我的Jupyter笔记本电脑安装了python 2内核。我不明白为什么。我可能在安装的时候搞砸了。我已经安装了python 3。我怎么能把它加到木星上? 下面是默认的Jupyter使用python3 -m install Jupyter安装并在浏览器中使用Jupyter notebook打开的截图:


当前回答

在Ubuntu 14.04上,我不得不使用之前答案的组合。

首先,安装pip3 安装python-pip3

然后用pip3安装jupyter Pip3安装jupyter

然后使用ipython3安装内核 Ipython3内核安装

其他回答

这个回答解释了如何使用Poetry依赖管理创建Python 3、Jupyter 1和ipykernel 5工作流。诗歌使创建一个虚拟环境的Jupyter笔记本很容易。我强烈建议不要运行python3命令。安装全局依赖项的Python工作流程会让你陷入依赖项地狱。

以下是对干净、可靠的Poetry工作流程的总结:

安装依赖诗词添加熊猫jupyter ipykernel 在虚拟环境中用诗壳打开一个壳 打开Jupyter notebook,访问与Jupyter notebook相关的所有虚拟环境

还有干净的Conda工作流。注意这个帖子里的很多答案——它们会让你走上一条会给你带来很多痛苦和折磨的道路。

我有Python 2.7,并希望能够在Jupyter内部切换到Python 3。

这些步骤在Windows Anaconda命令提示符上为我工作:

conda update conda
conda create -n py33 python=3.3 anaconda
activate py33
ipython kernelspec install-self
deactivate

现在,在使用Python2.7的常用命令打开ipython notebook之后,在创建新notebook时也可以使用Python3.3。

如果你使用的是anaconda发行版,这对我来说是有效的(在macintosh上):

$ conda create -n py3k python=3 anaconda

$ source activate py3k

$ ipython kernelspec install-self

最后一个命令需要注意:

(py3k)Monas-MacBook-Pro:cs799 mona$ ipython kernelspec install-self
[TerminalIPythonApp] WARNING | Subcommand `ipython kernelspec` is deprecated and will be removed in future versions.
[TerminalIPythonApp] WARNING | You likely want to use `jupyter kernelspec` in the future
[InstallNativeKernelSpec] WARNING | `jupyter kernelspec install-self` is DEPRECATED as of 4.0. You probably want `ipython kernel install` to install the IPython kernelspec.
[InstallNativeKernelSpec] Installed kernelspec python3 in /usr/local/share/jupyter/kernels/python3
(py3k)Monas-MacBook-Pro:cs799 mona$ ipython kernel install 
Installed kernelspec python3 in /usr/local/share/jupyter/kernels/python3

按照上述步骤在OSX Yosemite中进行测试,并输入jupter notebook并在浏览器中创建一个新的notebook,您将看到以下截图:

我用以下命令成功地在macOS El Capitan (ipython版本:4.1.0)上安装了python3内核。

python3 -m pip install ipykernel
python3 -m ipykernel install --user

你可以在jupyter kernelspec列表中看到所有已安装的内核。

更多信息可以在这里找到

当你使用conda管理你的python envs时,遵循以下两个步骤:

激活py3(在Windows上或在Linux上激活py3) Conda install notebook ipykernel或者直接使用Conda install jupyter