我在浏览器中使用Jupyter笔记本进行Python编程，我已经安装了Anaconda（Python 3.5）。但我非常确定Jupyter使用本机python解释器而不是anaconda运行我的python命令。如何更改它并使用Anaconda作为翻译？
谢谢！
Ubuntu 16.10 - Anaconda3
答案 0 :(得分：34)
import sys
sys.executable
会给你翻译。您可以在创建新笔记本时选择所需的解释器。确保将anaconda解释器的路径添加到路径中（最有可能在bashrc / bash_profile中的某个位置）。
例如，我的.bash_profile中有以下行：
export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"
答案 1 :(得分：27)
from platform import python_version
print(python_version())
这将为您提供运行脚本的python的确切版本。例如输出：
3.6.5
答案 2 :(得分：9)
import sys
print(sys.executable)
print(sys.version)
print(sys.version_info)
如下所示： - 当我在CONDA venv之外运行JupyterNotebook时的输出
/home/dhankar/anaconda2/bin/python
2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul 2 2016, 17:42:40)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=2, minor=7, micro=12, releaselevel='final', serial=0)
当我在使用命令创建的CONDA Venv中运行相同的JupyterNoteBook时看到如下所示 -
conda create -n py35 python=3.5 ## Here - py35 , is name of my VENV
在我的Jupyter笔记本中打印： -
/home/dhankar/anaconda2/envs/py35/bin/python
3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 2 2016, 17:53:06)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=3, minor=5, micro=2, releaselevel='final', serial=0)
如果您已经使用不同版本的Python创建了各种VENV，则可以通过选择KERNEL＆gt;＆gt;来切换到所需的内核。从JupyterNotebook菜单中更改KERNEL ... JupyterNotebookScreencapture
还要在现有的CONDA虚拟环境中安装ipykernel -
$ /path/to/python -m ipykernel install --help
usage: ipython-kernel-install [-h] [--user] [--name NAME]
[--display-name DISPLAY_NAME]
[--profile PROFILE] [--prefix PREFIX]
[--sys-prefix]
安装IPython内核规范。
可选参数： -h， - help显示此帮助消息并退出 --user安装当前用户而不是系统范围 --name NAME指定kernelspec的名称。这是需要的 同时拥有多个IPython内核。 --display-name DISPLAY_NAME 指定kernelspec的显示名称。这是 有多个IPython内核时很有帮助。 --profile PROFILE指定要加载的IPython配置文件。这可以使用 创建内核的自定义版本。 --prefix PREFIX指定kernelspec的安装前缀。这是 需要安装到非默认位置，例如 conda / virtual-env。 --sys-prefix安装到Python的sys.prefix。简写 前缀= '/用户/ bussonniermatthias /水蟒'。用来 在conda / virtual-envs。
答案 3 :(得分：4)
!python -V
Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.
或
!python --version
Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.
您可以将 Conda 环境添加到您的 jupyter notebook
第 1 步：创建 Conda 环境。
conda create --name firstEnv
第 2 步：使用控制台中显示的命令激活环境。
conda activate firstEnv
conda install -c conda-forge <package-name>
例如
conda install -c conda-forge tensorflow
第 3 步：在您的 jupyter notebook 上设置此 conda 环境
conda install -c anaconda ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=firstEnv
第 4 步：只需检查您的 Jupyter Notebook，即可查看 firstEnv
你可以参考这篇文章
答案 4 :(得分：2)
Jupyter 菜单 help/about 将显示 Python 版本
答案 5 :(得分：0)
假设您的后端系统错误，您可以通过创建新的或修改jupyter数据路径select distinct hasco.TID
from hasco
join (select *
from tours
where status = 'I' OR status = 'F') as table1 on hasco.tid = table1.tid
where amount >= 5000;
terminate;
文件夹中的现有kernel来更改后端kernel.json kernels }。你可以有多个内核（R，Python2，Python3（+ virtualenvs），Haskell），例如您可以创建一个jupyter --paths特定内核：
Anaconda应该创建一个新内核：
$ <anaconda-path>/bin/python3 -m ipykernel install --user --name anaconda --display-name "Anaconda"
<jupyter-data-dir>/kernels/anaconda/kernel.json您需要确保在anaconda发行版中安装{
"argv": [ "<anaconda-path>/bin/python3", "-m", "ipykernel", "-f", "{connection_file}" ],
"display_name": "Anaconda",
"language": "python"
}
包。
通过这种方式，您可以在内核之间切换，并使用不同的内核使用不同的笔记本。
答案 6 :(得分：0)
为Jupyter Notebook创建虚拟环境
最小的Python安装是
sudo apt install python3.7 python3.7-venv python3.7-minimal python3.7-distutils python3.7-dev python3.7-gdbm python3-gdbm-dbg python3-pip
然后您可以创建和使用环境
/usr/bin/python3.7 -m venv test
cd test
source test/bin/activate
pip install jupyter matplotlib seaborn numpy pandas scipy
# install other packages you need with pip/apt
jupyter notebook
deactivate
您可以使用以下方式为Jupyter创建内核
ipython3 kernel install --user --name=test
答案 7 :(得分：-1)
导入系统 打印（系统版本）