境：

conda create --name myenv python=3.8

激活新创建的虚拟环境以便后续操作都在此环境中执行：

conda activate myenv

#### 配置 PyCharm 使用 Conda 环境

进入 PyCharm 设置界面，找到 Project Interpreter 选项卡，点击齿轮图标选择 "Add..." -> "Conda Environment" -> "Existing environment" 来选择之前创建好的 conda 环境路径[^1]。

#### 安装 Jupyter 及其扩展组件

通过命令行方式来确保所有必要的软件都正确无误地被安装上：

conda install jupyter ipykernel -y

这一步骤不仅会安装 Jupyter Notebook 自身还会连带安装 `ipykernel` 这个用于让 Jupyter 支持不同解释器的关键模块[^3]。

#### 启动 Jupyter Notebook 并验证设置

完成上述步骤后，在 PyCharm 的终端窗口中输入如下指令启动 Jupyter Notebook:

jupyter notebook

此时应该可以在浏览器中看到熟悉的 Jupyter Notebook 接口页面；或者直接利用 PyCharm 内建的支持功能打开 `.ipynb` 文件进行交互式编码测试[^5]。

#### 解决常见问题

如果遇到无法连接至 Jupyter Notebook 的警告信息，则不必担心——只要确认目标是在本地环境下正常编辑即可继续下一步的操作。另外需要注意的是当首次尝试运行时可能会触发自动化的安装流程，请耐心等待直至全部过程结束[^4]。