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使用jupyter notebook 搭建工作环境中遇到的一些小问题

本文简单阐述了在搭建机器学习sklearn以及opencv环境时遇到的一些问题以及解决，主要参考了CSDN其他文章的做法在这里做一个小的总结。

问题1 在jupyter notebook 中安装第三方模块

在jupyter notebook 中安装第三方模块主要使用的方法有两种
方法一使用 ！命令 
在jupyter notebook中可以在每一行/每个cell的最开始输入！来表示这是要在控制台的条件下使用而不是直接交互给ipython的
意思，例如

！ls

表示直接使用ls命令查看当前目录下资源，这是个好办法，可以让工作简单很多，比如说你在工程中需要知道当前软件所在运行位置，就可以使用这个类似的命令 ！pwd 来查看，同样也可以使用

！conda install package

这样的命令来安装需要的包。在一般情况下这是好用的。
这个方法也会带来一些问题，比如在conda install 时候常常会需要同系统交互比如需要输入y表示确认，但是这种方法似乎无法和系统这样交互。如果有明白的朋友可以下面回复我。

方法2
在终端安装。
相对于方法1经常出现的问题是，有时我们忽略了使用conda建立的环境就直接启动jupyter，这时在jupyter下只要是安装成功即使在这种操作环境下仍旧是可以使用第三方库，但是在控制台下的安装就需要安装jupyter和安装第三方库的conda要求一致，只有在这种情况下才能配置成功。
一个小建议。使用conda建立的环境相对省事。

问题2 发现模块即使存在也无法使用的情况

当你在python环境下可以import某个包但是无法在jupyter下使用，最有可能产生这个问题的原因是ipython没有正常安装，
最简单粗暴的方法就是重新安装ipython以及jupyter notebook 方法如下

conda install ipython
conda install jypyter

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