Связь среды Conda с ноутбуком Jupyter
Я пытаюсь установить хорошую среду для выполнения некоторых научных работ с помощью python. Для этого я установил Jupyter и miniconda.
Затем я хочу иметь различную окружающую среду и использовать их с ноутбуками Jupyter. Поэтому я создал два пользовательских envs с conda: py27 и py35.
> conda env list
# conda environments:
#
py27 /Users/***/miniconda3/envs/py27
py35 /Users/***/miniconda3/envs/py35
root * /Users/***/miniconda3
Тогда на моем ноутбуке у меня два ядра python 2
и python 3
.
Внутри ноутбука я получаю следующее с ядром python3:
> import sys
> print(sys.executable)
/Users/***/miniconda3/envs/py35/bin/python
И это с ядром python2:
> import sys
> print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7
- Как установить
sys.executable
в miniconda env для python2?
- Как я могу связать conda env с ядром ноутбука?
- Делает
source activate py35
имеет ссылку с jupyter notebook
?
Я думаю, что я действительно что-то пропустил.
Спасибо всем.
--- изменить
У меня есть несколько jupyter bin:
> where jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/Users/ThomasDehaeze/miniconda3/bin/jupyter
У меня есть только одно ядро здесь /usr/local/share/jupyter/kernels/python2
.
Но внутри Jupyter у меня есть два ядра: python2
и python3
. Где я могу найти другой?
Я изменил kernel.json
из /usr/local/share/jupyter/kernels/python2
:
{
"display_name": "Python 2",
"language": "python",
"argv": [
"/Users/***/miniconda3/envs/py27/bin/python2.7",
"-m",
"ipykernel",
"-f",
"{connection_file}"
]
}
И затем:
import sys
print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7
Итак ничего не изменилось
Ответы
Ответ 1
Для Anaconda я предлагаю вам гораздо более легкое и правильное решение;
просто просмотрите пакет nb_conda_kernels.
Он позволяет вам "управлять ядрами, основанными на конде, на основе среды в Jupyter Notebook".
Должен быть включен с версии Anaconda 4.1.0, иначе просто используйте
conda install nb_conda
Теперь вы можете полностью управлять всеми функциями интерфейса Notebook.
Ответ 2
Я нашел решение. Настройка для ядер, расположенных здесь ~/Library/Jupyter/kernels/
.
Затем я изменил файл kernel.json
и установил правильный путь к python.
Теперь он работает.