jupyter 运行代码

要在 Jupyter 中运行代码，首先需要打开 Jupyter Notebook。在终端或命令提示符中输入以下命令：

jupyter notebook

然后，选择一个要运行代码的 Notebook 文件（通常是 `.ipynb` 扩展名），打开它并定位到要运行的代码单元格。

要运行单元格，请将光标放在单元格中并按 Shift + Enter 或点击单元格旁边的运行按钮。运行完成后，输出将显示在单元格下方。

如果要重置 Notebook 并从头开始运行，请选择“Kernel”菜单，然后选择“Restart & Run All”。

相关问题

jupyter运行代码崩溃

Jupyter是一个非常流行的交互式计算环境，但偶尔也会遇到运行代码崩溃的问题。这可能是由于多种原因引起的，需要我们逐一排查。

首先，我们应该检查代码本身是否有错误或逻辑问题。有时候可能会因为代码有死循环或者内存耗尽等情况造成崩溃。如果代码本身没有问题，我们可以检查运行环境是否有问题，例如内存不足、CPU负载过高等情况。可以尝试关闭其他程序，释放一些系统资源。

如果以上都不是问题所在，那么我们可以考虑更新Jupyter的版本，或者安装一些常见的依赖包。有时Jupyter的一些依赖包版本过于陈旧，可能会与最新的Python版本产生冲突，导致崩溃。更新版本或者安装依赖包可以尝试解决问题。

最后，如果以上都没有解决问题，我们可以考虑使用其他的交互式编程环境，例如IDLE、PyCharm等。如果这些环境运行也出现问题，那么可能是系统本身出现了问题，建议重新安装系统或者联系运维人员协助解决。

jupyter运行代码没反应

你在Jupyter中运行代码时遇到了没有反应的问题。这可能是由于几个原因引起的。首先，你可以检查以下几点：

1. 检查代码是否有语法错误：确保你的代码没有任何错误，例如拼写错误、缺少括号等。如果有语法错误，Jupyter可能无法正常运行代码。

2. 检查代码是否有死循环：如果你的代码包含了一个无限循环，它可能导致Jupyter无法继续执行后续的代码。你可以尝试停止代码的运行，然后检查是否有无限循环的部分。

3. 检查Kernel是否正常：Jupyter使用内核（Kernel）来执行代码。确保你选择了正确的内核，并且内核处于正常状态。你可以尝试重新启动内核来解决问题。

4. 检查代码是否需要较长的执行时间：某些代码可能需要较长的执行时间，特别是处理大数据集或进行复杂计算的情况下。在代码运行期间，请耐心等待一段时间，看看是否会有反应。

如果以上方法都没有解决问题，你可以尝试重启Jupyter Notebook或者重新安装Jupyter。另外，检查一下你的系统是否满足Jupyter运行的要求。

希望这些方法能够帮助你解决问题！如果还有其他疑问，请随时提问。