Pythonプログラミング用のブラウザでJupyterノートブックを使用しています。Anaconda（Python 3.5）をインストールしました。しかし、Jupyterが私のpythonコマンドをanacondaではなくネイティブのpythonインタープリターで実行していることは間違いありません。どうすれば変更してAnacondaをインタプリタとして使用できますか？
Ubuntu 16.10-Anaconda3
回答:
import sys
sys.executable
あなたに通訳を与えます。新しいノートブックを作成するときに、必要なインタプリタを選択できます。anacondaインタープリターへのパスがパスに追加されていることを確認してください（おそらくbashrc / bash_profileのどこかに）。
たとえば、以前は.bash_profileに次の行があり、手動で追加していました。
export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"
編集：コメントで述べたように、これはパスにanacondaを追加する適切な方法ではありません。Anacondaのドキュメントを引用すると、これはインストール後に代わりに次を使用して実行する必要がありますconda init。
MacOSまたはLinuxPATHにAnacondaを追加する必要がありますか？
AnacondaをPATHに手動で追加することはお勧めしません。インストール中に、「インストーラーがconda initを実行してAnaconda3を初期化しますか？」というメッセージが表示されます。「はい」をお勧めします。「no」を入力すると、condaはシェルスクリプトをまったく変更しません。インストールプロセスが完了した後に初期化するには、最初に実行
source <path to conda>/bin/activateしてから実行しますconda init
conda init
import sys
print(sys.executable)
print(sys.version)
print(sys.version_info)
以下を参照してください：-CONDAvenvの外部でJupyterNotebookを実行した場合の出力
/home/dhankar/anaconda2/bin/python
2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul 2 2016, 17:42:40)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=2, minor=7, micro=12, releaselevel='final', serial=0)
コマンドで作成されたCONDAVenv内で同じJupyterNoteBookを実行すると、以下が表示されます-
conda create -n py35 python=3.5 ## Here - py35 , is name of my VENV
私のJupyterNotebookでは、次のように印刷されます：-
/home/dhankar/anaconda2/envs/py35/bin/python
3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 2 2016, 17:53:06)
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=3, minor=5, micro=2, releaselevel='final', serial=0)
また、PythonのさまざまなバージョンでさまざまなVENVをすでに作成している場合は、JupyterNotebookメニューから[カーネル] >> [カーネルの変更]を選択して目的のカーネルに切り替えます... JupyterNotebookScreencapture
また、既存のCONDA仮想環境内にipykernelをインストールするには-
$ /path/to/python -m ipykernel install --help
usage: ipython-kernel-install [-h] [--user] [--name NAME]
[--display-name DISPLAY_NAME]
[--profile PROFILE] [--prefix PREFIX]
[--sys-prefix]
IPythonカーネル仕様をインストールします。
オプションの引数：-h、-helpこのヘルプメッセージを表示して終了します--userシステム全体ではなく現在のユーザーにインストールします--name NAMEkernelspecの名前を指定します。これは、複数のIPythonカーネルを同時に持つために必要です。--display-name DISPLAY_NAMEkernelspecの表示名を指定します。これは、複数のIPythonカーネルがある場合に役立ちます。--profilePROFILEロードするIPythonプロファイルを指定します。これを使用して、カーネルのカスタムバージョンを作成できます。--prefix PREFIXkernelspecのインストールプレフィックスを指定します。これは、conda / virtual-envなどのデフォルト以外の場所にインストールするために必要です。--sys-prefixPythonのsys.prefixにインストールします。--prefix = '/ Users / bussonniermatthias / anaconda'の省略形。conda / virtual-envsで使用します。
間違ったバックエンドシステムを使用している場合は、jupyterデータパスのフォルダーにkernel新しいものを作成するか、既存のものkernel.jsonを編集することで、バックエンドを変更できkernelsますjupyter --paths。複数のカーネル（R、Python2、Python3（+ virtualenvs）、Haskell）を持つことができます。たとえば、Anaconda特定のカーネルを作成できます。
$ <anaconda-path>/bin/python3 -m ipykernel install --user --name anaconda --display-name "Anaconda"
新しいカーネルを作成する必要があります：
<jupyter-data-dir>/kernels/anaconda/kernel.json
{
"argv": [ "<anaconda-path>/bin/python3", "-m", "ipykernel", "-f", "{connection_file}" ],
"display_name": "Anaconda",
"language": "python"
}
ipykernelパッケージがanacondaディストリビューションにインストールされていることを確認する必要があります。
このようにして、カーネルを切り替えるだけで、さまざまなカーネルを使用してさまざまなノートブックを作成できます。
JupyterNotebookの仮想環境の作成
最小限のPythonインストールは
sudo apt install python3.7 python3.7-venv python3.7-minimal python3.7-distutils python3.7-dev python3.7-gdbm python3-gdbm-dbg python3-pip
次に、環境を作成して使用できます
/usr/bin/python3.7 -m venv test
cd test
source test/bin/activate
pip install jupyter matplotlib seaborn numpy pandas scipy
# install other packages you need with pip/apt
jupyter notebook
deactivate
Jupyterのカーネルを作成するには
ipython3 kernel install --user --name=test