anconda中虚拟环境python版本为3.9怎么调用jupyter notebook

1. 打开Anaconda Navigator，进入虚拟环境
2. 在右侧的“Applications on”下拉菜单中选择你要使用的虚拟环境
3. 点击“Launch”按钮启动Jupyter Notebook
4. 在Jupyter Notebook中选择“New” -> “Python 3”创建一个新的Python 3 Notebook
5. 在Notebook中输入代码并运行，即可使用Python 3.9版本的解释器。

相关问题

在anconda里创建一个python为3.9名字为forlabelimg的环境

在Anaconda中创建一个名为`forlabelimg`且Python版本为3.9的环境，可以按照以下步骤操作：

1. 打开终端或者命令提示符（Windows用户）。
2. 确保已经安装了Anaconda。如果没有，你可以从Anaconda官网下载并安装最新版。
3. 进入到你想创建新环境的位置，通常这会是你Anaconda安装目录下的`envs`文件夹。例如，输入：

   conda activate base
   cd path/to/anaconda/envs (这里替换为你Anaconda安装路径)

4. 创建一个新的虚拟环境，并指定Python版本为3.9：

   conda create -n forlabelimg python=3.9

这行命令会创建一个名为`forlabelimg`的新环境，并指定其依赖的Python解释器为3.9。

5. 激活新的环境：

   conda activate forlabelimg

此时，你的命令行提示符应该显示`(forlabelimg)`，表示已成功激活新环境。

6. 现在可以在这个环境下安装你需要的Python包了，比如通过`pip install package_name`。

如何在anconda环境中安装jupyter notebook

### 安装Jupyter Notebook于Anaconda环境

当使用Anaconda进行安装时，默认情况下已经包含了Jupyter Notebook及其所需的Python运行环境[^1]。这意味着一旦Anaconda被成功安装，用户无需额外操作即可直接利用其中预配置好的工具来启动Jupyter Notebook。

对于希望管理多个不同项目所需的不同依赖关系的情况，可以通过安装`nb_conda`插件来增强Jupyter的功能，使得能够在不同的Conda环境下轻松切换工作空间：

conda install nb_conda

上述命令允许在同一个Jupyter实例中管理和激活多种虚拟环境，从而更好地隔离各项目的特定需求。

为了确保最新功能的支持以及兼容性优化，特别是针对较旧版本的Jupyter（如1.x系列），可能还需要进一步安装一些必要的扩展包以提升用户体验或增加图形交互能力：

conda install -c conda-forge ipympl==0.5.1
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager jupyter-matplotlib@0.7.0

这些附加组件不仅有助于改善数据可视化效果，还能使基于浏览器的操作更加流畅高效[^2]。

完成以上步骤之后，通过Anaconda Navigator图形界面或者终端输入`jupyter notebook`指令便可顺利开启服务端口，并自动跳转至默认浏览器查看首页页面。