PyCharm 如何在 PyCharm 中的 Jupyter 中指定 Python 3 内核

在本文中，我们将介绍如何在 PyCharm 中的 Jupyter 中指定 Python 3 内核。PyCharm 是一款常用的 Python 集成开发环境（IDE），它提供了强大的功能和便捷的操作，使得我们可以更加高效地编写和调试 Python 代码。而 Jupyter 是一种交互式编程环境，可以让我们将代码和说明性文本整合在一起，便于数据分析和可视化工作。

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什么是 Jupyter？

Jupyter 使用一种称为 Notebook 的形式，可以将代码、说明性文本、图像和其他媒体内容整合在一个文档中。这种交互式编程环境使得我们可以一边编写代码一边运行，并即时在同一界面中查看输出结果。此外，Jupyter 还支持各种数据分析和可视化工具，使得数据科学家和分析师能够更好地探索和展示数据。

在 PyCharm 中安装 Jupyter

首先，我们需要在 PyCharm 中安装 Jupyter。在 PyCharm 的菜单栏中，依次点击 “File” -> “Settings”。在弹出的窗口中，选择 “Project: your_project_name”，然后点击 “Project Interpreter”。

在 Project Interpreter 页面中，可以看到已经安装的 Python 解释器。点击右上角的 “+” 按钮，打开 Package 搜索框，并输入 “Jupyter”。在搜索结果中，选择 Jupyter 并点击 “Install Package” 进行安装。

安装完成后，可以在 PyCharm 的菜单栏中看到新的选项卡 “Jupyter”。

在 PyCharm 中启动 Jupyter Notebook

要在 PyCharm 中启动 Jupyter Notebook，我们可以点击菜单栏的 “Jupyter” -> “Start Jupyter Notebook”。这将打开一个新的浏览器标签，并在其中启动 Jupyter。

在 Jupyter Notebook 中，我们可以创建新的 Notebook，或者打开已有的 Notebook 文件。在右上角的下拉菜单中，选择 “Python 3” 作为内核。

指定 Python 3 内核

有时候，我们可能需要指定 Python 3 的特定版本作为 Jupyter 的内核。在 PyCharm 中，我们可以通过以下步骤来实现：

点击菜单栏的 “Jupyter” -> “Jupyter Console”，这将打开一个新的控制台窗口。
在控制台窗口中，输入以下命令来查看可用的 Python 内核：

import jupyter_core
jupyter_core.paths.jupyter_data_dir()

这会返回一个路径，其中包含了 Jupyter 的配置文件和内核信息。

在该路径下，我们可以找到一个名为 “kernels” 的目录。在该目录下，每个子目录对应一个 Jupyter 内核。例如，我们可以在路径 kernels/python3 中找到 Python 3.8 版本的内核。
打开该内核目录下的 “kernel.json” 文件，并编辑其中的 “argv” 字段，将 Python 解释器的路径修改为我们希望使用的 Python 3 版本的路径。
保存修改后的 “kernel.json” 文件，并关闭编辑器。
在 PyCharm 中启动 Jupyter Notebook，并在右上角的下拉菜单中选择刚刚修改的版本。

通过以上步骤，我们成功地指定了 Python 3 版本的内核，并可以在 Jupyter Notebook 中使用指定版本的 Python。

总结

在本文中，我们介绍了如何在 PyCharm 中的 Jupyter 中指定 Python 3 内核。首先，我们需要安装 Jupyter，并在 PyCharm 中启动 Jupyter Notebook。然后，我们可以在 Jupyter Notebook 中选择默认的 Python 3 内核。如果需要指定特定版本的 Python 3 内核，我们可以通过编辑 Jupyter 内核配置文件来实现。

使用 PyCharm 中的 Jupyter 提供了便捷的开发环境和强大的功能，使得我们可以更加高效地进行数据分析和可视化工作。通过指定 Python 3 内核，我们能够使用特定版本的 Python，以适应项目的需求。

希望本文对你指定 PyCharm 中的 Jupyter 的 Python 3 内核有所帮助！