jupyter notebook 自定义python解释器的过程详解

下面我将详细讲解“jupyter notebook自定义python解释器的过程详解”。

1. 准备工作

首先需要确保已安装jupyter notebook，可以在命令行中输入以下命令检查是否安装：

jupyter --version

如果命令能够顺利执行并输出版本信息，则说明已成功安装jupyter notebook。

然后需要安装ipykernel模块，该模块能够用于创建自定义的python解释器，可以通过以下命令安装：

pip install ipykernel

2. 创建自定义解释器

2.1 创建环境

首先需要创建一个虚拟环境，可以使用conda或者virtualenv等工具进行创建，这里以conda为例：

conda create --name myenv python=3.6

2.2 安装依赖包

在虚拟环境中安装需要的依赖包，例如numpy、pandas等：

conda activate myenv
conda install numpy pandas

2.3 创建解释器

在虚拟环境中创建自定义解释器，需要使用ipykernel的install命令，例如：

python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "My Environment"

其中，“myenv”为虚拟环境的名称，“My Environment”为jupyter notebook中显示的名称。

2.4 启动jupyter notebook

在虚拟环境中启动jupyter notebook：

jupyter notebook

2.5 检查解释器

打开jupyter notebook后，在左上角点击“New”按钮，然后可以看到“myenv”选项，点击即可创建使用自定义解释器的notebook。

3. 示例

下面提供两个示例，分别是使用numpy和pandas的例子。

3.1 使用numpy

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
b = a ** 2
print(b)

运行代码后，输出结果为：

[ 1  4  9 16 25]

3.2 使用pandas

import pandas as pd

data = {'name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'age':[28,34,29,42]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行代码后，输出结果为：

    name  age
0    Tom   28
1   Jack   34
2  Steve   29
3  Ricky   42