在jupyter安装的库在pycharm可以调用吗

在 PyCharm 中可以调用 Jupyter 安装的库，但是需要先将 Jupyter 安装的库导入到 PyCharm 中。

可以按照以下步骤操作：

1. 打开 Jupyter Notebook，在 notebook 中运行以下代码：

   !pip freeze > requirements.txt

这将会在当前目录下生成一个 requirements.txt 文件，包含了所有已经安装的库和版本信息。

2. 打开 PyCharm，创建一个新项目。

3. 在 PyCharm 的 Terminal 中，使用以下命令安装 requirements.txt 文件中的所有库：

   pip install -r requirements.txt

4. 在 PyCharm 中打开需要使用 Jupyter 安装的库的 Python 文件，在文件中导入需要使用的库即可。

   import pandas as pd
   import numpy as np

这样就可以在 PyCharm 中调用 Jupyter 安装的库了。需要注意的是，需要保证使用的 Python 解释器相同，以及版本号相同，否则可能会出现不兼容的情况。

相关问题

jupyter notebook的代码在pycharm运行报错

在引用中提到，有用户在同一个代码段在Jupyter Notebook和PyCharm中运行时遇到了不同的结果。在Jupyter Notebook中，代码可以正常运行，而在PyCharm中却报错了。报错信息显示为"TypeError: 'NoneType' object is not callable"。在这个问题中，用户提到了Python版本3.10.5和NumPy版本1.22.4。

这个问题可能是由于不同的环境设置或库版本导致的。在引用中，用户提到了数据的isnull()结果都为False，说明数据本身没有缺失值。然而，PyCharm报错了，表明问题不是由数据本身引起的。

要解决这个问题，可能需要考虑以下几个方面：

1. 确认环境设置：首先，用户可以检查自己在Jupyter Notebook和PyCharm中的环境设置是否一致。例如，Python版本、库版本以及其他环境依赖项。确保两个环境的设置是相同的可能有助于解决问题。

2. 检查代码差异：用户可以仔细比较在Jupyter Notebook和PyCharm中运行的代码是否有差异。特别是关于可能导致报错的部分，例如函数调用或变量使用。如果代码有差异，尝试在PyCharm中进行相应的调整以避免报错。

3. 更新库版本：考虑到用户提到的Python版本和NumPy版本，可以尝试更新相关的库版本。有时，不同的库版本之间可能存在不兼容或bug，导致在不同环境下出现不同的结果。尝试升级NumPy库或其他相关的库，看看是否能解决问题。

总之，在解决这个问题时，用户可以通过确认环境设置、检查代码差异以及更新库版本来尝试解决报错问题。希望这些方法能帮助用户解决问题并成功在PyCharm中运行他们的代码。

如何在Pycharm中调用jupyter notebook

在Pycharm中调用Jupyter Notebook需要按照以下步骤进行：

1. 安装Jupyter Notebook

使用命令 `pip install jupyter` 在命令行中安装Jupyter Notebook。

2. 配置环境

在Pycharm中，选择 `File -> Settings -> Project -> Project Interpreter`，找到你的项目并点击左下角的齿轮图标，选择 `Show all`。

在弹出的窗口中，点击右上角的 `+` 按钮，搜索 `ipykernel` 并安装。

3. 添加Jupyter Notebook

在Pycharm中，选择 `File -> New Project`，选择 `Jupyter Notebook`，并选择 `Python 3` 作为解释器。

4. 运行Jupyter Notebook

在Jupyter Notebook中，你可以通过代码块运行Python代码，也可以使用Markdown编写文档。

在Pycharm中，你可以通过点击运行按钮或者使用快捷键 `Shift + Enter` 来运行代码块。

如果你需要在Pycharm中调用Jupyter Notebook中的函数或者变量，可以直接在代码中调用。