notebook

1.　　安装完anaconda后，其环境会为我们在base(root)这个环境下配置jupyter notebook,而我们自己配置的TensorFlow环境下是没有自动配置这个工具的，所以我们需要自己在这个环境下配置jupyter notebook工具，具体操作如下： 1 conda activate tf #首先激活自己的tensorflow环境，tf为我自己的环境名，注意更改 有的博客中 使用的是 source activate tf, 2 conda install ipython 3 conda install jupyter #安装工具 4 jupyter notebook #启动 2.　　启动了notebook之后，导入 如下命令： 1 import tensorFlow as tf 　　如果不报错，即表明成功！！！ 3.　　同理，安装pytorch 1 1 conda activate pytorch #首先激活自己的pytorch环境,有的博客中 使用的是 source activate pytorch, 2 2 conda install ipython 3 3 conda install jupyter #安装工具 4 4 jupyter notebook #启动 4.　　启动了notebook之后，导入 如下命令： 1 import torch 　

1.　执行命令 1 sudo gedit /home/user/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 　　注：将黄色部分修改为自己的用户名名即可 2.　打开文件后，修改路径即可 　　　　　　　　　　 　　　　　　　　 　　 来源： https://www.cnblogs.com/zxj9487/p/11382241.html

1. 环境配置介绍和错误原因分析 1，Ubuntu 16.04，系统中的python版本是python2。 2，后来安装了miniconda3 3，使用miniconda创建了虚拟环境 siammask，在这个虚拟环境中安装了python3 4，conda activate siammask之后，进入到siammask，在这个虚拟环境中安装各种包。 conda activate siammask pip install jupyter pip install matplotlib 5，启动jupyter jupyter notebook 6，打开*.ipynb文件，并运行 7，在import matplotlib时，报错 8，在命令行模式下运行python，并import matplotlib，发现可以正常import。 说明matplot已经安装好，只是jupyter找不到matplot。 9，步骤4中，把matplotlib安装在了siammask环境中，只有jupyter notebook使用siammask作为kernel，才能找到matplotlib。 回到jupyter notebook的网页界面，仔细观察，发现此时的kernel还是使用的Python2，而不是siammask虚拟环境中的Python3。 这就是 jupyter notebook

方法如下： 1. 生成配置文件 jupyter notebook --generate-config 2. 设置密码、获取秘钥 from notebook . auth import passwd passwd ( ) [ out ] Enter password : Verify password : ‘sha1 : ce23d945972f : 34769685a7ccd3d08c84a18c63968a41f1140274 ’ 复制代码最后产生的秘钥 3. 修改默认配置文件 vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 修改如下4处: 行号分别对应：203，264，273，284 c.NotebookApp.ip=’*’ c.NotebookApp.password = 'sha:ce…刚才复制的那个密文' c.NotebookApp.open_browser = False c.NotebookApp.port =8888 #随便指定一个端口 自动化脚本 python版本 >= 3.6 from notebook . auth import passwd import os home_path = os . path . expanduser ( '~' ) cfg_path = f "{home_path}/.jupyter

服务器 Ubuntu 16.04.1 LTS 首先安装Anaconda3 默认情况下，安装好 Anaconda 后打开 jupyter notebook 或者命令端输入 jupyter notebook , 访问本地 localhost:8888 即可。 如果要访问另一台机器，比如远端服务器上的 notebook, 即默认是不支持 ip:8888 这样的访问，需要额外配置。 ———————————————— 1. 生成一个 notebook 配置文件 默认情况下，配置文件 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 并不存在，需要自行创建。 jupyter notebook --generate-config 2. 生成密码 运行ipython： In [1]: from notebook.auth import passwd In [2]: passwd() Enter password: Verify password: Out[2]: 'sha1:668ad50600f2:da5cb2473af74ceef223615d20ac91db05c16e78' 3. 修改配置文件 在 jupyter_notebook_config.py 中找到下面的行，取消注释并修改。 运行： vim ~/.jupyter/jupyter_notebook

Linux安装anaconda和集成PySpark - Configuration Linux需要安装jdk,spark 使用curl下载Anaconda（这是一个脚本） curl -O https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh 1）下载bzip：[root@head42 opt]# yum install bzip2.x86_64 2）运行脚本：[root@head42 opt]# sh Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh （一直enter直到第一个yes,第二个no） 3）运行：ipython 4）输入：from notebook.auth import passwd passwd() ​ 设置密码 ​ 获取sha1值，复制 5） c.NotebookApp.allow_root = True c.NotebookApp.ip = '*' c.NotebookApp.open_browser = False c.NotebookApp.password = 'sha1:粘贴上一步复制的值' c.NotebookApp.port = 7070 6） cd~ vi ~/.bashr 添加以下内容 export PYSPARK_PYTHON=$ANACONDA

一.环境配置 centeos7 python3 二.安装jupyter notebook 　　1.安装jupyter 　　安装Jupyter Notebook 　　通过pip安装Jupyter Notebook #安装jupyter notebook python3 -m pip install jupyter #安装完会在python3的包管理器，创建一个软连接以便在任何地方都可以直接执行 ln -s /usr/local/python3/bin/jupyter /usr/bin/jupyter 　　通过jupyter notebook命令启动Jupyter服务器，验证是否安装成功 [root@instance-hrnebyqu bin]# jupyter notebook --allow-root [I 11:26:22.273 NotebookApp] JupyterLab beta preview extension loaded from /root/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/jupyterlab [I 11:26:22.273 NotebookApp] JupyterLab application directory is /root/anaconda3/share/jupyter/lab [I 11:26:22.277

jupyter (之前的 ipython notebook )于我的最大意义在于,让学习进程和探索进程变得可累积，正如它的原先名字中的 notebook 所暗示的那样,作为学习的记录者，方便你随时捡起学习的进度，增量式地前进 安装 Ubuntu : pip install jupyter 如果在windows下直接装anaconda吧！不想折腾的你在任何平台下都可以装anacond 使用 jupyter notebook jupyter notebook --no-browser jupyter notebook --port 9999 jupyter notebook --help jupyter notebook --ip=0.0.0.0 #外部访问 #常用：jupyter notebook --no-browser --port 5000 --ip=0.0.0.0 配置 ipython locate : 查看配置 jupyter notebook --generate-config ： 如果没有 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ，则执行这条命令，之后在此做配置 vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py # The directory to use for notebooks

IPython + Notebook 提供了一种基于云的科学计算开发环境。它既能够使开发者享受到云计算的强大计算能力，也能够使开发者无需在自己本地安装任何软件就能有良好的开发界面。此外，从本地到云端，带宽要求极低。 准备工作：只需要你的本地浏览器即可！！ 注册一个云计算帐号 这里我们建议注册超能云（SuperVessel Cloud）（注册网址： http://www.ptopenlab.com ）。原因有两个： 超能云是OpenPOWER基金会支持下构建的，完全面向开发者免费的云平台。 超能云目前已经有了支持IPython + Notebook的镜像，免费供开发者使用。 (关于超能云SuperVessel 本身，可参看链接： http://my.oschina.net/u/1431433/blog/380504 ) 注册步骤很简单（如果您已经有了帐号，可以直接到下面一节） 进入网址： http://www.ptopenlab.com 。 点击右上方的“注册”按钮。在弹出的对话框填写你的有效邮箱地址，还有密码。邮箱地址必须有效，因为超能云（SuperVessel）会给您发一封激活的邮件。 3. 进入你注册使用的邮箱，有一封发自admin@ptopenlab.com的邮件，点击里面的激活链接，你的帐号就可以被激活使用了。 建立一个支持IPython + Notebook的虚拟机 1.

1.启动notebook 2.输入%pylab 3.选择 backend，输入%matplotlib qt5 matplotlib 使用简明教程（一）-基础概念 来源： https://blog.csdn.net/m0_38133212/article/details/99547534