notebook 查询python版本号_Jupyter Notebook中配置多版本Python
最新 Anaconda 中，默认安装 Python 3.8.3，因为某些原因需要使用 Python 3.7
1. 安装 Python 3.71
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4#conda 创建一个名为 python37 的环境
conda create --name python37 python=3.7
--name 可简写为 -n
注意: 豆瓣源此处不知为何 404，可使用清华源代替
2. 配置 Jupyter Notebook 支持 Python 3.7
2.1 切换到 python37 环境
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5#Windows
activate python37
#Mac
source activate python37
注意: PowerShell 不兼容 anaconda 虚拟环境，无法使用 PowerShell 进入 python37
参考: https://blog.csdn.net/qq_44671752/article/details/104277948
可使用 cmd
2.2 将当前Python版本（python37）加入现有的 Jupyter
1python -m ipykernel install --name python37
出现问题: D:\anaconda3\envs\python37\python.exe: No module named ipykernel
解决:
1pip install ipykernel
重新运行
通过ipykernel为jupyter添加 python37 环境
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3#其实 --name 只是指定一个在 Jupyter 的 display_name 而已，一定要确保当前已切换到 python37 环境
#调用的是 python ，而 python 具体调用谁 取决于 当前处于哪个环境
python -m ipykernel install --name python37
注意：不是下方这句, 下方是为 单独用户安装，配置文件路径不一致
并且 你需要将哪个环境的python 添加到 Jupyter 中，就要切换到哪个环境，再执行 此条语句将 ipykernel 指向当前环境 且 注册到 Jupyter 中
执行上方后,就会导致下图所示，解决：将其修改为默认的路径即可
1D:\\anaconda3\\python.exe
通过下方命令 可以看出 python 在哪个环境
成功为 jupyter 添加 python37 环境后，检查
可以打开
C:\Users\yiyun\AppData\Roaming\jupyter\kernels\python3
C:\ProgramData\jupyter\kernels\python37
查看 kernel.json 中 Python 路径是否配置正确
3.离开 python37 环境1
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5#Windows
deactivate
#Mac
source deactivate
4. 重启 Jupyter
查看 Kernel 是否有 python37 可供选择
打开ipynb 后 弹出错误
解决: 缺少包, 安装包
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3activate python37
pip install autopep8
PS: 目前新环境，还没安装任何包，需要安装包
报错，不一定是 python 版本问题，也可能是 包版本问题
AttributeError: ‘DataFrame’ object has no attribute ‘as_matrix’解决方法
pandas 新版本中移除了 as_matrix
解决方法1:
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3pip uninstall pandas
pip install pandas==0.25.3
解决方法2:
使用新 api 代替
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2#df.as_matrix() 改为
df.values
补充
1. 显示配置源1conda config --show channels
1conda config --show-sources
C:\Users\yiyun\.condarc
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9ssl_verify: true
channels:
- https://pypi.douban.com/simple/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
2. 临时使用国内源
pip install 临时使用国内源可用 -i
1pip install keras==2.0.8 -i https://pypi.douban.com/simple/
3. conda 多环境管理
3.1 conda 查看已有环境1conda info --envs
3.2 克隆环境1conda create -n py37copyed --clone python37
3.3 删除环境1conda remove -n --all
3.4 分享环境
方式1: conda1
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8#导出环境: 导出当前环境 到 environment.yml
conda env export --name environmentName > environment.yml
#使用环境方式1: 根据此文件 创建环境
conda env export > environment.yml
#使用环境方式2: 将目标环境更新为 与 源环境完全一致
conda env update -f environment.yml
方式2: pip1
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5#生成 requirements.txt 文件
pip freeze > requirements.txt
#安装 requirements.txt 文件依赖
pip install -r requirements.txt
安装的包被存于 D:\anaconda3\envs\python37\Lib\site-packages
3.5 切换环境1
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4activate python37
#第一个命令无效时使用
conda activate python37
离开环境
1conda deactivate
4. Jupyter Notebook Kernel 管理
4.1 查看安装的内核和位置1jupyter kernelspec list
C:\Users\yiyun\AppData\Roaming\jupyter\kernels\python3 为 anaconda3 默认安装后 jupyter\kernel 配置文件地址
kernel.json
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11{
"argv": [
"D:\\anaconda3\\python.exe",
"-m",
"ipykernel_launcher",
"-f",
"{connection_file}"
],
"display_name": "Python 3",
"language": "python"
}
4.2 移除不需要的kernel1jupyter kernelspec remove base
参考
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