使用Miniconda安装Jupyter

在安装Jupyter Notebook时,使用Miniconda是最常见和推荐的方法之一,因为它允许你创建一个独立的Python环境,避免系统级的包冲突。下面是如何使用Miniconda安装Jupyter Notebook的步骤:

  1. 安装Miniconda

首先,如果你还没有安装Miniconda,你可以从[Miniconda官网](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)下载并安装适合你操作系统的版本。

  • Windows: 下载`.exe`安装程序并运行。

  • macOS: 下载`.pkg`安装程序并打开。

  • Linux: 你可以选择下载`.sh`脚本或使用包管理器(如`apt`或`yum`)。例如,使用bash运行下载的`.sh`脚本:

```bash

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

```

  1. 初始化Miniconda

安装完成后,初始化Miniconda(这通常在安装过程中自动完成):

```bash

conda init

```

根据你的shell类型(如bash, zsh等),你可能需要重新启动终端或运行特定的命令来使更改生效。

  1. 创建一个新的Conda环境(可选)

虽然这不是必须的,但创建一个新的Conda环境来安装Jupyter Notebook可以避免将Jupyter Notebook安装在系统级的Python环境中,这有助于保持系统的整洁和避免潜在的包冲突。

```bash

conda create -n myenv python=3.8

```

这里`myenv`是你想要创建的环境的名称,`python=3.8`指定了Python的版本。你可以选择任何你喜欢的Python版本。

  1. 激活Conda环境

在安装Jupyter Notebook之前,激活你刚刚创建的Conda环境:

```bash

conda activate myenv

```

  1. 安装Jupyter Notebook

现在,在你的Conda环境中安装Jupyter Notebook:

```bash

conda install jupyterlab 或者使用jupyter notebook,如果你更喜欢Jupyter Notebook而非JupyterLab

```

或者,如果你更喜欢使用pip(通常与conda一起使用),你可以这样做:

```bash

pip install jupyterlab 或者使用jupyter notebook,如果你更喜欢Jupyter Notebook而非JupyterLab

```

  1. 运行Jupyter Notebook

安装完成后,你可以通过以下命令启动Jupyter Notebook:

```bash

jupyter notebook

```

或者,如果你安装了JupyterLab:

```bash

jupyter lab

```

这将在你的默认浏览器中打开Jupyter Notebook或JupyterLab的界面。

  1. (可选)配置Jupyter Notebook

你可以通过运行`jupyter notebook --generate-config`来生成一个配置文件,然后编辑这个文件来自定义你的Jupyter Notebook设置。配置文件通常位于你的用户目录下的`.jupyter`文件夹中。

以上步骤应该可以帮助你在使用Miniconda的环境中成功安装并运行Jupyter Notebook或JupyterLab。


(2)conda一些常用的命令

1)conda list 查看安装了哪些包

2)conda info -e查看系统中存在的虚拟环境

3)conda update conda 检测更新

(3)创建虚拟环境

命令规则:conda create -n env-name python=xx

利用conda创建虚拟环境需要制定新建的虚拟环境的名称以及python的版本

假设这里 新建的虚拟环境名称为 AI_study,python版本为3.6(可根据自己的需求设置)

conda activate AI_study

输出和变化效果

(base) user@user-PC: ------> (AI_study) user@user-PC:

conda deactivate

输出和变化效果

(AI_study) user@user-PC: ------> (base) user@user-PC:

conda remove -n AI_study --all

提示Proceed ([y]/n)?

# 输入

y

结果

Preparing transaction: done

Verifying transaction: done

Executing transaction: done

再次输入conda info -e查看结果

命令规则:conda remove --name env-name package-name

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