jupyter notebook 如何运行c c++

### 回答1：
在 Jupyter Notebook 中运行 C/C++ 代码需要使用一个名为 Cython 的 Jupyter 扩展。首先需要安装 Cython，可以使用命令 "!pip install cython" 在 Jupyter Notebook 中安装。然后，你可以使用 "%%cython" 指令在 Jupyter Notebook 中创建 C/C++ 代码并运行。例如：

%%cython
def add(int x, int y):
    return x + y
print(add(1, 2))

你也可以使用其他 Jupyter 扩展，例如 Xeus-Cling,来运行C/C++代码。

### 回答2：
Jupyter Notebook是一种集成开发环境，主要用于编写和运行Python代码。它支持各种编程语言，包括C和C++，但是默认情况下不支持直接运行C和C++代码。不过，你可以通过一些插件和配置来在Jupyter Notebook中运行C和C++代码。

要在Jupyter Notebook中运行C和C++代码，你需要先安装gcc（GNU Compiler Collection）或者其他C/C++编译器。安装好编译器后，可以使用以下方法在Jupyter Notebook中运行C和C++代码：

1. 使用C或C++内核：一种方式是安装支持C和C++的内核，例如xeus-cling。在终端或命令提示符下，运行以下命令：

pip install xeus-cling

安装完成后，启动Jupyter Notebook，在新建Notebook时选择C++内核，然后就可以在Notebook中编写和运行C++代码了。

2. 使用魔术命令：Jupyter Notebook提供了特殊的魔术命令来运行不同的编程语言。在Notebook中执行下面的魔术命令，可以编译和运行C或C++代码：

%%script <path_to_compiler> --compile-only
<your_c_or_cpp_code>

其中，`<path_to_compiler>`是你的编译器的路径，`<your_c_or_cpp_code>`是你的C或C++代码。

需要注意的是，在使用上述方法运行C和C++代码时，代码会在Notebook的后台运行，并没有直接的输出。如果你需要查看输出结果，可以在代码中添加相应的输出语句或者使用print函数。

总的来说，要在Jupyter Notebook中运行C和C++代码，你需要使用支持C和C++的内核或者使用特殊的魔术命令来编译和运行代码。希望这些信息能对你有所帮助！

### 回答3：
Jupyter Notebook 是一个交互式的开发环境，主要用于数据分析和科学计算。默认情况下，Jupyter Notebook 主要支持 Python 语言，并且可以运行 Python 代码。然而，可以通过一些配置来使其支持运行 C/C++ 代码。

下面是一种运行 C/C++ 代码的方法：

1. 首先，确保已经安装了 Python 和 Jupyter Notebook 。可以通过在命令行中输入 `python --version` 和 `jupyter notebook` 来检查它们是否可用。

2. 安装必要的软件包：
- 安装 `conda install xeus-cling -c conda-forge`。这个软件包提供了运行 C/C++ 代码的内核。
- 安装 `conda install jupyter_contrib_nbextensions -c conda-forge`。这个软件包提供了一些 Jupyter Notebook 的扩展功能。

3. 启动 Jupyter Notebook。在命令行中输入 `jupyter notebook` ，会在浏览器中打开主页面。

4. 在主页面上，点击右上角的 "New" 按钮，选择 "C++14"，然后会打开一个新的 Jupyter Notebook。

5. 在新的 Notebook 中，可以输入 C/C++ 代码块。点击 "+" 图标或使用 "Esc" 键进入命令模式，然后按 "B" 插入一个新的代码块。

6. 在代码块中，输入 C/C++ 代码。然后按 "Shift + Enter" 运行代码，或使用菜单栏上的 "Run" 按钮。

7. Jupyter Notebook 会将运行结果显示在代码块下方的输出区域。可以通过修改代码块或者重新运行来得到不同的输出。

需要注意的是，运行 C/C++ 代码可能会有一些限制，例如不能直接使用标准输入输出函数和系统调用。另外，运行 C/C++ 代码相对于 Python 代码，可能会有一些额外的配置和依赖项。因此，如果需要更复杂的 C/C++ 开发环境，可能需要考虑使用其他工具。