Spisu treści:

Jak korzystać z notatnika Jupyter w Pythonie 3?
Jak korzystać z notatnika Jupyter w Pythonie 3?

Wideo: Jak korzystać z notatnika Jupyter w Pythonie 3?

Wideo: Jak korzystać z notatnika Jupyter w Pythonie 3?
Wideo: Jupyter Notebook Tutorial for Beginners | Learn Python Jupyter in 40 Minutes | Amit Thinks | 2023 2024, Może
Anonim

Dodawanie Pythona 3 do notatnika Jupyter

  1. Stwórz nowe środowisko Condy. Na komputerze Mac otwórz Terminal z Aplikacje> Narzędzia.
  2. Aktywuj środowisko. Następnie aktywuj nowe środowisko.
  3. Zarejestruj środowisko za pomocą IPython . Notatnik Jupytera jest zbudowany na IPython .
  4. Początek Notatnik Jupytera .
  5. Instalowanie pakietów.

Mając to na uwadze, jak uruchomić notatnik Jupyter w Pythonie 3?

Aby uruchomić aplikację Jupyter Notebook:

  1. Kliknij na reflektor, wpisz terminal, aby otworzyć okno terminala.
  2. Wejdź do folderu startowego, wpisując cd /jakaś_nazwa_folderu.
  3. Wpisz jupyter notebook, aby uruchomić aplikację Jupyter Notebook. Interfejs notebooka zostanie wyświetlony w nowym oknie lub na nowej karcie przeglądarki.

Dodatkowo, jak zmienić notatnik Jupyter z Pythona 2 na Pythona 3? Jeśli użyjesz pyton 2 , a następnie zainstaluj pyton 3 za pomocą tego polecenia. Następnie otwórz Notatnik jupytera , znajdziesz pyton na twoim jądrze. Możesz to zrobić, wykonując następujące kroki: conda create -n py36 ' pyton =3.6' ipykernel #Zamień 3.6 na żądaną wersję.

W jaki sposób dodać Pythona 3.6 do notatnika Jupyter?

5 odpowiedzi

  1. Otwórz terminal i wprowadź następującą linię po linii. virtualenv -p python3.6 py_36_env. źródło py_36_env/bin/activate.
  2. Następnie w notatniku jupyter możesz wybrać środowisko 3.6 (py_36_env) z menu rozwijanego „Nowy” pokazanego powyżej lub z menu rozwijanego „Jądro” w danym notatniku jupyter.

Czy notebook Jupyter to IDE?

Notatnik Jupytera zapewnia łatwe w użyciu, interaktywne środowisko nauki o danych w wielu językach programowania, które działa nie tylko jako IDE , ale także jako narzędzie prezentacyjne lub edukacyjne. Jest idealny dla tych, którzy dopiero zaczynają naukę danych!

Zalecana: