Jupyter Notebook中配置多版本Python

最新 Anaconda 中，默認安裝 Python 3.8.3，因為某些原因需要使用 Python 3.7

1. 安裝 Python 3.7

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# conda 創建一個名為 python37 的環境 conda create --name python37 python=3.7 --name 可簡寫為 -n

注意: 豆瓣源此處不知為何 404，可使用清華源代替

2.1 切換到 python37 環境

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# Windows activate python37 # Mac source activate python37

注意: PowerShell 不兼容 anaconda 虛擬環境，無法使用 PowerShell 進入 python37
參考: https://blog.csdn.net/qq_44671752/article/details/104277948
可使用 cmd

2.2 將當前Python版本（python37）加入現有的 Jupyter

1	python -m ipykernel install --name python37

出現問題: D:337.exe: No module named ipykernel

解決:

1	pip install ipykernel

重新運行
通過ipykernel為jupyter添加 python37 環境

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# 其實 --name 只是指定一個在 Jupyter 的 display_name 而已，一定要確保當前已切換到 python37 環境 # 調用的是 python ，而 python 具體調用誰 取決於 當前處於哪個環境 python -m ipykernel install --name python37

注意：不是下方這句, 下方是為 單獨用戶安裝，配置文件路徑不一致 並且 你需要將哪個環境的python 添加到 Jupyter 中，就要切換到哪個環境，再執行 此條語句將 ipykernel 指向當前環境 且 注冊到 Jupyter 中

執行上方后,就會導致下圖所示，解決：將其修改為默認的路徑即可

1	D:\\anaconda3\\python.exe

通過下方命令 可以看出 python 在哪個環境

成功為 jupyter 添加 python37 環境后，檢查

可以打開
C:\Users\yiyun\AppData\Roaming\jupyter\kernels\python3
C:\ProgramData\jupyter\kernels\python37
查看 kernel.json 中 Python 路徑是否配置正確

3.離開 python37 環境

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# Windows deactivate # Mac source deactivate

4. 重啟 Jupyter

查看 Kernel 是否有 python37 可供選擇

打開ipynb 后 彈出錯誤

解決: 缺少包, 安裝包

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activate python37 pip install autopep8

PS: 目前新環境，還沒安裝任何包，需要安裝包

報錯，不一定是 python 版本問題，也可能是 包版本問題

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'as_matrix'解決方法 pandas 新版本中移除了 as_matrix

解決方法1:

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pip uninstall pandas pip install pandas==0.25.3

解決方法2:
使用新 api 代替

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df.values

補充

1. 顯示配置源

1	conda config --show channels

1	conda config --show-sources

C:\.condarc

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ssl_verify: true channels: - https://pypi.douban.com/simple/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ - defaults show_channel_urls: true

2. 臨時使用國內源

pip install 臨時使用國內源可用 -i

1	pip install keras==2.0.8 -i https://pypi.douban.com/simple/

3. conda 多環境管理

3.1 conda 查看已有環境

1	conda info --envs

3.2 克隆環境

1	conda create -n py37copyed --clone python37

3.3 刪除環境

1	conda remove -n <env_name> --all

3.4 分享環境

方式1: conda

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# 導出環境: 導出當前環境 到 environment.yml conda env export --name environmentName > environment.yml # 使用環境方式1: 根據此文件 創建環境 conda env export > environment.yml # 使用環境方式2: 將目標環境更新為 與 源環境完全一致 conda env update -f environment.yml

方式2: pip

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# 生成 requirements.txt 文件 pip freeze > requirements.txt # 安裝 requirements.txt 文件依賴 pip install -r requirements.txt

安裝的包被存於 D:337-packages

3.5 切換環境

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activate python37 # 第一個命令無效時使用 conda activate python37

離開環境

1	conda deactivate

4. Jupyter Notebook Kernel 管理

4.1 查看安裝的內核和位置

1	jupyter kernelspec list

C:3 為 anaconda3 默認安裝后 jupyter配置文件地址
kernel.json

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{ "argv": [ "D:\\anaconda3\\python.exe", "-m", "ipykernel_launcher", "-f", "{connection_file}" ], "display_name": "Python 3", "language": "python" }

4.2 移除不需要的kernel

1	jupyter kernelspec remove base

參考

感謝幫助！

• Anaconda、Jupyter、Kernel與No module named XXX
• jupyter增加多版本python內核
• pandas報DataFrame object has no attribute 'as_matrix'解決辦法
• AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'as_matrix'解決方法
• jupyter notebook 刪除與增加kernel