jupyter中一个库已经存在了,但引入库时仍然显示不存在，怎么解决

### 回答1：
这可能是因为你正在使用的Jupyter内核不是你想要使用的内核，或者你需要安装库的版本与你当前的内核不兼容。以下是一些可能的解决方法：

1. 确保你在正确的内核下运行代码。你可以在Jupyter notebook中查看并更改内核，以确保你正在使用正确的内核。在菜单栏中选择Kernel -> Change kernel。

2. 确认你已经正确地安装了库。你可以在终端中运行pip install library-name来安装库。如果你已经安装了库，那么你可以尝试使用conda install library-name来安装。

3. 确认你使用的库版本与你正在使用的内核兼容。你可以尝试升级库或使用旧版本的库来解决依赖关系问题。你可以尝试在终端中运行pip install library-name==version-number来安装特定版本的库。

4. 如果你使用的是虚拟环境，请确保你已经在正确的环境中运行代码。你可以使用conda activate environment-name或source activate environment-name来激活虚拟环境。

### 回答2：
在Jupyter中，如果一个库已经存在但引入时仍然显示不存在，可能有以下几种解决方法：

1. 确保库已经安装：首先，需要确保该库已经正确地安装在您所使用的Python环境中。可以尝试在终端或命令提示符中使用`pip install`命令重新安装该库。例如，如果要安装`numpy`库，可以运行`pip install numpy`。

2. 检查库名称和版本：确保正确地引用了库的名称和版本号。有时候，库的名称可能会变化或与标准名称略有差异。您可以通过查找库的官方文档或者使用`pip show`命令来确认正确的库名称和版本。

3. 重新启动内核：有时候在Jupyter中安装或更新库后，需要重新启动Notebook内核才能使更改生效。您可以尝试通过点击工具栏中的"Kernel" -> "Restart"重新启动内核，然后再次尝试引入该库。

4. 检查Python路径和环境：在某些情况下，Jupyter可能使用了不同的Python环境或路径，导致无法正确加载库。您可以使用`sys.path`命令来检查Python路径是否正确，并使用`sys.executable`命令来确定当前使用的Python解释器。

5. 安装所需依赖库：有些库可能依赖于其他库或软件包。如果您已经正确安装了该库，但仍然报错，可能需要安装它所依赖的其他库。您可以通过查阅库的文档或者尝试运行`pip install`来安装所需的依赖库。

以上是一些常见的解决方法，但具体解决方案可能会因环境和库的差异而有所不同。如果以上方法仍然无效，建议您查阅相关库的文档或参考在线社区中的讨论，以获取更具体的解决方案。

### 回答3：
如果在Jupyter中引入一个已经存在的库时仍然显示不存在，可能是因为该库没有正确安装或未能正确引入。以下是几个可能的解决方案：

1. 确认库是否正确安装：首先，要确保该库已经成功安装在您的系统中。可以使用命令行终端或Jupyter中的代码单元格来检查库是否已经安装，例如运行 `!pip show 库名` 或者 `!conda list` 命令来检查库是否在环境中存在。如果库未被正确安装，则需要使用相应的安装命令（例如`!pip install 库名`）来安装该库。

2. 检查库的命名和大小写：有时候，库的名称或路径中的大小写可能会导致引入错误。请确保引入库时使用的名称和路径与库的实际命名和路径一致。

3. 再次导入库：如果在Jupyter中已经导入了该库，并且之后重新安装了Jupyter内核或重启了Jupyter Notebook，则需要再次导入该库。在Jupyter中导入的库并不会在重启后自动保留，需要重新导入。

4. 重新启动内核：有时候，Jupyter Notebook的内核可能会出现问题，导致库无法正确引入。可以尝试重新启动Jupyter的内核来解决该问题。可以通过点击Jupyter界面上的“Kernel”选项，然后选择“Restart Kernel”来重新启动内核。

5. 检查库的路径：Jupyter运行时使用的Python解释器可能不是您期望的那个，导致无法找到库的路径。您可以使用`sys.executable`命令来打印出当前Jupyter使用的Python解释器路径，并确保该解释器中已正确安装该库。

如果以上解决方案均无效，可能需要更多的细节来了解问题的具体情况。