Как удалить jupiter notebook windows
Обновлено: 07.07.2024
Установка работает нормально, хотя я перезапустил терминал.
Но пытаюсь бежать
дает следующую ошибку
Как и где мне найти исполняемый файл для Jupyter?
Если вы абсолютно уверены, что путь к вашей библиотеке Python находится в ваших системных переменных (и вы можете найти этот путь при установке Jupyter с помощью pip, вам просто нужно немного прочитать), и вы все еще испытываете ошибку «команда не найдена или распознана» в Windows , ты можешь попробовать:
По крайней мере, для моей Windows (Windows 10 Pro), имея python -m единственного способа запускать пакеты Python из командной строки без каких-либо ошибок.
Я использую Ipython уже много лет и впервые сталкиваюсь с этой проблемой. Я подумал (как упоминалось другими), что это связано с Windows10, и запуск python -m notebook работал! Спасибо за решение. это сработало для меня, но я не понимаю, почему jupyter notebook команда больше не работает (она перестала работать после того, как я переустановил python в Windows 10)У меня была такая же проблема, но
Пожалуйста, сначала попробуйте любую из этих команд;
для пользователей jupyterlab
Если это не сработает.
pip не добавляет jupyter напрямую в путь для local.
Покопавшись, я нашел в папке исполняемый файл для jupyter:
Поэтому, если вы хотите иметь возможность выполнять программу через командную строку, вам нужно добавить ее в переменную% PATH. Вот сценарий PowerShell для этого. НЕОБХОДИМО ДОБАВИТЬ ";" перед добавлением нового пути.
если вы используете python3 , переключитесь из python с , python3 но я рекомендую вам использовать pyenv вместо :)
Спасибо за это. Я искал это решение несколько месяцев назад, но сдался. Наконец, я обнаружил, что он глубоко закопан здесь Большое спасибо за этот ответ. Я нашел и добавил путь к Scripts папке к пути в моих переменных среды, и это помогло. Я считаю, что это происходит, когда вы устанавливаете локально с помощью pip --user Если вы используете python3, напишите Python3 -m ноутбука which не является командой командной строки или Powershell, поэтому вам придется запускать ее в Git Bash или что-то в этом роде. В командной строке вы можете вместо этого использовать where .Я запустил ноутбук Jupyter в Windows 10. Я нашел самый простой способ выполнить эту задачу, не полагаясь на такой дистрибутив, как Anaconda, - это использовать Cygwin.
В Cygwin установите python2, python2-devel, python2-numpy, python2-pip, tcl, tcl-devel (я включил изображение всех установленных мною пакетов ниже) и любые другие доступные пакеты python. Это, безусловно, самый простой вариант.
Затем запустите эту команду, чтобы просто установить ноутбук jupyter:
Ниже приведены фактические команды, которые я выполнил для добавления дополнительных библиотек на тот случай, если другим тоже понадобится этот список:
Если какая-либо из вышеперечисленных команд не сработает, не волнуйтесь, в большинстве случаев решение довольно простое. Что вы делаете, так это смотрите на сбой сборки любого отсутствующего пакета / библиотеки.
Скажем, он показывает отсутствующий pyzmq, затем закройте Cygwin, повторно откройте установщик, перейдите на экран списка пакетов, покажите «полный» для всех, затем найдите имя, такое как zmq, и установите эти библиотеки и повторите попытку вышеуказанных команд.
Используя этот подход, было довольно просто в конечном итоге успешно проработать все отсутствующие зависимости.
После того, как все установлено, запустите Cygwin, перейдите в папку, которую вы хотите сделать «корнем» для дерева пользовательского интерфейса ноутбука, и введите:
Что именно не так и почему я все еще могу использовать команду?
Когда вы $ pip install jupyter устанавливаете несколько зависимостей. Лучший способ полностью удалить его - запустить:
- $ pip install pip-autoremove
- $ pip-autoremove jupyter -y
Пожалуйста, обратитесь к этому связанному вопросу .
pip-autoremove удаляет пакет и его неиспользуемые зависимости. Вот docs.
Если вы не хотите использовать pip-autoremove (поскольку он удаляет зависимости, общие для других пакетов), а pip3 uninstall jupyter просто удаляет некоторые пакеты, выполните следующие действия:
Copy-Paste:
sudo может понадобиться в соответствии с вашими потребностями.
Примечание:
Приведенная выше команда удалит только определенные пакеты jupyter . Я не добавил другие пакеты для удаления, поскольку они могут быть общими для других пакетов (например, Jinja2 используется Flask , ipython - это отдельный набор самих пакетов, tornado снова могут использоваться другими).
В любом случае все зависимости указаны ниже (по состоянию на 26 сентября 2019 года. jupyter==4.4.0 )
Если вы уверены, что хотите удалить все зависимости, тогда вы можете использовать Stan_MD ответ.
Executive Edit:
Объяснение каждого:
Удалите jupyter dist-packages:
pip3 uninstall jupyter
Удалите jupyter_core dist-packages (также удаляются следующие двоичные файлы: jupyter , jupyter-migrate , jupyter-troubleshoot ):
pip3 uninstall jupyter_core
pip3 uninstall jupyter-client
pip3 uninstall jupyter-console
Удалить jupyter-notebook (также удаляются следующие двоичные файлы: jupyter-bundlerextension , jupyter-nbextension , jupyter-notebook , jupyter-serverextension ):
pip3 uninstall notebook
pip3 uninstall qtconsole
pip3 uninstall nbconvert
pip3 uninstall nbformat
Попробуйте pip uninstall jupyter_core . Подробности ниже:
Я столкнулся с подобной проблемой, когда в моем ноутбуке Jupyter был только ноутбук с Python 2. (нет записной книжки Python 3)
Я попытался удалить jupyter с помощью pip unistall jupyter , pi3 uninstall jupyter и предложенного pip-autoremove jupyter -y .
Ничего не сработало. Я запустил which jupyter , и получил /home/ankit/.local/bin/jupyter
Файл /home/ankit/.local/bin/jupyter был просто простым кодом Python:
Попытался удалить модуль jupyter_core помощью pip uninstall jupyter_core и это сработало.
Переустановил jupyter с pip3 install jupyter и все вернулось на круги своя.
Что именно не так и почему я все еще могу использовать команду?
Когда вы $ pip install jupyter несколько зависимостей установлены. Лучший способ полностью удалить его - запустить:
- $ pip install pip-autoremove
- $ pip-autoremove jupyter -y
Пожалуйста, обратитесь к этому связанному вопрос .
pip-autoremove удаляет пакет и его неиспользуемые зависимости. Вот документы .
Если метод pip-autoremove не удалил все и pip3 uninstall jupyter просто удалил некоторые пакеты, то сделайте следующее:
Копировать вставить:
Sudo может быть необходимо в соответствии с вашими потребностями.
Исполнительный Редактировать:
Объяснение каждого:
Удалите jupyter dist-пакеты:
pip3 uninstall jupyter
Удалить jupyter_core dist-packages (также удаляются следующие двоичные файлы: jupyter , jupyter-migrate , jupyter-troubleshoot ):
pip3 uninstall jupyter_core
pip3 uninstall jupyter-client
pip3 uninstall jupyter-console
Удалить jupyter-notebook (также удаляются следующие двоичные файлы: jupyter-bundlerextension , jupyter-nbextension , jupyter-notebook , jupyter-serverextension ):
pip3 uninstall notebook
pip3 uninstall qtconsole
pip3 uninstall nbconvert
pip3 uninstall nbformat
Попробуйте pip uninstall jupyter_core . Подробности ниже:
Я столкнулся с подобной проблемой, когда в моем ноутбуке Jupyter был только ноутбук с Python 2. (нет записной книжки Python 3)
Я попытался удалить jupyter с помощью pip unistall jupyter , pi3 uninstall jupyter и предложенного pip-autoremove jupyter -y .
Ничего не получалось. Я запустил which jupyter и получил /home/ankit/.local/bin/jupyter
Файл /home/ankit/.local/bin/jupyter был просто простым кодом Python:
Попытался удалить модуль jupyter_core с помощью pip uninstall jupyter_core и все заработало.
Переустановил jupyter с pip3 install jupyter и все вернулось на круги своя.
Если вы используете ноутбук Jupyter, вы можете удалить его следующим образом:
Вы должны использовать деинсталляцию conda, если вы установили ее с помощью conda.
Если вы устанавливаете ноутбук Jupyter через Anaconda, это может помочь вам:
Jupyter Notebook — это командная оболочка для интерактивных вычислений. Этот инструмент может использоваться не только с Python, но и другими языками программирования: Julia, R, Haskell и Ruby. Он часто используется для работы с данными, статистическим моделированием и машинным обучением.
В статье мы рассмотрим, как настроить Jupyter Notebook для локального запуска или запуска на сервере под управлением Ubuntu 16.04. Этот инструмент поможет создавать файлы (notebooks), которые содержат не только компьютерный код, но и другие элементы (заметки, уравнения, диаграммы, ссылки и т.д.), которыми можно потом поделиться с заказчиками или друзьями.
После прочтения этой статьи вы будете знать, как запускать код Python 3 при помощи Jupyter Notebook локально или на удалённом сервере.
Требования
Нам понадобится среда программирования для Python 3, установленная либо на локальной машине, либо на сервере Ubuntu 16.04.
Шаг 1. Установка Jupyter Notebook
Jupyter Notebook можно установить при помощи пакетного менеджера pip .
В статье будет использоваться виртуальное окружение с именем my_env . Для установки пакета для работы с виртуальным окружением введите следующую команду в терминале:
Теперь мы готовы создать виртуальное окружение. Выбираем каталог, в который все будет установлено, или создаем новый каталог с mkdir :
Как только вы переместитесь в нужную вам директорию, введите следующую команду в терминал:
По сути, pyvenv создает новый каталог, содержащий несколько элементов, которые мы можем просмотреть с помощью команды ls :
Для активации виртуального окружения вам осталось ввести последнюю команду:
Затем нужно убедиться, что pip был обновлен до последней версии:
Теперь можно установить Jupyter Notebook следующей командой:
После этой строчки кода Jupyter Notebook будет установлен в активное виртуальное окружение.
PricewaterhouseCoopers , Удалённо , По итогам собеседования
Следующий шаг предназначен для тех, кто хочет подключиться к веб-интерфейсу, используя SSH-туннелирование.
Шаг 2 (необязательный). Запуск Jupiter Notebook на сервере
Для тех, кто установил Jupyter Notebook на удаленный сервер, нужно подключаться к веб-интерфейсу через SSH-туннель. Приложение использует порт 8888 (или же 8889 ), а SSH-туннель поможет обезопасить соединение с сервером.
SSH-туннелирование с помощью Mac или Linux
Для тех, кто работает с macOS или Linux, нужно выполнить следующую команду в окне терминала:
Команда ssh создаст SSH-подключение, а флаг –L перенаправит порт локального или клиентского хоста на хост и порт уделенного сервера. То есть все, что работает на порте 8888 с серверной стороны, будет работать на порте 8888 вашей локальной машины.
При необходимости можно изменить порт 8888 на один из ваших вариантов, чтобы избежать использования порта, который уже используется другим процессом:
- server_username — имя пользователя на сервере (например, sammy );
- your_server_ip — это IP-адрес сервера.
Например, для имени пользователя sammy и адреса сервера 203.0.113.0 команда будет следующей:
Если после запуска команды ssh -L не появляется ошибка, можно переходить в среду программирования и запустить Jupyter Notebook:
SSH-туннелирование с помощью Windows и Putty
Пользователи Windows могут создать туннель SSH, используя программу Putty.
Сначала нужно ввести URL-адрес сервера или IP-адрес имени хоста, как показано ниже на скриншоте:
Далее нажимаем SSH внизу левой панели, для раскрытия полного меню и нажимаем на слово Tunnels (туннели). Вводим номер локального порта, который будет использоваться для доступа к Jupyter на локальном компьютере. Выбираем порт 8000 или выше, чтобы избежать совпадения портов, используемых другими службами, и указываем назначение как localhost: 8888 , где: 8888 — это номер порта, через который работает Jupyter Notebook.
Теперь нажмите кнопку Add (добавить), и порты должны появиться в списке Forwarded ports (Переадресованные порты):
Шаг 3. Запуск Jupyter Notebook локально
После окончания установки Jupyter Notebook можно запустить при помощи следующей команды в терминале:
В терминале выведутся логи Jupyter Notebook. При запуске инструмент использует определенный порт. Обычно это 8888 . Для проверки порта, с которым работает Jupyter Notebook, используйте команду, при помощи которой запускался Jupyter Notebook:
Если нужно остановить процессы Jupyter Notebook, то нажмите CTRL + C , а потом Y при появлении запроса на закрытие и ENTER для подтверждения.
Вы получите следующий результат:
Jupyter Notebook остановлен.
Шаг 4. Использование Jupyter Notebook
Пришло время начать использование Jupyter Notebook.
Теперь можно подключиться к нему с помощью веб-браузера. Jupyter Notebook — очень мощный инструмент и имеет множество функций. В этом разделе описываются некоторые основные функции, позволяющие начать работу с ним. Jupyter Notebook покажет все файлы и папки в каталоге, из которого он запущен, поэтому, когда начинается работа над проектом, обязательно нужно запускать его из каталога проекта.
Чтобы создать документ выбираем New → Python 3 в верхнем выпадающем меню:
После открытия документа можно запускать код Python в ячейке или использовать язык разметки Markdown. Чтобы изменить первую ячейку для работы с Markdown, нужно нажать в верхней панели навигации Cell → Cell Type → Markdown. Теперь можно создавать заметки с использованием Markdown и даже включать уравнения, написанные в LaTeX, помещая их между символами $$ . Например, попробуем ввести следующую команду в ячейку после включения Markdown:
Чтобы переформатировать Markdown в форматированный текст, нажимаем CTRL + ENTER и получаем следующие результаты:
Также можно использовать ячейки Markdown для написания кода. Для теста напишем небольшое уравнение и выведем результат. Нажимаем на верхнюю ячейку, нажимаем ALT+ENTER для создания ячейки под ней и вводим следующий код в новую ячейку:
Чтобы запустить код, нажимаем CTRL + ENTER и получаем следующие результаты:
Теперь у вас есть возможность импортировать модули и использовать Jupyter Notebook так же, как и в любой другой среде разработки Python!
Вывод
Поздравляем! Теперь вы можете написать воспроизводимый код Python и заметки в Markdown с помощью Jupyter Notebook. Для получения справки по использованию Jupyter Notebook нажмите Help → User Interface Tour в главном меню навигации.
27 советов, приемов и сочетаний клавиш Jupyter Notebook
Эта статья основана на статье, которая первоначально появилась в блоге Алекса Рогожникова.
Блокнот Jupyther, также известный как блокнот Ipython в целом, представляет собой гибкий инструмент, который может собирать код, изображения, комментарии, формулы и рисунки в одном месте, обеспечивая тем самым анализ читабельности.
По умолчанию Jupyter Notebook использует ядро Python, поэтому изначально оно называлось IPython Notebook. Блокнот Jupyter является продуктом проекта Jupyter. Название Jupyter является аббревиатурой трех языков, которые он будет обслуживать: Julia, PYThon и R. Это имя гомофонично с «Jupiter». Эта статья познакомит вас с 27 советами и рекомендациями по использованию Jupyter.
1. Сочетания клавиш
Специалисты знают, что сочетания клавиш могут сэкономить много времени. Jupyter предоставляет список сочетаний клавиш в верхнем меню: Справка> Сочетания клавиш. Каждый раз, когда вы обновляете Jupyter, обязательно посмотрите этот список, потому что новые ярлыки постоянно добавляются. Другой способ - использовать Cmd + Shift + P (Ctrl + Shift + P в Linux и Windows), чтобы вызвать командную панель. Это диалоговое окно позволяет вам запускать любую команду по имени - особенно полезно, когда вы не знаете, какая быстрая клавиша для операции была или если для этой операции нет какой-либо комбинации клавиш. Эта функция очень похожа на поиск Spotlight на компьютерах Apple, после того как вы начнете использовать его, вы захотите прекратить.
Esc + F Найти и заменить в коде, игнорируя вывод.
Esc + O Переключение между ячейкой и выходным результатом.
Выберите несколько ячеек:
Shift + J или Shift + Down, чтобы выбрать следующую ячейку.
Shift + K или Shift + Up, чтобы выбрать предыдущую ячейку.
После выбора ячейки вы можете удалить / скопировать / вырезать / вставить / запустить в пакетном режиме. Это полезно, когда вам нужно переместить часть ноутбука.
Shift + M объединить ячейки.
2. Идеальное отображение переменных
Одна вещь хорошо известна. Поместите имя переменной или оператор, который не определяет результат вывода, в последнюю строку ячейки. Без оператора печати Jupyter также отобразит значение переменной. Это особенно полезно при использовании Pandas DataFrames, поскольку на выходе получается аккуратная таблица.
Малоизвестно, что вы можете изменить опцию ядра ast_note_interactivity, чтобы Jupyter автоматически отображал все переменные или операторы в одной строке, чтобы вы могли сразу увидеть работу нескольких операторов Оказалось.
Читайте также: