1. 一、安装

1.1. anaconda安装：

https://www.anaconda.com/

安装教程：https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/121383450

1.2. jupyter notebook:

anaconda会自行绑定jupyter notebook和spyder,开箱即用

Readme

2. 二、配置环境

Anaconda3安装教程与环境变量添加 - 知乎 (zhihu.com)

3. 三、jupyter notebook安装插件

首先我们先下载好插件选择的工具栏，通过pip install来进行下载即可

pip install jupyter_contrib_nbextension
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter_contrib_nbextensions

然后我们将这个插件选项的工具栏添加到jupyter notebook的页面当中，运行下面这个的命令行

必须要有这一步，否则在jupyter notebook中看不到Nbextensions

jupyter contrib nbextension install

s我们打开jupyter notebook页面之后就可以看到有Nbextensions这个工具栏

然后就可以安装插件了

4. 四、jupyter notebook更换主题

打开anaconda propmt,输入

pip install --upgrade jupyterthemes

输入命令查看主题列表

jt -l

会看到如下输出

Available Themes:
   chesterish
   grade3
   gruvboxd
   gruvboxl
   monokai
   oceans16
   onedork
   solarizedd
   solarizedl

输入命令切换主题：

jt -t [theme] -T

jt -t monokai -T

jt -t gruvboxl -T

jt -t chesterish -T


jt -t monokai -T -f roboto -fs 14 -nfs 14 -tfs 14 -ofs 11

5. 五、jupyter notebook使用Anaconda虚拟环境内核

创建一个名为 “yourenvname” 的 Conda 环境，并在该环境中安装 pycaret 软件包，并且将该环境注册为 Jupyter Notebook 的内核的一系列命令。

  ## 5.1. 1.创建一个名为 "yourenvname" 的 Conda 环境，并指定 Python 版本为 3.8：

conda create --name yourenvname python=3.8
conda create --name URrobot python=3.11

这个命令会在 Conda 环境中创建一个名为 “yourenvname” 的全新环境，其中包含了 Python 3.8 版本。

5.2. 2.激活 “yourenvname” 环境：

conda activate yourenvname

这个命令用于激活刚刚创建的 “yourenvname” 环境，意味着在后续的操作中，将在yourenvname环境下进行工作。

5.3. 3.在 “yourenvname” 环境中安装 pycaret：

pip install pycaret

这个命令使用 pip 包管理器在激活的 “yourenvname” 环境中安装了 pycaret 软件包。Pycaret 是一个用于快速和简单地进行机器学习任务的库。

5.4. 4.创建 Jupyter Notebook 的内核：

python -m ipykernel install --user --name mywork --display-name "mywork"
python -m ipykernel install --user --name mytorch --display-name "mytorch"
python -m ipykernel install --user --name mytorch --display-name "myenv"

这个命令用于在 Jupyter Notebook 中创建一个新的内核，使得您可以在该环境下运行 Notebook。”yourenvname” 参数指定了 Conda 环境的名称，”display-name” 参数用于指定内核在 Notebook 中显示的名称。

综上所述，这些命令将会在 Conda 环境中安装 pycaret 并在 Jupyter Notebook 中创建一个新的内核，以便可以在该环境中进行机器学习任务和分析。

5.5. 5.查看 Jupyter notebook kernel

jupyter kernelspec list

20200830215814833

5.6. 6.删除 jupyter 内核

jupyter kernelspec remove kernelname

6. Pytorch和TensorFlow

[[pytorch和TensorFlow安装教程]]

anaconda环境导出与重装

image-20250519181230039