Оглавление:

Как использовать записную книжку Jupyter с Python 3?
Как использовать записную книжку Jupyter с Python 3?

Видео: Как использовать записную книжку Jupyter с Python 3?

Видео: Как использовать записную книжку Jupyter с Python 3?
Видео: Для чего нужны записные книжки Jupyter? 2024, Май
Anonim

Добавление Python 3 в Jupyter Notebook

  1. Создайте новую среду Conda. На Mac откройте Терминал, выбрав «Приложения»> «Утилиты».
  2. Активируйте среду. Затем активируйте новую среду.
  3. Зарегистрируйте среду с помощью IPython . Блокнот Jupyter построен на IPython .
  4. Начинать Блокнот Jupyter .
  5. Установка пакетов.

Имея это в виду, как мне запустить записную книжку Jupyter в Python 3?

Чтобы запустить приложение Jupyter Notebook:

  1. Нажмите на прожектор, введите терминал, чтобы открыть окно терминала.
  2. Войдите в папку автозагрузки, набрав cd / some_folder_name.
  3. Введите jupyter notebook, чтобы запустить приложение Jupyter Notebook. Интерфейс записной книжки появится в новом окне или вкладке браузера.

Кроме того, как мне изменить записную книжку Jupyter с Python 2 на Python 3? Если вы используете питон 2 , затем установите питон 3 с помощью этой команды. Затем откройте ноутбук jupyter , ты найдешь питон на вашем ядре. Вы можете сделать это, выполнив следующие действия: conda create -n py36 ' питон = 3.6 'ipykernel # Заменить 3.6 желаемой версией.

Здесь, как мне добавить Python 3.6 в блокнот Jupyter?

5 ответов

  1. Откройте свой терминал и введите следующую строку за строкой. virtualenv -p python3.6 py_36_env. источник py_36_env / bin / activate.
  2. Затем в блокноте jupyter вы можете выбрать среду 3.6 (py_36_env) из раскрывающегося меню «Создать», показанного выше, или из раскрывающегося меню «Ядро» в заданном блокноте jupyter.

Блокнот Jupyter - это IDE?

Блокнот Jupyter предоставляет вам простую в использовании интерактивную среду обработки данных на многих языках программирования, которая работает не только как IDE , но также как средство презентации или обучения. Он идеально подходит для тех, кто только начинает заниматься наукой о данных!

Рекомендуемые: