jupyter运行成功后出现*

当您在jupyter中执行一段代码时，如果代码执行成功，会在代码块的左侧出现一个星号“*”。这表示代码块已经被成功执行并且没有出现任何错误。如果代码块执行失败，则可以看到一个错误消息并且星号变为数字。这个数字表示代码块执行期间出现的错误数量。

通过观察星号，可以很快地知道代码块是否成功执行。如果您的代码块中有任何输出或图形，它们也会显示在该代码块下面。

如果您想重新运行代码块，只需要单击该代码块左侧的“*”或数字即可。您可以在单元格菜单中选择“重新运行所有单元格”或“重新运行顶部的单元格”来运行整个notebook或顶部的代码块。

相关问题

jupyternotebook显示in*

### Jupyter Notebook 单元格显示 `in*` 的原因及解决方案

当 Jupyter Notebook 中的单元格状态长时间停留在 `In[*]`，这通常意味着内核正在处理该单元格中的代码，尚未完成执行。如果这种情况持续时间过长，则可能存在某些问题。

#### 可能的原因分析

1. **资源占用过高**：运行的代码可能消耗了大量的计算资源，导致响应变慢。
2. **无限循环或递归错误**：程序逻辑存在缺陷，可能导致死循环或其他形式的阻塞操作[^1]。
3. **依赖库加载失败**：某些外部库未能成功导入，特别是涉及到 C 或 Fortran 编译扩展的情况[^3]。
4. **网络请求未返回**：如果有涉及远程服务器的数据获取操作，而目标地址不可达时也会造成等待现象。

#### 解决方法汇总

##### 方法一：重启内核并重试
最简单有效的方式就是尝试重启一次 IPython 内核 (Kernel -> Restart)，之后再次执行有问题的代码块来观察是否有改善。

##### 方法二：优化代码性能
对于耗时较长的任务可以考虑分批次读取数据、减少不必要的重复运算以及采用更高效的算法实现方式等手段提高效率。

##### 方法三：检查环境配置
确认当前使用的 Python 版本及其所关联的各种第三方包版本号是否匹配良好；必要时可以通过创建新的虚拟环境中隔离测试不同组合下的表现差异。

##### 方法四：排查特定异常情况
针对可能出现的具体报错信息进一步定位根源所在，比如查看是否存在类似 "ImportError: DLL load failed while importing error" 这样的提示，并按照相应指导修复缺失项。

# 更新 conda 和 pip 工具链至最新稳定版
conda update -n base conda
pip install --upgrade pip setuptools wheel

##### 方法五：调整前端设置
有时浏览器端的一些参数也会影响交互体验，适当调节页面刷新频率或者禁用部分插件可能会有所帮助。

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在jupyter运行出现No module named 'cv2'

在Jupyter Notebook中遇到"No module named 'cv2'"这样的错误通常表示Python解释器无法找到OpenCV（cv2模块）库。OpenCV是一个广泛用于计算机视觉和机器学习的库，用于处理图像和视频。

解决这个问题需要按照以下步骤操作：

1. 安装OpenCV：如果你还没有安装，首先确保已经通过pip安装了它。打开终端或命令提示符，输入：

   pip install opencv-python

或者对于最新版本，可以尝试：

   pip install opencv-python-headless  # 如果不需要GUI支持

2. 检查安装路径：确认安装是否成功，可以在Jupyter Notebook中导入试试看，如果安装正确，应该能正常导入`import cv2`。
3. 避免环境变量冲突：有时候，由于Python环境中存在多个独立的包管理器，可能会导致某些库找不到。你可以检查系统中是否有多个Python环境，确保Jupyter Notebook使用的Python解释器包含了cv2模块。