两种方式: 1.pip install jupyter notebook 2.安装Anaconda 1.pip安装 通过命令行pip,要注意是在哪个虚拟环境,安装好后jupyter notebook所使用的python解释器为安装时虚拟环境的解释器 2.Anaconda 安装好后配置环境变量PATH C:\Program Files\Anaconda3\Scripts C:\Program Files\Anaconda3\Library\bin 3,两个都装了,运行的是哪一个? 没有进入虚拟环境

修改Anaconda中Jupyter Notebook默认工作路径 1.打开 Anaconda Prompt 2.输入命令 jupyter notebook --generate-config 这个命令的作用是生成 Jupyter notebook 的配置文件.如果你是第一次运行,会直接生成这个文件.如果曾经运行过这个命令,就会像下图一样问你时候要覆盖原来的文件.这个时候不用理会.我们的主要目的只是为了找到这个文件的路径. 3.找到 jupyter_notebook_config.py 文件打开

问题描述: 由于jupyter出现难以解决的问题,采用重新安装来解决问题,但是重装之后启动jupyter报错ImportError: libsodium.so.23: cannot open shared object file: No such file or directory 过程描述: 运用conda命令卸载jupyter notebook conda uninstall jupyter 然后重新安装jupyter notebook conda install jupyter 安装完成之

anaconda这个软件是真的坑,其中的jupyter notebook每次都会出错,不知道,为什么,可惜我的pycharm装tensorflow一直有错误,不然,真想卸了这个软件. 会莫名其妙闪退,之前也没有什么操作,感觉这个系列可以持续更新. 1.之前在anaconda navigator中下载了scrapy,然后就一直导入不了,再去navigator中查看时,发现没有这个包了,不论install和notinstall都没有,然后,在prompt 中pip install scrapy,发现

1)下载https://www.anaconda.com/download/ 2)安装 3)终端查看(Anaconda Prompt) 4)升级所有的包 初次安装下的软件包版本一般都比较老旧,因此提前更新可以避免未来不必要的问题. conda upgrade --all 5)安装.卸载.更新包 conda install package_name #安装包 conda remove package_names #移除包 conda update package_name #更新包 conda l

在使用jupyter进行编程时,初始化目录可能不是自己想要的目录,那么下面讲解修改成自己想要的目录. 1) 在命令行中输入jupyter notebook --generate-config,会产生一个配置文件 我的会显示Writing default config to: C:\Users\allen\.jupyter\jupyter_notebook_config.py这样的提示. 2) 找到对应的文件,搜索c.NotebookApp.notebook_dir 将前面的#注释去掉,在后面填上

转自:https://blog.csdn.net/greatpresident/article/details/8950869 昨天不知道怎么就删除了电脑中的eclipse 我x,还原不回来了. 今天就安装了最新版本的myeclipse10,大家都知道,MyEclipse 中有一个烦人的 Software and Workspace center,这东西,加载特别慢,我用10版本基本是没有可能看到这个界面.更别说在线安装插件了,如果有eclipse原来的 “install new softwar

1. 在Anaconda Prompt里输:jupyter notebook --generate-config 然后找到这个文件:C:\Users\{YOUR NAME}\.jupyter\jupyter_notebook_config.py, 修改这条字段:c.NotebookApp.notebook_dir = u'E:\\Programs\\notebook' 2. 还有一点非常重要!!!这是很多人修改失败的原因: jupyter的启动快捷方式中的目标后多了个%USERPROFILE%.

转载:https://blog.csdn.net/u014552678/article/details/62046638 总结:修改Anaconda中的Jupyter Notebook默认工作路径的三种方式 方式1. 打开Windows的cmd,在cmd中输入jupyter notebook --generate-config如下图: 打开此文件找到 ## The directory to use for notebooks and kernels. #c.NotebookApp.noteboo

查看安装的conda版本 conda --version 如果没有安装anaconda,可以从以下链接下载anaconda或者miniconda,两者安装一个就可以了 miniconda大约50M https://conda.io/miniconda.html anaconda大约500M https://www.anaconda.com/download/#linux 安装方法 miniconda bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh anaconda

安装完 anaconda ,在jupyter notebook 中创建的文件的默认保存位置为C:\User\电脑名 修改保存位置 1.打开 anaconda prompt 2.输入 jupyter notebook --generate-config 3.按照上图中的路径,找到 jupyter_notebbook_config.py 文件,找到 c:NotebookApp.notebook_dir 这个变量,将你设置的路径卸载这里,用引号引起来,并删除注释 4.完成上面的步骤,接下来通过 jup

说明 本篇主要针对在MAC系统中Anaconda环境下,matplotlib显示不了中文的问题,提出解决Python绘图时中文显示的方法. 运行环境 macOS Mojave 10.14.6 Python 3.7.4 Anaconda Notebook 6.0.1 问题由来 使用matplotlib时作图显示不出中文,令人很别扭, 解决方法 1.在访达文件夹中搜索"Fonts",进入字体资源库,找到Mac内置标准中文字体Arial Unicode,值得注意的是文件名并不是全名. 2.接

要解决的问题:安装好Anaconda后打开jupyter总是会自动跳到c:下的用户目录,通过以下方法可以修改其默认打开的目录 吐槽:竟然没有设置默认打开目录的选项,只能通过修改配置文件完成,让人不爽. 方法记录: 1.找到默认打开目录的配置 输入:jupyter notebook --generate-config,将打印出配置文件路径 2.用工具打开py文件,找到C:\Users\Administrator\.jupyter\jupyter_notebook_config.py,去掉配置前的“

今日内容 anaconda软件使用 jupyter notebook基本使用及快捷键 numpy anaconda软件使用 1.进入anaconda主页点击jupyter启动即可 呼起一个jupyter notebook前端可视化界面 地址就是cmd窗口默认的路径 2.右侧下拉框 Text File 新建一个文本文件,默认的文件名时untitled.txt双击可修改 Folder 新建一个文件夹,默认的文件名时untitled Folder 鼠标勾选前面的按钮 上方会出现rename选项点击修改

display display 设置或检索对象是否及如何显示 display: none 隐藏对象与它相反的是display:block 除了转换为块级元素之外,同时还有显示元素的意思 特点: 隐藏之后,不再保留位置. visibility 设置或检索是否显示对象 visible: 对象可视 hidden: 对象隐藏 特点: 隐藏之后,继续保留原有位置 overflow 溢出 检索或设置当对象的内容超过其指定高度及宽度时如何管理内容. visible: 不剪切内容也不添加滚动条. auto: 超

1.Jupyter 更改默认启动路径方法 输入jupyter notebook --generate-config 会生成jupyter_notebook_config.py 找到文件,并打开 将 #c.NotebookApp.notebook_dir = '' 改为 c.NotebookApp.notebook_dir = 'your path' 改成自己的路径 2.Jupyter 更改默认启动浏览器 搜索‘  c.NotebookApp.browser  ’,在下面增加以下语句: impor

说明: 1.anaconda把任何东西都当做包来管理. 2.anaconda本省集成了python和conda.spyder.numpy等. 3.pip只用于python,conda可用于多种语言. 参考资料: https://blog.csdn.net/Daliuvid/article/details/90640686

python3.5(推荐)或者python2.7 CUDA 8+ cuDNN5.1 python环境不能单独配置,必须先编译caffe,才能编译python环境. 下载caffe prebuild版本免去自行编译的繁琐.https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 链接:https://pan.baidu.com/s/1PTFRW7eDCMrlGB519MKLDw 提取码:q7yh https://blog.csdn.net/SwordMaster_Ice

今日内容概要 numpy模块结束 ndarray创建 numpy内置方法 索引与切片(花式索引.布尔索引) 常用函数 统计方法 随机数 numpy的内置方法 import numpy as np 1. # 1.ndarray的创建 np.array([1,2,3,4,5,6,7],ndmin=3) array([[[1,2,3,4,5,6,7]]) 2. # 2.python中的range # for i in range(10): # print(i) np.arange(1,7) # ara

https://www.cnblogs.com/awakenedy/p/9075712.html

1.Conda是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,它可以作为单独的纯净工具安装在系统环境中,有的python库无法用conda获得时,conda允许在conda环境中利用Pip获取包文件.可以将pip和conda工具结合起来使用,安装如图, 彻底卸载系统环境中的纯净conda,先  pip uninstall conda 然后, cd .local/lib/python3.6/site-packages ,删除该目录下的conda.conda-4.3.16.dist-info.conda_