jupyter两个页面之间跳转

您可以在 Jupyter Notebook 中使用导航菜单来在页面之间进行跳转。导航菜单包含以下选项：

- File（文件）：包括创建、打开、重命名、下载、保存等文件操作。
- Edit（编辑）：包括文件剪切、复制、粘贴等操作。
- View（查看）：包括更改显示设置等操作。
- Insert（插入）：包括插入单元格、注释等操作。
- Cell（单元格）：包括运行、更改类型、上移、下移等操作。
- Kernel（内核）：包括重新启动、中断、更改内核等操作。
- Widgets（小部件）：包括添加和配置小部件的操作。

您可以在这些选项中找到您需要的操作，以在 Jupyter Notebook 中进行页面之间的跳转。

相关问题

jupyter localhost

### 如何在localhost上启动和访问Jupyter Notebook

#### 安装Jupyter Notebook
对于希望在本地计算机上运行并访问Jupyter Notebook的用户来说，首先需要确保已经安装了Python环境。之后可以通过两种主要方式之一来获取Jupyter Notebook：一种是通过Anaconda发行版一键式安装；另一种则是借助`pip`工具单独下载。

如果选择了基于`pip`的方式，则可以在命令提示符或终端里输入如下指令完成软件包的引入：

pip install jupyterlab

而对于采用Anaconda作为管理平台的情况[^4]，由于该集成环境中默认包含了Jupyter组件，因此无需额外操作即可直接调用。

#### 启动服务
无论采取哪种途径获得的应用程序，在准备就绪后都可以经由简单的命令行语句激活其Web界面。打开相应的shell窗口（Windows系统的CMD/Powershell或是macOS/Linux下的Terminal），键入下面这串字符以开启notebook server:

jupyter notebook

执行上述命令后，系统会在后台自动创建一个新的进程用于监听来自客户端浏览器发出的数据请求，并尝试自动弹出一个新标签页展示初始页面。此时地址栏内应显示形似`http://localhost:8888/`这样的URL链接[^1]。

#### 访问控制台
假如自动化过程未能成功跳转至目标站点，那么可以手动复制粘贴之前提到过的那个网址到任意一款现代网页浏览工具之中去查看内容。首次登录时可能会遇到身份验证环节，按照屏幕指示提供必要的认证信息继续前进。

另外值得注意的是，默认情况下每次重启电脑或者关闭terminal都会终止当前session的服务状态，所以建议读者朋友们熟悉保存工作副本的习惯以及掌握重新连接的方法技巧[^3]。

jupyter notebook conda

### 如何在 Conda 环境中使用 Jupyter Notebook

为了确保能够在特定的 Conda 虚拟环境中成功启动并运行 Jupyter Notebook，需遵循一系列配置步骤。这些步骤不仅涉及激活目标环境，还涉及到必要的软件包安装。

#### 激活指定的 Conda 环境
当希望在一个新创建或已有的 Conda 环境下工作时，首先要通过命令 `conda activate environment_name` 来切换到该环境[^3]。例如，在名为 "pytorch" 的环境中操作，则应输入：

conda activate pytorch

#### 安装必要组件
一旦进入了期望的工作环境之后，下一步就是确保此环境中已经安装了 Jupyter Notebook 及其依赖项。这可以通过执行如下指令来完成:

- **安装 Jupyter Notebook**: 使用 `conda install notebook` 命令可以直接从官方渠道获取最新版本的 Jupyter Notebook 并将其部署至当前活动的 Conda 环境内[^4]。

  conda install notebook

- **增强功能支持**：为了让不同 Python 版本间的交互更加顺畅，并提供更好的用户体验，建议额外安装一些辅助工具，如 IPython Kernel (`ipykernel`) 和用于管理多个环境的支持库 (`nb_conda`)。此外，如果项目中有图形化界面的需求，还可以考虑加入 widget 组件(`ipywidgets`)[^5]:

  conda install ipykernel nb_conda ipywidgets

#### 注册新的 Kernel 至 Jupyter 中
完成了上述准备工作后，还需要让 Jupyter 认识到这个刚刚被修改过的 Conda 环境。为此，需要向现有的 kernelspec 列表里添加一个新的条目，代表此次定制化的解释器实例。具体做法是在终端中依次键入以下两行代码：

python -m ipykernel install --user --name=environment_name --display-name "Python (env)"

这里，“environment_name” 应替换为实际使用的 Conda 环境名称；而 “Python (env)” 是指代该 kernel 显示于前端界面上的名字，可以根据个人喜好调整。

#### 启动 Jupyter Notebook
最后一步便是正式启动应用程序。只需简单地敲击一句简单的命令即可开启服务端口，并自动跳转浏览器页面展示文件目录结构：

jupyter notebook

此时，应该可以在新建文档选项卡下的“Kernel”列表中看到之前注册的那个自定义解释器入口了。选择它作为默认解析引擎后便能顺利加载 .ipynb 文件并正常运作其中所含代码片段[^1]。